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Instagram SEO 揭密! 官方首度拆解 Instagram 搜尋演算法

Instagram 官方繼上次釋出了貼文演算法,再度分享如何在 Instagram 被搜尋時排名更高的方法。

 

搜尋在 Instagram 上是經常被使用的功能,但你知不知道怎樣能令你的品牌帳戶搜尋排名更高或是更容易被找到呢?如果你希望了解更多 Instagram 的搜尋功能,便不要錯過這篇文章了!

 

Instagram 是如何排列搜尋結果?

搜尋引擎有別於其它功能,因為是使用者主動尋找心目中想要的答案,而不像是貼文或限時動態等功能要令用戶被動地接收訊息,所以想好好經營一個 IG 帳戶的話,做好 IG SEO 也是不可或缺的部份,以下就讓我們分享一下排列搜尋結果的演算法。

 

關鍵字搜尋 (Keyword Search)

首先是最直接的關鍵字搜尋,系統會根據你的關鍵字找出最適合的帳戶名稱、Hashtags、地點等。地點的排行會是身處的地區優先,除非特別加上其他地區的前綴 (prefix),例如身處香港搜尋101會出現台式餐廳,加上台灣後才會找到101大廈,而非優先展示最出名的地標。

 

搜尋關鍵字101
筆者身處香港搜尋 101 時,會優先出現香港本地的台式餐廳,而不是台灣地標 101 大廈

 

搜尋關鍵字台灣101
當我們身處香港,在 101 前加上台灣,才會找到台灣 101 大廈這個地標

 

Instagram 的活動

第二是用戶在 Instagram 的活動,例如你追蹤了的用戶、你看過的貼文及你曾經和追蹤用戶的互動。只要你對特定用戶有愈多的互動,便會令演算法得知你喜歡該用戶的內容,增加你們的相關性。

 

流行指標

第三是流行指標,例如某個帳戶、Hashtags和地點的點擊、讚好、追蹤及分享的數字非常高,亦會排行得更前。就如新晉國際級 KOL Khaby,憑著嘲諷抖音的短片成名,只搜尋 ”khab” 已能找出他的帳戶

 

IG 搜尋關鍵字 Khaby

 

在 Instagram 提高搜尋排名的方法

用戶名稱

我們建議使用最直接和相關的用戶名稱。Instagram 的用戶名稱在港台也只能用英文,因此應該加入與品牌行業相關的關鍵字作為用戶名稱,增加搜尋關聯性。甚至有時用戶想搜尋產品和服務時,一旦你的用戶名稱相關性夠高,便能吸引到潛在用戶瀏覽。

 

例如你的 Instagram 網店是與家具、家品有關,便可以加入”furniture”, “home”等的關鍵字作為你的用戶名稱。

 

運用關鍵字的用戶名稱

 

自我簡介 (Bio) 和姓名 (Name)

在自我簡介 (Bio) 和姓名 (Name) 中運用相關的關鍵字,除了能對潛在用戶自我介紹,馬上了解帳戶的背景外,也能被 Instagram 演算法偵測到你的帳戶。

 

例如在自我簡介 (Bio) 和姓名 (Name) 中,可加入家品、家具、傢俬等關鍵字,更容易增加搜尋的相關性,讓演算法能更容易識別到你的品牌帳戶。

 

家具關鍵字搜尋

 

有關鍵字「家具」的 Bio 和姓名

 

貼文關鍵字和 Hashtags

在貼文中使用關鍵字和 Hashtags 也能增加被演算法偵測的機會。相關的 Hashtags 在貼文中加入 3 – 4 個便足夠,以前 Hashtags 的確能發揮增加觸及人數的作用,可是如今作用經已大不如前,不能帶來太多的增長,想知道更多關於 Hashtags 的內容可以參考我們 MORE 的另一篇文章 - 2021 年 Instagram 最新演算法揭秘!如何讓帳戶及貼文獲得更多互動?

 

有一個地方要注意,就是 Instagram 官方透露過 Hashtags 要放在正文 (Caption) 內,而不是留言 (Comment) 中,筆者認為有可能是正文的搜尋順位是高於留言,或者留言不納入搜尋引擎中。

 

實際測試

我們使用了不同的帳號來搜尋關鍵字 ”skincare”,結果發現的確是在用戶名稱和自我簡介 (Bio) 上同時出現關鍵字會有更高的排名,即使這些搜尋結果是我們都未有追蹤過或經常搜尋的關鍵字。

 

同事 A 搜尋”skincare”的實測結果

 

同事 B 搜尋”skincare”的實測結果

 

Instagram 的搜尋限制

洞察一:Instagram 對新型冠狀病毒的搜尋有嚴格限制

在疫情下,如果在 Instagram 搜尋 COVID-19 的關鍵字會出現世界衛生組織及當地的衛生部門的帳戶及網站,而且會移除搜尋結果的帳戶推薦。

 

原因是 Instagram 不希望用戶被未經核實的消息來源影響,因而只會提供消息可信性最高的搜尋結果,即是官方衛生部門。

 

 

洞察二:Instagram 不推薦的內容

Instagram 官方說明了貼文如包含自殘、色情、暴力、鼓吹使用管制產品、保健或財務相關的劣質內容、發佈假消息、刷網站點擊、誘騙用戶按讚及不實或誤導性的內容,都將會被移除及不受推薦。

 

詳細的不推薦內容準則可以在以下連結查看 - Instagram 上的推薦內容是什麼?

 

洞察三:互動方式局限了演算法的理解

Instagram 的互動方式不外乎按讚、留言、儲存及私訊,並不如多元化的 Facebook。Facebook 有 Reaction Icon,即是心心、憤怒、傷心等的表情,讓 Facebook 更容易了解用戶對貼文的正負面反應,但 Instagram 只有按讚,有可能因此影響 Instagram 演算法了解貼文的受歡迎程度或搜尋結果。

 

洞察四:Shadowban 問題

Shadowban 的意思是其他用戶搜尋 Hashtags 時,無法找到和看到你的貼文,減少了你的貼文曝光機會,不利於你的帳戶經營。原因是將同一套 Hashtags 不斷取用於新發佈的貼文,而不更改成配合貼文的 Hashtags。 所以 Hashtags 從來不是越多越好的,而是需要適量使用。

 

如果你想了解更多關於 Shadowban 的資訊,歡迎瀏覽以下的有關文章 - Instagram Followers 總是不增長? 你可能被 Shadowban 了!

 

洞察五:Instagram 會壓低政治相關貼文的觸及人數?

雖然現在暫時未知 Instagram 會否有這項措施,但是 Facebook 卻已宣佈將會限制政治相關的貼文出現在用戶的動態消息 (News Feed) 中。由於 Instagram 的母公司是 Facebook,Instagram 有機會跟隨 Facebook 的步伐,同樣減少政治貼文出現,但現階段暫未可知。

 

消息來源:Reducing Political Content in News Feed

 

對 Instagram 搜尋引擎未來的展望

未來的 Instagram 可能會令搜尋引擎改進得更完整,不論是版面設計,還是搜尋結果的準確度,甚至可能出現搜尋廣告,又或者能搜尋到除了帳戶、Hashtags 和地點外的搜尋結果,例如圖片、IGTV、Reels、濾鏡 (Filter) 和導覽 (Guides)等。

 

下圖的 Audio 選項,其實是 Instagram Reels,在外國已經加入的新功能。Reels 與 YouTube Shorts 和 TikTok 類似,都是創作短影片的功能。

 

如果想了解更多 YouTube Shorts 的內容,可以瀏覽我們 MORE 的這篇文章-YouTube 版抖音面世? 搶先了解 YouTube Shorts 功能及應用例子

 

外國的搜尋列已加入新功能 Audio (圖片來源: Instagram Blog)

 

另外,現時 Instagram 搜尋語言傾向於以英文為主,本身 Facebook 是美國公司,所以也不足為奇。 而且很多 Facebook 及 Instagram 新功能通常也先於西方國家推出,希望之後 IG 會改善使用其他語言帳戶的搜尋準確度。

 

現時 Google 才是制霸搜尋引擎的平台,相較之下現階段社交媒體的搜尋引擎仍有很多不足之處,根據我們的觀察其搜尋演算法亦較多基於最直接的方式 ─ 關鍵字搜尋。

 

但是 Instagram 官方分享了搜尋引擎演算法的揭秘之餘,也在文末透露未來會發展出更成熟的搜尋引擎,我們便拭目以待吧!

 

總結

Instagram 的搜尋引擎現時比較簡單直接,因此這次分享都是圍繞住直白的關鍵字作搜尋,而不像 Google 會深度了解搜尋者的想法,甚至可以利用 SEO 的技術提升被搜尋到的機會。希望這次分享能令大家了解更多 Instagram 搜尋的演算法和提升排行的方法!

 

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參考資料:

Instagram Outlines How its Search Algorithms Work, and How You Can Optimize Your Presence By Social Media Today

Breaking Down How Instagram Search Works By Instagram

Shedding More Light on How Instagram Works By Instagram

Instagram 上的推薦內容是什麼? By Instagram

Instagram Adds New ‘Audio’ Tab to its Search Options to Boost Reels Engagement By Social Media Today

5 Instagram SEO Tactics to Rank Higher in 2021 By WordStream

 

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