SNS採用に取り組んでいるものの、なかなか採用効果が現れずに悩んでいるのではないでしょうか？
「人材募集してもコメント、DMなど問い合わせが来ない」「投稿してもいいねやフォロワーが増えない」
そんな悩みをお持ちの方は、SNSのアルゴリズムを理解できていない可能性があります。
前回でSNSの基本をご紹介しましたが、今回は、採用効果を高めるために知っておくべきInstagramとXのアルゴリズムについて説明します。
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SNS採用で成果を出すためには、アルゴリズムを理解することが重要です。
SNSでは、アルゴリズムと呼ばれるAIのコンテンツ・アカウント評価システムが、どのアカウントのどの投稿を表示し、何を表示しないかを決定しています。InstagramやTwitterでは投稿がどれだけ見られるか、どれだけのエンゲージメントを受けられるかは、このアルゴリズムに大きく左右されるのです。
Instagramでは、ユーザーの過去の行動パターン、投稿の即時性、ユーザーからの反応数（いいね、コメント、フォローなど）が、投稿表示の順番や頻度に影響します。Twitterでは、タイムリーさや投稿頻度がより重視されます。この仕組みを踏まえておくことで、投稿コンテンツの内容などの戦略を具体的に立てられるようになるのです。
Instagramでは、フィード、発見タブ、リール、検索など、コンテンツが表示されるさまざまな機能があります。これらの機能において、単一のアルゴリズムでコンテンツが管理されているわけではありません。
Instagramでは、コンテンツの表示順序を決定するアルゴリズムが複雑に設計されています。アルゴリズムは、ユーザーの興味や関心、行動履歴など、さまざまな情報をもとに、ユーザーにとって最も関連性の高いコンテンツを表示することを目的としています。
発見タブは、新しいコンテンツやクリエイターを発見できるように設計された機能です。グリッドには、おすすめのコンテンツ（まだフォローしていないアカウントからシステムが見つけてきた写真や動画）が並びます。
発見タブのアルゴリズムは、以下の2つのステップで、おすすめのコンテンツを表示します。
アルゴリズムは、各ユーザーの過去のアクティビティ（ユーザーが「いいね！」「保存」「コメント」「シェア」をした投稿など）をチェック。その結果から、ユーザーの興味や関心を推測し、それに合った写真や動画を集めます。そして、集めた写真や動画の中から、特にユーザーに興味がありそうなものを選びます。以下は、アルゴリズムが判定している重要なシグナル（ユーザーのアクション）です。
このように、発見タブのアルゴリズムは、ユーザーの興味や関心を重視して、おすすめのコンテンツを表示しています。
投稿に関する情報
[発見]タブでのアクティビティ
投稿者とのやり取りの履歴
投稿者に関する情報
これらのシグナルに基づいて、アルゴリズムはユーザーの興味の度合いを予測し、それに基づいて投稿をランク付けし、パーソナライズされた結果を発見タブ表示します。
ストーリーズは、日常の出来事をシェアしたりフォロワーとコミュニケーションを取ったりするといった、気になる人や興味があることをより近くに感じられる機能です。ストーリーズには、フォローしている人のストーリーズと広告が表示されます。
具体的には、フォロー中の人がシェアしたストーリーズ（ただし広告を除く）をすべて集めてそれらを表示候補としたうえで、シグナルや滞在時間などを考慮して表示順位を決めているのです。ユーザーとのエンゲージメントを高めるために、ストーリーズの鮮度やユーザーとの交流の活発さをも評価しています。
あなたが見逃したくないと思われるアカウントのストーリーズを優先するために、各アカウントのストーリーズを閲覧している頻度をチェックします。フォローしているアカウントのストーリーズを閲覧した頻度が高いほど、そのアカウントのストーリーズを優先的に表示します。
アカウントのストーリーズに対して「いいね」やDMの送信など、アクションを実行している頻度をチェックします。フォローしているアカウントのストーリーズに対して「いいね！」やDMの送信などのアクションを実行した頻度が高いほど、そのアカウントのストーリーズを優先的に表示します。
アルゴリズムは、投稿者との総合的な関係性だけでなく、その人と友達または家族である可能性を検討しています。
ストーリーズは、ユーザーの興味関心や関係性に合わせてランク付けされます。閲覧の履歴やアクション（いいね、コメントなど）の頻度が多いアカウントのストーリーズは、優先的に表示されます。
Xのおすすめ機能は、ツイート、ユーザー、エンゲージメント（いいね、リツイート）などのデータから潜在的な情報を抽出し、ユーザーごとにパーソナライズされた投稿を表示します。
Twitterのおすすめタイムラインに表示されるツイートは、まず1,500件の候補ツイートから選ばれます。候補ツイートの内訳は、フォローしているアカウントからのツイートが750件、フォローしていないアカウントからのツイートが750件です。
フォローしているアカウントからのツイートは、過去のエンゲージメント履歴から、あなたと関係性の高いツイートが選ばれます。フォローしていないアカウントからのツイートは、以下の2つの手法で選ばれます。
上記のように、Twitterのおすすめタイムラインは、ユーザーの興味・関心を反映したツイートが表示されるように設計されています。
Twitterのおすすめタイムラインに表示されるツイートは、1,500件の候補ツイートから、機械学習によりランキング付けされます。ランキング付けでは、ユーザーのスコアとツイートのスコアの2つが考慮されます。ユーザーのスコアは、以下の要素に基づいて算出されます。
ツイートのスコアは、以下の要素に基づいて算出されます。
上記のようなアルゴリズムによって、投稿がランキングの上位に来るように設計されています。
SNSのアルゴリズム仕組みを理解し、求職者に対して好印象を与えるコンテンツを特定するには、A/Bテストが有効です。SNSのアルゴリズムは、ユーザーの行動データに基づいて、表示するコンテンツを判断しています。A/Bテストを行うことで、求職者の反応の大きいコンテンツを見極められます。
たとえば画像や文言、フォント、ハッシュタグなどを変更することで、成果の違いを測定できます。A/Bテストによる効果検証を通じ、アルゴリズムに評価されやすいコンテンツのポイントが見えてくるでしょう。
過去の行動から将来表示すべきコンテンツを精査しているアルゴリズムの性質上、A/Bテストから得られるデータは貴重です。定期的なインサイト分析を行い、成功要因を見つけてコンテンツ戦略に反映することが大切だと言えるでしょう。
「SNS採用で成功するには？アルゴリズムをマスターして採用効果を高める方法について解説！」はいかがでしたか？次号ではSNS「求職者との効果的なコミュニケーションによる採用活動の効率化」について具体的なテクニックをお届けしますので、ご期待ください！
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