Wie genau jener Algorithmus funktioniert, war bislang eine Art »Mystery Science«. Instagram-Produktleiter Julien Gutman hat nun im Rahmen einer Presseveranstaltung mit Medienvertretern, unter anderem von Techcrunch, die drei Hauptkriterien des Ranking-Algorithmus’ erklärt.

Die 3 wichtigsten Kriterien für den Feed

Interesse

Instagram versucht anhand der Vorlieben und historischer Handlungen der Nutzer die Interessen zu filtern. Also welche Beiträge von Interesse oder eher irrelevant sind.

Aktualität

Wann wurde ein Beitrag gepostet? Aktuelle Bilder und Videos ranken entsprechend prominent und weiter oben im Feed.

Beziehungen

Instagram versucht Schlüsse aus der Beziehung von Poster, also dem Beitragsersteller, und Nutzer zu ziehen. Vergangene Interaktionen und die Häufigkeit, in der die Accounts interagieren, dienen als Grundlage. Entsprechend rangieren die Beiträge im Feed.

Weitere Kriterien für das Feed-Ranking

Instagram berücksichtigt noch weitere Faktoren: Häufigkeit, Folgen und Inanspruchnahme bzw. wie oft und lange Instagram genutzt wird. Wird die App häufig geöffnet, wirkt sich das auf den Feed aus. Oder andersrum: Wird Instagram eher selten genutzt, sollen nur die möglichst besten Beiträge seit dem letzten Besuch im Feed listen. So erscheinen bei häufiger Nutzung sicherlich andere Inhalte als bei sporadischen Besuchen.

Wer selbst vielen Usern folgt, bekommt von Instagram womöglich weniger »Neues« von einer Person und stattdessen einen breitgefächerten Überblick aller abonnierten Accounts. Die Nutzungsdauer beeinflusst ebenfalls die Wertigkeit des angezeigten Contents. Und abschließend räumt Instagram auch noch einige Missverständnisse aus der Welt: Es werden keine Beiträge aus dem Feed ausgeblendet. Alle geposteten Inhalte werden auch im Feed veröffentlicht. Instagram hat außerdem klargestellt, dass Videos und Fotos im Ranking nicht unterschiedlich gewichtet sind.

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Das haben sie nun erreicht – zumindest den Teil mit den Daten. Doch Fakt ist: Die meisten Onlinehändler sind nicht in der Lage, ihre Daten effektiv zu nutzen.

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Der Grund sind manuelle Regeln und Filter. Wenn ein Merchandiser entscheidet, dass alle Produkte im Segment Actionsport nur für die Kundengruppe der 18-39-Jährigen relevant ist, so bekommt ein 60-Jähriger diese Produkte nicht vorgeschlagen. Selbst wenn er sich dafür interessiert und sich bereits neue Ski-Schuhe angesehen hat. Ein Algorithmus würde dieses Nutzerverhalten erkennen und dem Kunden unabhängig von seinem Alter nun die besten Ski-Resorts empfehlen und passende weitere Produkte vorschlagen.

In Zukunft wird die Analyse und Auswertung der Customer Journey in Echtzeit über den Erfolg des Onlinehändlers entscheiden. Doch um für jeden Kunden sofort zu entscheiden, was ihn zum Kauf bewegt, benötigen Händler Algorithmen, die aus der individuellen Customer Journey personalisierte Kundenprofile erstellen. Daraus folgt ein genau passendes Angebot für jeden Kunden. Von Hand kann das kein Merchandiser leisten.

Trotzdem glauben Onlinehändler noch immer, sie könnten Big Data mit reiner Muskelkraft in den Griff bekommen. Das mag begrenzt funktionieren – bis zu einer gewissen Zahl an Kunden – und kostet enorm viel Arbeitszeit. Jeder Kunde hat seine eigene Customer Journey, die ausgewertet werden will. Weil das manuell nicht komplett möglich ist, teilt man die Kunden heute in Gruppen – mit dem Ergebnis aus dem obigen Beispiel: eine beträchtliche Anzahl an Kunden „fällt hinten runter“ und wird ignoriert, obwohl sie Kaufbereitschaft zeigt.

Selbst wenn ein Händler bereit wäre, ein Heer von Merchandisern einzustellen, um manuell alle Customer Journeys auszuwerten, wären sie niemals in der Lage dazu, die richtigen Entscheidungen innerhalb von Sekunden zu treffen. Ein guter Algorithmus dagegen arbeitet in Echtzeit und wertet Verhaltensdaten sofort aus – und entscheidet für alle Kunden, was sie nach ihrem nächsten Klick zu sehen bekommen.

Und nicht nur das. Dank künstlicher Intelligenz lernen die Algorithmen und werden mit der Zeit immer schlauer und können noch bessere Empfehlungen geben. Je eher Händler also damit beginnen, Algorithmen einzusetzen, desto schneller verbessern sie nicht nur das Kundenerlebnis, sondern erlangen auch einen Wettbewerbsvorteil  gegenüber der manuellen Konkurrenz.

Autor: Alex Ciorapciu, Director Global Solution Engineering & Partnerships bei RichRelevance

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