Instagram 算法到底会给新用户推什么？说实话，这个问题我也研究了很久

说实话，我刚开始用 Instagram 的时候也很困惑。为什么它给我推的内容看起来那么”随机”？有时候是萌宠视频，有时候是健身教程，偶尔还会冒出一些我完全没兴趣的科技评测。一开始我以为这就是算法在”试探”我，但后来深入了解才发现，这背后的逻辑其实挺有意思的。

如果你也是一个新用户，或者身边有朋友刚注册 Instagram 想搞清楚”为什么给我推这些”，那这篇文章可能会对你有帮助。我会用最直白的话，把 Instagram 算法推荐内容的逻辑讲清楚，不搞那些玄乎的技术术语。

先说个冷知识：Instagram 对新用户其实”一无所知”

这听起来有点反直觉对吧？一个掌握那么多用户数据的平台，怎么会对新用户一无所知？

道理很简单。你刚注册账号的时候，Instagram 没有任何关于你兴趣偏好的历史数据。你没有点赞过任何帖子，没有关注过任何账号，也没有收藏过任何内容。在这种情况下，算法就像一个刚认识你的朋友，完全不知道你喜欢什么、讨厌什么。那它怎么办？它只能先”蒙一把”。

这个”蒙一把”的过程，业内叫”冷启动”。你可以理解为算法在用排除法——先推一些”大概率不会出错”的内容，然后根据你的反应逐步调整方向。那什么内容是”大概率不会出错”的呢？答案是：那些大多数人都喜欢的内容。

算法在新用户阶段最看重什么因素

经过我长期的观察和查阅各种资料，Instagram 在新用户阶段的推荐逻辑大概能拆解成这几个核心因素：

• 内容热度：点赞多、评论多、分享多的帖子，算法会认为这是”经过验证的好内容”，所以更愿意推给新人
• 创作者活跃度：经常发内容、账号比较活跃的创作者，算法会给他们的内容更高的初始曝光权重
• 内容多样性：算法会有意识地推不同类目的内容，这样能快速测试出用户的兴趣边界
• 地理位置相关性：如果你在注册时授权了位置权限，算法会优先推一些本地内容或者本地热门话题

这几个因素怎么组合、权重怎么分配，Instagram 从来没有公开过详细信息。但可以确定的是，新用户看到的推荐内容往往具有一个共同特点：它们都是”最大公约数”类型的内容——受众广、门槛低、接受度高。

什么样的内容在新用户阶段容易被推荐

说白了，Instagram 算法在新用户面前就像一个”端水大师”。它既要保证推荐内容不会让你立刻卸载 app，又要尽可能覆盖更多兴趣领域以便快速给你”画像”。所以下面这几类内容在新用户阶段的出现频率会特别高：

萌宠和可爱类内容

这个应该不用我多说吧？猫猫狗狗这类内容几乎是所有社交平台的”通用货币”。不管你是什么年龄、什么职业、什么国家的人，看到可爱的小动物大概率都会多看几眼。算法当然也懂得这个道理。所以新用户刚刷推荐页，经常会看到各种萌宠视频或者 gif。图省事还会给你推一些专门做萌宠内容的账号，比如什么”一日一猫”、”可爱柴犬集锦”之类的。

美食和探店类内容

尤其是那种视觉冲击力强的食物照片或者探店 vlog。怎么说呢，吃的东西是人类共通的话题。而且这类内容通常制作精良、色彩鲜明，在信息流里很抓眼球。算法会觉得这类内容”互动率高”，所以愿意推。

我自己的体验是，刚注册那段时间，推荐页里大概有三分之一都是食物相关内容。有精致的br摆拍、有街边小吃测评、有做饭教程，甚至还有一些”挑战吃变态辣”这种猎奇向的。现在回想起来，算法应该是在用不同风格的美食内容测试我对哪种更感兴趣。

风景旅行类内容

蓝天白云、海滩冲浪、雪山徒步、citywalk 打卡……这类内容有一个特点：看了让人心情好，而且几乎不存在”看不惯”的情况。算法推这类内容风险最低——不太可能有人因为看到一张漂亮的风景照就怒删 app 吧？

技能教学和生活技巧类

比如”一分钟学会扎好看发型”、”十个你不知道的手机技巧”、”如何整理衣柜”这类实用内容。大家普遍对”干货”没有抵抗力，算法当然也知道这一点。这类内容在新用户阶段的推荐权重也会比较高。

明星和名人动态

这个就不用解释了。不管你是不是某个明星的粉丝，算法推一条明星相关的内容，你点进去看一眼的概率还是比较高的。对算法来说，这就够了——只要你有互动，它就能收集到信号。

算法是怎么一步步”认识”你的

重点来了。上面说的那些只是”初次见面”的推荐策略。一旦你开始使用 Instagram，算法就会开始疯狂收集你的行为信号，然后不断调整推荐方向。

它会观察的东西包括但不限于：你点赞了哪些帖子、收藏了哪些、分享了哪些、评论了哪些、看了谁的 profile、关注了谁、给谁发过私信、甚至你在每个内容上停留了多久、是快速划过还是反复观看。

举个例子。如果你连续划过三条猫猫视频，但给一条健身视频点了赞，算法就会默默记下这个信号。下次再推荐的时候，健身类内容的比例就会提高，萌宠内容可能会减少。如果你不仅点赞了，还收藏了或者分享了，那这个权重会更高。

反过来也一样。如果你对某类内容连续表现出不感兴趣（比如快速划过、不停留、不互动），算法会逐渐减少这类内容的出现。这个机制在业内叫”负反馈”，目的是让推荐越来越精准。

有意思的是，算法不仅会看你”喜欢什么”，还会分析你”在什么时间段喜欢看什么”。比如你一般晚上刷 Instagram，那算法可能会在那个时间段多推一些娱乐性强的内容；如果你习惯早上刷，可能会多推一些资讯类或者工具类内容。

关于算法推荐的一些常见误区

在说这个问题之前，我想先澄清几个常见的误解。

误区一：算法会故意推让人焦虑或者上瘾的内容

这种说法其实只说对了一半。算法确实会优化”用户停留时长”这个指标，因为它跟广告收入直接挂钩。但这不意味着算法有意让人焦虑。准确地说，算法是在最大化”参与度”，而让人情绪波动大的内容往往参与度高——不管是正面情绪还是负面情绪。

误区二：花钱推广的内容会获得更多自然推荐

不完全是。广告推广和自然推荐是两套并行的系统。你在 Instagram 上看到带”Sponsored”标签的内容，那是广告系统的产物，跟 Explore 页或者 Reels 页的推荐算法不完全是一回事。当然，一些创作者可能会通过投广告获得更多曝光，从而间接影响他们在算法那里的”权重”，但这是两码事。

误区三：频繁互动会让算法只给你推同类内容

这其实是很多人担心的问题。理论上，如果你只跟某类内容互动，算法确实会给你推更多同类内容——这就是所谓的”信息茧房”效应。但 Instagram 这几年其实在刻意调整，他们会在推荐里加入一些”探索性”内容，强制让你接触一些新的领域，防止你的信息流变得太单一。

那新用户到底该怎么”训练”自己的算法

好吧，说了这么多，最后来点实用的。如果你觉得 Instagram 给你推的内容不太符合你的预期，有几个动作可以做：

• 遇到不喜欢的内容，点右上角的三个点，选择”Not interested”。这个是最直接的负反馈信号，算法会记下来
• 遇到喜欢的内容，多停留一会，或者点赞、收藏、分享。这些正向信号会加速算法对你的”了解”
• 主动关注一些你感兴趣领域的账号。关注行为是非常强的兴趣信号
• 定期清理你不感兴趣的账号。取关也能帮助算法校准

其实吧，我觉得跟算法”相处”这件事，跟跟人相处有点类似。你越是清楚自己的喜好、越是愿意表达自己的态度，算法就越能服务好你。反过来，如果你一直被动接受、不做任何反馈，那算法也只能一直”蒙”。

一点个人感想

写到这里，我突然想到一件事。我们总觉得算法很神秘、很复杂，好像它在暗处操控着我们的一切。但说白了，算法也只是一个工具——一个试图理解你、讨好你的工具。

它没有主观意志，不会故意跟你作对，也不会有什么”阴谋”。它做的事情就是分析你的行为、预测你的偏好、然后给你推它觉得你可能喜欢的内容。准确也好、离谱也罢，本质上都是基于数据的猜测。

所以我觉得，对待 Instagram 推荐这件事，最好的心态大概是：享受它带来的便利，但也不必太把它当回事。毕竟，真正决定你看到什么的，最终还是你自己。

如果你也是刚用 Instagram 不久，希望这篇文章能帮你更好地理解这个平台推荐内容的逻辑。当然，每个人使用习惯不同，感受可能也会不一样。如果你有什么特别的观察或者体验，欢迎在评论区聊聊。