Non ti piace il tuo feed? Su Instagram si potrà resettare l'agoritmo

Instagram sta sperimentando una nuova funzionalità che consentirà agli utenti di azzerare le raccomandazioni del proprio feed, offrendo la possibilità di riaddestrare l’algoritmo per ricevere suggerimenti più pertinenti ai propri interessi. Questo strumento rappresenta una soluzione ideale per chi, nel tempo, ha visto i propri suggerimenti allontanarsi dai gusti personali.

Ad esempio, se in passato si era appassionati di contenuti legati alla cucina, ma ora si preferiscono argomenti completamente diversi, il feed potrebbe continuare a proporre video e post di ricette, risultando poco interessante. Con questa nuova opzione, sarà possibile resettare il sistema, permettendo a Instagram di ricominciare da capo nel personalizzare i contenuti in base alle interazioni più recenti.

Una funzione molto simile ai "Per te" di TikTok: Instagram prova ad andare incontro agli utenti

La funzionalità richiama una caratteristica simile già offerta da TikTok, che permette agli utenti di ripristinare il loro feed "Per te". Tuttavia, il reset delle raccomandazioni su Instagram non è pensato per un uso frequente, poiché l’algoritmo ha bisogno di tempo per riadattarsi e tornare a offrire suggerimenti pienamente personalizzati.

Oltre a questa novità, Instagram già mette a disposizione diversi strumenti per regolare i contenuti suggeriti. È possibile, ad esempio, indicare se un post risulta interessante o meno, oppure nascondere contenuti con parole specifiche attraverso la funzione "Parole nascoste". Questi strumenti sono pensati per offrire agli utenti un maggiore controllo sull’esperienza in-app e per garantire che i contenuti visualizzati siano in linea con le proprie preferenze.

Grazie a questa nuova funzione, gli utenti avranno un ulteriore mezzo per personalizzare il proprio feed e rendere l’esperienza su Instagram più soddisfacente. La possibilità di resettare le raccomandazioni segna un passo importante verso un’interazione più flessibile con la piattaforma, migliorando la coerenza tra i contenuti suggeriti e gli interessi effettivi degli utenti.