Instagram集客を成功させる！アルゴリズムの仕組みを初心者向けに完全解説

この記事で分かること：

• Instagram が投稿を誰に見せるかを決める仕組み
• おすすめ表示（レコメンド）の裏側
• いいね・保存・シェアなど、Instagram が重視する行動
• Instagram 集客の目標を立てる正しい方法

アルゴリズムとは：

問題を解決するための手順のこと。Instagram の場合は「ユーザーにもっと Instagram を使ってもらうにはどうすればいいか？」という問題を解決するための仕組みです。

パターンA：非効率な方法

国中の全員にガラスの靴を履いてもらう → 時間がかかりすぎる

パターンB：効率的な方法（アルゴリズム）

①まず足のサイズで絞り込む
②その後、候補者だけにガラスの靴を履いてもらう
→ 早くシンデレラが見つかる！

⚠️ Instagram アルゴリズムの重要な特徴：

1. 機能ごとに仕組みが違う
   フィード、ストーリーズ、リール、発見タブで別々の仕組みがある
2. 常に改善されている
   昨日と今日でも仕組みが少し違う。小さなテストを繰り返している
3. ユーザーの使い方に影響される
   AI がユーザーの行動を学習して、投稿の表示を最適化している

協調フィルタリングとは：

「趣味が似ているユーザー同士は、同じ商品を気に入る可能性が高い」という考え方。あなたと似た人が買った商品をおすすめしてくれる。

Instagram レコメンドの仕組み（簡単に）：

1. 似ているアカウントを見つける
   例：犬系アカウント A → 犬系アカウント B → 犬系アカウント C
   この流れで見られるアカウントは「犬系」と判定される
2. ユーザーの好みを予測する
   ユーザーがアカウント A にいいねした → B や C もおすすめ表示される

ステップ1：候補収集（Sourcing）

似たアカウントの投稿を集める

ステップ2：ランキング（Ranking）

「このユーザーが反応しそうか？」を予測して並び替える（保存率、いいね率、シェア率などを予測）

ステップ3：フィルタリング（Filtering）

表示すべきでない投稿（不適切な内容など）を除外する

ポイント1：どのアカウントと似ているか知る

自分のアカウントと類似のアカウントを特定し、ベンチマークにする。ユーザーに直接聞いてみるのも有効。

ポイント2：どんな流れでユーザーが投稿を見るか理解する

カフェ探し？ファッション探し？メイクの悩み？ユーザーがどんな文脈であなたの投稿に出会うかを考える。

ポイント3:どのユーザーがなぜ反応するか仮説を立てる

1対1のユーザー関係を重視。DM やコメントで関係性を深め、そのユーザーが反応する確率を上げる。

シグナルとは：

Instagram がユーザーの行動を予測するために使う情報。例えば、「いいね」「保存」「DM でシェア」「滞在時間」などがシグナルになります。

重要なシグナル：

• 投稿を数秒間見る
• コメントする
• いいねする
• DM でシェアする
• 投稿のプロフィール写真をタップする

重要なシグナル：

• ストーリーズアイコンをタップして投稿を見る
• ストーリーズに返信する（DM）
• スキップせず次のストーリーズに進む

重要なシグナル：

• DM 送信・シェア
• リール動画を最後まで見る
• いいねする
• 音源ページに移動する

重要なシグナル：

• いいねする
• 保存する
• シェアする

いいねで広がる業界：

食品業界、飲食サービス業
→ 直感的に美味しそう、行きたいと思われる投稿が強い

保存で広がる業界：

文房具、メディア系（情報発信アカウント）
→ 情報価値が高く、後で見返したい投稿が強い

閲覧で広がる業界：

観光・旅行、ファッション、美容・コスメ
→ 動画コンテンツとの相性が良い

1. ゴール

成し遂げたいこと（定性的でOK）
例：「ブランドが市場に浸透し受け入れられる」

2. KGI（最終的に測る数値）

ゴールを数値化したもの
例：「好意度調査で競合の中で1位」

3. KSF（成功のために抑えるべきポイント）

ゴール達成のために何が重要か
例：「投稿を見られる」「反応を獲得する」「ブランド理解を深める」

4. KPI（KSF を数値化したもの）

具体的に測る数値
例：「リーチ1000万」「エンゲージメント率5%」

例：進行ブランド A の場合

ゴール：
ブランドが市場に浸透し受け入れられる

KGI：
好意度調査で競合の中で1位を取る

KSF：

• 投稿を見られる
• 反応を獲得する
• ブランド・商品の理解を深める
• ブランドの UGC（ユーザー生成コンテンツ）がリールで話題化
• 便利な商品として DM でシェアされる

KPI：

• ブランド関連投稿のリーチ：年間1000万
• エンゲージメント率：5%（50万エンゲージメント）
• クリエーターとのタイアップリール投稿：閲覧数 年間1000万
• タイアップ投稿の DM シェア数：年間1万

ポイント1：ユーザーの使い方にアルゴリズムは影響を受ける

最近の Instagram の意図は「DM を中心に据えたい」。フィード投稿は減少傾向、ストーリーズ・リールは増加傾向。

ポイント2：エンゲージメント予測でレコメンドが決まる

「あるユーザーが反応するかどうか」で判断される。シェア数が多いだけではレコメンドされない。1対1の関係性が重要。

ポイント3：機能ごとにユーザーの使い方が違う

フィード（じっくり見る）、ストーリーズ（親しい人の日常）、リール（新しいコンテンツとの出会い）、発見タブ（趣味・関心事の深掘り）で使い分ける。

ポイント4：リーチ→エンゲージメントの流れは不変

小さなコミュニティから始めて、徐々にコミュニティの範囲を広げる。シェアが増えればリーチが増える（データで実証済み）。

NG な目標設定：

• ❌ KPI だけ決める（「今期の目標はエンゲージメント率5%です」）
• ❌ ゴールがない（何のための目標かわからない）
• ❌ 前提情報を共有しない（背景が伝わらない）
• ❌ 4要素のどれかが欠けている

OK な目標設定：

• ✅ 4要素すべて揃える
• ✅ ゴールから逆算して設計
• ✅ 背景・前提を明確に共有
• ✅ アルゴリズムのトレンドを反映

重要ポイントのおさらい：

1. アルゴリズムは「効率的にユーザーに投稿を届ける仕組み」
   機能ごとに異なり、常に改善されている
2. レコメンドは「似たアカウント・ユーザーの行動から予測」
   発見タブは「候補収集→ランキング→フィルタリング」の3ステップ
3. シグナルは機能ごとに違う
   フィード（滞在時間・コメント）、ストーリーズ（親密度）、リール（視聴時間・シェア）、発見タブ（保存・シェア）
4. 目標設計は4要素（ゴール・KGI・KSF・KPI）で考える
   ゴールから逆算して設計し、アルゴリズムのトレンドを反映する

ユーザー理解を深める方法：

• ユーザーインタビュー
• ユーザーの保存投稿を見せてもらう
• DM で会話する
• 実店舗に行く
• ユーザーと話したことがある人と社内で話す
• アンケートを見る