Instagram推荐算法是如何帮助品牌找到新客户的？

说实话，我第一次认真研究Instagram推荐机制的时候，整个人都是懵的。那么多的术语，什么协同过滤、内容特征向量、用户画像……听起来特别高大上，但说白了不就是猜用户喜欢什么吗？后来看得多了，慢慢也就理清了头绪。今天我想用最实在的话，跟大家聊聊这个推荐算法到底是怎么回事，以及它怎么帮品牌发现那些还没接触过的新受众。

先搞明白：推荐系统到底在”推荐”什么

我们换个角度想。如果你是Instagram的工程师，你会怎么设计这个系统？平台上有几十亿用户，每天上传海量的图片、视频、Stories。每个人的兴趣点都不一样，有人喜欢宠物，有人喜欢数码产品，有人热衷于健身，有人就爱看美食。那怎么保证每个人看到的都是自己想看的东西？

答案就是推荐算法。它的核心任务其实很简单：在海量的内容中，挑选出最有可能让某个特定用户产生互动的那些内容，推送到他们面前。这个”互动”可能是点赞、评论、保存、转发，也可能是停留时间更长。

但问题来了。平台并不认识你本人，它没有直接问你”你喜欢什么”。那它怎么了解你？答案藏在你的行为数据里。你点赞过什么图片，你评论过哪些账号，你保存过哪些 Reels，你关注了哪些人——这些都是信号。算法就是通过分析这些信号，一点点拼凑出你可能感兴趣的内容领域。

算法主要看哪些信号

我在查资料的时候，发现Instagram官方曾经透露过一些细节。虽然没有公开完整的算法代码，但大概的逻辑是可以推断出来的。平台会综合考虑以下几个维度的信息：

• 互动历史：你过去点赞、评论、保存、分享过的内容类型
• 关注列表：你关注了哪些账号，这些账号发布什么类型的内容
• 观看行为：你在哪些视频上停留更久，是否完整观看
• 搜索记录：你搜索过什么关键词，对什么话题感兴趣
• 社交关系：你跟哪些朋友互动频繁，他们喜欢什么可能你也感兴趣

这些信号会被汇总起来，形成一个大概的用户画像。比如系统可能判断你是一个”25-35岁、对户外运动感兴趣、偶尔会看美妆内容、倾向于看短视频”的这么一个人。然后它再去内容池里找符合这些特征的内容推给你。

对品牌来说，这到底意味着什么

了解清楚算法的工作原理之后，真正重要的问题来了：这对品牌有什么用？

最大的价值在于，推荐系统打破了”粉丝可见”的传统壁垒。在过去，品牌只能被自己的粉丝看到。你有1000个粉丝，最多就是这1000个人刷到你的内容。但推荐算法不一样，它会把你推给那些从未关注过你的陌生人。

打个比方，以前发内容就像是在自己家门口摆摊，路过的人才能看到。现在推荐算法把你的内容送到了整个平台上所有可能感兴趣的人面前。这中间的差距，可不是一点半点。

触达”隐性兴趣群体”

这里我要讲一个让我印象特别深的例子。有一个做宠物用品的小品牌，他们原本的受众定位就是养狗的人。内容也主要是围绕狗狗的日常。他们发现一个问题：粉丝增长到一定程度就停滞了，而且互动的人来来去去就是那一批。

后来他们调整了策略，开始发一些”铲屎官的日常”这类内容。结果意想不到的事情发生了——很多没养狗但是喜欢可爱事物的人开始关注他们。这些人可能自己没养宠物，但天生对毛茸茸的东西没有抵抗力。算法把他们判定为”对宠物内容感兴趣”的用户，于是把品牌的内容推荐了过去。

这就是推荐算法的魔力。它能识别出那些潜在感兴趣的人，而这些人往往自己都没有意识到自己会对这个品牌产生兴趣。我们把这类人群叫做”隐性兴趣群体”。

跨品类触达的可能性

还有一个很有意思的现象是，推荐算法经常帮助品牌触达看起来”八竿子打不着”的受众群体。

比如一个运动品牌，他们的算法画像可能是”对健身感兴趣、关注了几个运动博主、经常搜索运动装备”。但这个人群里，可能有人同时也关注了美食账号——因为他们关心怎么吃才能练得更好。算法在分析用户兴趣的时候，会发现这种关联性。于是这个运动品牌的内容，就有机会出现在那些既关注健身又关注美食的用户面前。

这对品牌来说是意外之喜。你原本只是想触达健身爱好者，结果因为算法发现了用户的多元兴趣，你同时也触达了一群对健康饮食感兴趣的人。而这类人群，未来很可能转化为你的客户。

品牌如何主动”利用”推荐机制

说完原理，我们来聊点实际的。品牌不能只是被动地等待算法眷顾，而是要主动做一些事情，增加被推荐的可能性。

内容要”可被分类”

这是第一点，也是最基础的一点。算法需要知道你的内容是什么，才能把它推荐给相应的人。如果你发一条内容，文字说的是健身，配图却是风景，标签打的还是美食——那算法就懵了，它不知道该把你推给谁。

所以内容的一致性非常重要。你需要让算法清晰地理解你的内容属性。这包括：使用相关的标签（Hashtags）、在文案中提到相关话题、使用平台提供的功能（比如Reels、Stories、直播等）。

举个例子，如果你是一个户外品牌，就坚持发户外相关的内容。雪山、徒步、露营这些元素要明确地出现在你的内容里。算法一看就明白：这是一条户外内容，推给那些对户外感兴趣的人。

提高互动率是核心

算法判断一条内容好不好，最终还是要看用户反馈。如果一条内容发出去，很多人点赞、评论、保存、分享，算法就会认为这是一条好内容，然后把它推给更多人。相反，如果一条内容发出去没人理，算法就会认为它不受欢迎，逐渐停止推荐。

所以品牌需要思考的问题就是：什么样的内容能引发用户的互动冲动？

这里我可以分享一个观察。那些能引发情绪共鸣的内容往往表现很好。不管是让人会心一笑的趣事，还是让人感动的暖心瞬间，或者是引发讨论的话题性内容——这些都能刺激用户产生互动行为。

还有一个技巧是提问式互动。在文案里设置一个讨论点，引导用户在评论区分享自己的看法。这种互动不仅能提升内容的算法权重，还能增加账号的活跃度，对长期运营是有好处的。

利用好”相似账号”这个功能

Instagram有一个功能叫”相似账号”（Similar Accounts），这是帮助品牌拓展受众的一个利器。简单来说，你可以找到一些账号——它们现有的粉丝画像跟你想要触达的人群高度重合。然后你告诉平台：我想要触达像这些账号的粉丝一样的人。

平台就会在推荐流中，把你的内容推给那些用户的粉丝。相当于你借助现有的成功账号，精准地找到了自己的潜在客户。这个功能对于预算有限的中小品牌来说，特别有价值。

品牌触达新受众的几种典型路径

为了更清晰地展示推荐机制如何帮助品牌触达新受众，我整理了一个简单的对照表：

td>短视频内容特征分析，完播率为重要指标

td>跨品类兴趣关联挖掘

一些我想提醒的事情

说了这么多推荐算法的好处，我也要说几句泼冷水的话。算法不是万能的，它也有局限性。

首先，算法是会变化的。Instagram隔三差五就会调整推荐策略，今天有效的方法，明天可能就不管用了。这很正常，技术迭代嘛。品牌需要保持关注，及时调整策略，不能一套打法用好几年。

其次，算法并不能替代品牌对受众的主动理解。它能帮你发现新的受众群体，但你需要进一步了解这些人是不是真的符合你的目标客户画像。算法推荐来的人，如果转化率很低，那说明推荐机制和你的商业目标之间存在错位。这时候需要回头检视一下内容策略和目标受众定位是否匹配。

最后我想说，推荐算法本质上是一个放大器。你的内容好，它能帮你触达更多人；你的内容有问题，它同样会把这些问题放大。所以与其一门心思研究算法技巧，不如把更多精力放在打磨内容和理解用户上。这才是做品牌最核心的东西。

好了，今天就聊到这里。如果你也在运营Instagram品牌账号，不妨观察一下后台的数据，看看哪些新粉丝是通过推荐流来的，他们有什么共同特点。也许会有意想不到的发现。