Ketertarikan atau Interest
Jika Anda menikmati beberapa postingan sebelumnya, algoritma akan menunjukkan jenis atau tema yang sama kepada Anda di sesi selanjutnya.
Misalnya, Anda sering memberikan likes, komentar, atau melakukan pencarian pada gambar maupun video tentang skincare dan healthy food.
Selanjutnya saat membuka feed, postingan dengan tema tersebut akan muncul kembali di beranda Anda.
Apa Itu Algoritma Instagram?
Algoritma Instagram adalah sistem pintar yang menentukan apa yang muncul di Feed, Stories, Explore, atau bahkan Reels kamu. Ini semacam “otak” di balik layar yang memprioritaskan konten tertentu berdasarkan beberapa faktor. Tujuannya? Memberikan pengalaman terbaik buat pengguna. Jadi, tidak semua postingan bakal muncul di feed kamu. Algoritma memilih berdasarkan apa yang dianggap relevan dengan kebiasaanmu di Instagram.
Bagi Instagram, relevansi itu penting. Jika mereka asal tampilkan semua konten, Feed kita bakal penuh dengan hal-hal random yang bikin pusing. Maka dari itu, algoritma dirancang buat menyaring mana yang paling “nyambung” sama kamu.
Apa itu Machine Learning?
Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Pada dasarnya, algoritma machine learning dirancang untuk mengenali pola dalam data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola tersebut.
Dengan kata lain, ML memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan kinerjanya secara otomatis berdasarkan pengalaman yang didapat dari data. Berbeda dari metode tradisional di mana setiap langkah harus diatur oleh manusia, ML bekerja secara otomatis untuk meningkatkan presisi prediksi dengan mengasah kemampuannya melalui latihan dengan data yang tersedia.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Gunakan Hashtag yang Relevan
Hashtag membantu konten ditemukan oleh orang yang belum follow kamu. Tapi, jangan asal pilih hashtag populer. Pastikan relevan dengan isi konten. Kombinasikan hashtag dengan audiens yang spesifik dan luas.
Perhatikan Waktu Posting
Meski algoritma Instagram tidak sepenuhnya bergantung pada waktu, memilih waktu yang tepat tetap penting. Gunakan fitur Insights di akun untuk mengetahui kapan followers-mu paling aktif.
Menghadapi Algoritma dengan Mindset Positif
Jangan anggap algoritma Instagram sebagai musuh. Sebaliknya, jadikan ini sebagai tantangan kreatif untuk membuat konten yang lebih baik. Ingat, algoritma dirancang untuk memberi pengguna pengalaman terbaik, jadi jika kontenmu berkualitas dan relevan, pasti ada tempat untukmu di feed orang-orang.
Algoritma Instagram mungkin terus berubah, tapi esensinya tetap sama: memberikan konten yang relevan dan menarik bagi pengguna. Dengan memahami cara kerjanya, kamu bisa lebih strategis dalam membuat konten yang tidak hanya dilihat, tapi juga diapresiasi.
Jadi, sudah siap beraksi? Selamat bereksperimen dengan algoritma Instagram dan semoga engagement-mu naik terus!
Mau jadi generasi muda yang tidak hanya kreatif tapi juga melek teknologi? Yuk, gabung bareng kami di Universitas Mahakarya Asia! Kuliah asyik, inovatif, dan siap bikin kamu unggul di era digital. Penerimaan mahasiswa baru sudah dibuka, jangan sampai ketinggalan ya!***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma
Saat ini, penggunaan kecerdasan buatan telah diimplementasikan dalam parameter algoritma Instagram sehingga cara menampilkan konten Anda akan terus berkembang.
Bagi digital marketing strategist, perhatikan hal ini saat bekerja menggunakan algoritma Instagram untuk meningkat kinerja social media campaign di Instagram.
Tingkat Interaksi dalam Siaran Langsung
Siaran dengan interaksi tinggi lebih mungkin mendapatkan prioritas algoritma. Faktor-faktor ini termasuk:
Shopee memperhatikan waktu siaran untuk menentukan relevansi dengan audiens. Siaran yang dilakukan pada waktu puncak (prime time) cenderung mendapatkan lebih banyak penonton dan prioritas.
Algoritma Shopee juga memperhatikan kualitas teknis dan konten siaran:
Konsistensi dan Frekuensi Siaran
Toko yang sering melakukan siaran langsung memiliki peluang lebih besar untuk disukai oleh algoritma. Frekuensi siaran membantu algoritma menganggap toko Anda aktif dan berkontribusi pada pengalaman pengguna.
Penerapan Nyata Algoritma Machine Learning
Machine learning telah diterapkan di berbagai bidang kehidupan dan memiliki dampak dalam mempermudah pekerjaan manusia serta meningkatkan efisiensi di berbagai industri. Beberapa aplikasi nyata dari algoritma machine learning dapat dilihat di bidang teknologi, kesehatan, dan keuangan, yang dijelaskan di bawah ini.
Bidang teknologi adalah salah satu area paling berkembang dalam penerapan machine learning. Salah satu contoh yang paling populer adalah sistem rekomendasi, seperti yang digunakan oleh YouTube, Netflix, atau Spotify. Algoritma di balik sistem ini mempelajari perilaku pengguna untuk memberikan rekomendasi konten yang sesuai dengan preferensi mereka.
Selain itu, machine learning juga memainkan peran penting dalam pengenalan wajah dan suara, seperti yang diterapkan pada perangkat Apple dengan Face ID atau asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant. Teknologi ini menggunakan supervised learning untuk mengenali pola dalam data, memungkinkan perangkat mengenali pengguna atau memahami perintah dengan lebih akurat seiring waktu.
Dalam dunia kesehatan, machine learning telah membawa perubahan besar dalam diagnosis medis, pengobatan, dan penelitian farmasi. Contohnya adalah penggunaan algoritma untuk menganalisis gambar medis seperti MRI, CT scan, atau X-ray. Dengan kemampuan untuk mengenali pola yang tidak selalu terlihat oleh mata, algoritma ini dapat mendeteksi penyakit seperti kanker dengan lebih dini dan lebih akurat.
Selain itu, machine learning juga digunakan dalam prediksi perkembangan penyakit serta personalisasi perawatan pasien berdasarkan riwayat kesehatan dan data genetik. Di masa depan, ML diharapkan akan semakin membantu dalam pengembangan obat baru dengan cara mempercepat proses penemuan molekul yang berpotensi menjadi obat.
Dalam industri keuangan, algoritma machine learning telah digunakan secara luas untuk berbagai keperluan, mulai dari deteksi penipuan hingga prediksi pasar saham. Salah satu penerapan penting ML adalah dalam deteksi anomali untuk mengidentifikasi aktivitas transaksi yang mencurigakan dan berpotensi penipuan. Dengan mempelajari pola transaksi yang normal, algoritma dapat mengenali jika ada aktivitas yang tidak biasa dan mengeluarkan peringatan dini.
Selain itu, machine learning juga membantu dalam pengelolaan risiko kredit, di mana algoritma digunakan untuk menilai kelayakan kredit seseorang berdasarkan data historis, seperti riwayat pembayaran dan pengeluaran. Di pasar saham, machine learning digunakan untuk menganalisis tren dan pola historis guna memprediksi pergerakan harga di masa depan, membantu perusahaan dan investor dalam membuat keputusan investasi yang lebih tepat.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
Agar mampu menerapkan ML di berbagai bidang, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? Nah, DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.
Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?
Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari
Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code
Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning!
Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana mesin pencari web bekerja? Bagaimana mereka dapat menemukan jutaan hasil dalam hitungan detik? Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan semua proses dibalik aksi mereka. Simak penjelasan mendalam kami tentang kerja mesin pencari web dan cara Anda dapat memanfaatkannya sebaik-baiknya untuk bisnis Anda. Jadi, siap untuk mengetahui rahasia mesin pencari web? Mari kita mulai!
Bagaimana Mesin Pencari Web Bekerja?
Mesin pencari web bekerja dengan cara mengumpulkan data dari internet. Proses ini disebut “crawling.” Setelah mengumpulkan data, mesin pencari akan menyimpan informasi dalam basis data besar yang disebut “index.”
Jadi, ketika kita mencari sesuatu di mesin pencari, mesin pencari tidak mencari langsung di seluruh internet. Sebaliknya, mereka mencari dalam index mereka sendiri. Kita bisa bayangkan index ini seperti buku telepon besar dari internet.
Kompleksitas teknologi mesin pencari menambah tantangan dalam memahami bagaimana mesin pencari bekerja. Mesin pencari menggunakan algoritma kompleks untuk mengambil data dari index mereka dan memberikan hasil paling relevan untuk pencarian kita. Mesin pencari juga harus cepat, karena pengguna internet mengharapkan hasil pencarian dalam hitungan detik.
Namun, walau kompleks, prinsip kerja mesin pencari internet sebenarnya sederhana: mengumpulkan data, mengorganisir data tersebut dalam index, dan menggunakan algoritma untuk mencari dalam index tersebut berdasarkan kata kunci yang dimasukkan oleh pengguna. Ini adalah cara dasar mesin pencari web bekerja, dan meski ada perbedaan teknis antara mesin pencari yang berbeda, semua prinsip dasarnya sama.
Sekarang, mari kita lihat jenis-jenis mesin pencari web. Beberapa contoh mesin pencari web adalah Google, Yahoo, dan Bing. Itu adalah 3 dari 10 mesin pencari web populer. Tiap mesin pencari memiliki teknologi dan metode yang berbeda dalam mencari informasi di web.
Mengapa mesin pencari sering digunakan? Pengguna menggunakan mesin pencari untuk mencari berbagai jenis informasi. Contohnya, mencari berita terkini, data penelitian, hiburan, belanja online, hingga untuk mencari solusi atas permasalahan yang sedang mereka hadapi.
Mesin pencari juga memiliki variasi dan spesialisasi. Ada mesin pencari akademik, berita, multimedia, dan lainnya. Ini karena ada lebih dari 5 mesin pencari terkenal yang memberikan layanan pencarian yang beragam, dan setiap mesin pencari dirancang untuk memberikan hasil yang paling relevan terhadap apa yang dicari oleh pengguna.
