Введение (Introduction). За последние два десятилетия социальные сети превратились из платформ для обмена личными фотографиями и статусов в мощный инструмент коммуникации и продвижения. Особенно значима роль социальных сетей для молодого поколения. Исследования показывают, что пользователи в возрасте от 16 до 24 лет проводят в социальных сетях в среднем 3–4 часа в день. Понимание поведения пользователей в социальных сетях и механизмов, которые формируют их новостные ленты, становится стратегически важным для брендов, которые хотят оставаться конкурентоспособными в долгосрочной перспективе. На рисунке 1 представлена статистика по активным пользователям социальных сетей за месяц.

Алгоритмы сортировки контента давно вытеснили простую хронологию, поэтому массовая публикация без учёта вовлечённости или интересов пользователей уже неэффективна. Постоянные обновления механизмов ранжирования, как в TikTok с его продвинутой рекомендательной системой, усложняют задачу и повышают спрос на курсы по SMM, где учат работать с алгоритмами. Соцсети сегодня влияют не только на выбор продуктов, но и формируют общественное мнение. Компаниям, которые их игнорируют, грозят не только низкие охваты, но и утрата конкурентоспособности в долгосрочной перспективе.

В интервью от 25 сентября 2024 года генеральный директор Meta** Марк Цукерберг обсудил влияние искусственного интеллекта на социальные сети. Он отметил, что ленты новостей эволюционировали от отображения контента только от друзей к включению рекомендаций на основе интересов пользователей, что является следующим логическим шагом в персонализации контента. Цукерберг подчеркнул, что добавление AI-сгенерированных изображений в ленты Facebook* и Instagram* позволяет пользователям видеть контент, созданный на основе их интересов или текущих трендов, включая изображения с их собственным участием. Это изменение отражает стремление Meta** предоставить более персонализированный опыт, используя возможности искусственного интеллекта для улучшения взаимодействия с пользователями (Verge, 2025).

Эти заявления подчеркивают важность понимания алгоритмов социальных сетей для маркетологов, так как они напрямую влияют на методы продвижения и взаимодействия с аудиторией. Такая динамика заставляет маркетологов регулярно адаптировать свои стратегии к постоянным изменениям алгоритмов социальных сетей. Вопрос изучения алгоритмов социальных сетей особенно важен в условиях быстро меняющейся цифровой среды, где рост конкуренции и увеличение стоимости рекламы требуют от бизнеса высокой гибкости и инновационного подхода.

Цель исследования (The aim of the work). Цель данной статьи – изучить, как алгоритмы социальных платформ трансформируют методы продвижения, а также выявить основные принципы их изменений с течением времени. Мы рассмотрим, какие подходы наиболее эффективны для различных видов бизнеса, а также как компании могут использовать эти алгоритмы для увеличения ROI.

Материалы и методы исследования (Materials and Methods). В ходе исследования использованы методы сравнительного анализа, систематизации информации и оценки данных о вовлеченности пользователей. Анализировались научные публикации, маркетинговые отчеты, данные крупнейших социальных платформ (Facebook*, Instagram*, TikTok и Twitter), а также кейсы ведущих мировых брендов. Для изучения влияния алгоритмов на органический охват и рекламные кампании были рассмотрены метрики вовлеченности (CTR, ER, коэффициент конверсии), а также механизмы персонализированной выдачи контента.

Результаты исследования и их обсуждение (Results and Discussion). История рекламы в социальных сетях началась с их зарождения в начале 2000-х годов. Первые платформы, такие как Friendster (2002) и MySpace (2003), не имели продвинутых рекламных инструментов, а взаимодействие пользователей строилось на простых хронологических лентах. Этот подход отражал последовательность публикаций в реальном времени, где новые записи появлялись наверху, а старые постепенно уходили вниз.

С приходом Facebook* в 2004 году реклама в соцсетях ограничивалась баннерами и спонсируемыми постами, а ленты были хронологическими. Когда объёмы публикаций стали огромными, платформы перешли к алгоритмам: в 2009 году Facebook* внедрил ленту, учитывающую популярность и взаимодействие, в 2016 году Instagram* заменил хронологию алгоритмом, чтобы пользователи не пропускали большую часть интересного контента. Twitter также добавил функцию «Лучшие твиты», которая формирует ленту по релевантности. В итоге простая, но неэффективная хронология уступила место умным механизмам, ориентированным на вовлечённость и данные о поведении пользователей.

Увеличение объемов контента стало главной причиной отказа от хронологических лент. Пользователи стали тратить больше времени на прокрутку, но находить меньше полезной информации. Переход от хронологической ленты к алгоритмическим системам стал ключевым моментом в развитии социальных сетей, чтобы показывать пользователям наиболее релевантный контент, основываясь на их интересах и поведении (Skillbox, 2025). Это изменение позволило рекламодателям более точно нацеливать свою аудиторию, повышая эффективность рекламных кампаний.

Большие данные и искусственный интеллект позволяют собирать и анализировать огромные массивы пользовательской информации, чтобы создавать персонализированные маркетинговые стратегии. ИИ берёт на себя автоматизацию процессов – от поиска закономерностей в базе данных и настройки показа рекламы до использования чат-ботов и анализа эффективности кампаний. Эти технологии помогают точнее нацеливать аудиторию, прогнозировать её поведение и оптимизировать рекламу, делая контент более релевантным и повышая удовлетворённость пользователей.

Алгоритмы социальных сетей играют ключевую роль в определении того, какой контент видит пользователь, основываясь на его интересах и поведении. Понимание механики этих алгоритмов позволяет эффективно взаимодействовать с аудиторией и повышать видимость публикаций. Рассмотрим, как работают алгоритмы на примере Facebook*, Instagram*, Twitter и TikTok, а также основные факторы, влияющие на видимость постов.

Алгоритмы таких платформ, как Facebook* и Instagram* анализируют взаимодействия пользователей с контентом, включая лайки, комментарии, репосты и время просмотра. Чем больше пользователь взаимодействует с определенным типом контента или аккаунтом, тем выше вероятность, что подобные публикации будут показаны ему в будущем. Это позволяет платформам предоставлять персонализированный контент, удерживая внимание пользователей дольше.

Представленный на рисунке 2 алгоритм включает шаги:

1. Контент (оригинал – Inventory): набор постов, которыми делятся участники общения и страницы, на которые они подписаны;

2. Сигналы: на этом шаге рассматриваются сотни тысяч сигналов (кто опубликовал, когда была осуществлена публикация, какова скорость интернет-соединения и т.д.);

3. Прогнозы: алгоритм использует все сигналы, чтобы попытаться предсказать, насколько вероятно, что пользователи вступят во взаимодействие с постом (прокомментируют, просмотрят до конца);

4. Оценка: значение, которое показывает, насколько людям будет интересна эта публикация (Facebook*, 2025).

Таким образом, современный алгоритм Facebook* нацелен на создание связей. Он хочет показывать людям контент, который они сочтут значимым, что является причудливым способом сказать, что он ранжирует посты, которые вызывают обсуждение. Иными словами, если у поста есть комментарии, репосты и много реакций, он покажется в лентах подписчиков.

Алгоритм ленты Twitter сочетает хронологическую и алгоритмическую составляющие, чтобы предоставить пользователям наиболее релевантный контент. Платформа анализирует взаимодействия, такие как ретвиты, лайки и ответы, а также темы, которые пользователь часто просматривает или обсуждает. Это позволяет отображать в верхней части ленты посты (твиты), соответствующие интересам пользователя. Однако недавние изменения в алгоритме привели к снижению видимости постов с внешними ссылками, поскольку приоритет теперь отдается изображениям и видео. Эта тенденция была отмечена после приобретения платформы И. Маском (Businessinsider, 2025).

TikTok – популярная и быстро растущая социальная сеть, международная версия которой была запущена в 2018 году компанией ByteDance и быстро завоевала популярность, особенно среди молодёжи. Её алгоритм, известный как "For You Page" (Страница "Для вас"), основан на машинном обучении. Он анализирует поведение пользователей, включая просмотренные видео, время просмотра, лайки, комментарии и даже пропущенные видео. На основе этих данных алгоритм рекомендует контент, который, по его мнению, будет наиболее интересен пользователю, создавая персонализированную ленту.

Согласно исследованию, проведенному учеными из США и Германии, алгоритм TikTok использует интересы пользователя в 30-50% рекомендаций, что способствует лучшему пониманию интересов или максимизации удержания пользователей. Таким образом, уникальный алгоритм рекомендаций и фокус на коротких видео сделали TikTok одной из самых быстрорастущих и влиятельных социальных платформ в мире (SecurityLab, 2025).

В отличии от механики алгоритмов различных социальных сетей можно выделить по меньшей мере пять общих факторов, влияющих на видимость постов:

1. Вовлеченность: высокий уровень взаимодействия с постом (лайки, комментарии, репосты) сигнализирует алгоритму о его ценности, повышая его видимость;

2. Актуальность: свежий контент имеет приоритет перед старым, так как алгоритмы стремятся показывать пользователям новейшую информацию;

3. Отношения: частое взаимодействие с определенными пользователями или страницами увеличивает вероятность показа их контента в ленте;

4. Тип контента: алгоритмы учитывают предпочтения пользователей к определенным форматам, будь то видео, изображения или текст, и адаптируют ленту соответственно;

5. Время публикации: посты, опубликованные в периоды наибольшей активности аудитории, имеют больше шансов на высокую вовлеченность и, следовательно, большую видимость.

Понимание этих механизмов и факторов позволяет создавать контент, который будет более заметен и востребован аудиторией, способствуя эффективному продвижению контента в социальных сетях.

Алгоритмы соцсетей стали ключевым фактором в продвижении брендов и блогеров, заставляя их постоянно изменяться. С одной стороны, это даёт доступ к заинтересованной аудитории, с другой – ограничивает органический охват, повышая роль платного продвижения. Традиционные методы включают органический охват и таргетированную рекламу, а новые — коллаборации с инфлюенсерами, UGC и сторителлинг, чтобы выстраивать доверительные отношения с аудиторией.

Традиционные методы продвижения включают:

• органический охват – это показатель, отражающий количество пользователей, которые видят контент без участия платных инструментов продвижения. Он достигается благодаря естественному распространению публикаций среди подписчиков и их круга общения. Однако с изменением алгоритмов социальных сетей охват становится более ограниченным, что усложняет задачу привлечения широкой аудитории без дополнительных финансовых вложений;
• таргетированная реклама – это способ продвижения, позволяющий демонстрировать рекламные материалы конкретным группам пользователей, отобранным по таким критериям, как возраст, интересы, поведение и место проживания. Этот метод помогает эффективно взаимодействовать с целевой аудиторией и улучшать результаты рекламных кампаний. Современные технологии таргетинга опираются на анализ больших данных и использование искусственного интеллекта, что позволяет более точно прогнозировать и оптимизировать результаты показов.

Новые подходы продвижения включают:

• коллаборации с инфлюенсерами (влиятельные лица) – это пользователи социальных сетей с широкой аудиторией, доверяющей их мнению. Инфлюенсеры создают ощущение доверия, поскольку аудитория воспринимает их рекомендации как искренние. Например, производитель часов, компания Daniel Wellington достигла значительного успеха, используя стратегию сотрудничества с влиятельными лицами. Они отправляли свои часы инфлюенсерам, которые фотографировали их в различных обстановках и делились этими изображениями в социальных сетях. Эти инфлюенсеры фактически стали творческим подразделением бренда, расширяя его охват и способствуя росту популярности (Forbes, 2025);
• использование UGC (User-Generated Content) – это контент, созданный пользователями, включающий фотографии, отзывы, видео и посты, которые сами пользователи создают о продукте или бренде. Люди чаще доверяют контенту, созданному такими же пользователями, а не официальной рекламе, а брендам не нужно тратить много времени и денег на создание контента. Например, международная сеть кофеен, компания Starbucks активно использует UGC через кампании в Instagram*, побуждая клиентов делиться фотографиями своих напитков;
• сторителлинг (англ. storytelling – «рассказывание историй») – это передачи информации через историю, которая вызывает эмоциональную реакцию. Такие истории помогают людям почувствовать, что бренд понимает их потребности. Люди легче запоминают контент, представленный в форме историй, через которые компании могут транслировать свои миссию и ценности. Например, производитель товаров для спорта Nike в своих рекламных кампаниях часто рассказывает вдохновляющие истории спортсменов, что укрепляет ассоциации бренда с силой духа и преодолением трудностей.

К основным элементам сторителлинга относят:

1. Цель. Для хорошего рассказа цель необходимо конкретизировать (пригласить на вебинар, рассказать про уникальное торговое предложение и т.д.);

2. Герой. Может быть реальным или выдуманным. Главное, чтобы он был интегрирован в контекст, близкий аудитории;

3. Сюжет. Это события, которые описываются в рассказе (что произошло, почему так случилось, как герой вышел из ситуации и чем все это закончилось);

4. Мораль (вывод). В конце повествования необходимо сделать вывод, не оставляя эту работу читателю или зрителю, и добавить призыв к действию (Unisender, 2025).

Персонализация стала ключевым элементом продвижения: бренд подстраивает сообщения и предложения под конкретного клиента, повышая конверсию и доверие. Используя данные о поведении и предпочтениях аудитории, компании создают более релевантный опыт и уменьшают информационный шум. Яркий пример – кампания Spotify “Wrapped”, где пользователи получают уникальные сводки о своих музыкальных предпочтениях, что помогает бренду выделиться среди конкурентов.

Согласно отчету Twilio Segment за 2024 год, 89% лидеров бизнеса считают персонализацию критически важной для успеха их компаний в ближайшие три года. 61% компаний обеспокоен влиянием неточных данных на их персонализацию, что подчеркивает важность использования качественной информации для обеспечения эффективности. 49% потребителей с большей вероятностью становятся постоянными клиентами после персонализированного опыта, что указывает на важность адаптации брендов к индивидуальным потребностям аудитории. 80% бизнес-лидеров отмечают, что персонализация увеличивает расходы клиентов в среднем на 34%, усиливая аргументы в пользу внедрения этих стратегий (Twilio, 2025).

Эти цифры подчеркивают масштаб влияния персонализации на современный бизнес и необходимость инвестиций в технологии обработки данных для создания качественного пользовательского опыта.

Изменения алгоритмов соцсетей создают трудности, но при грамотном подходе становятся драйвером роста. Небольшим бизнесам стоит делать упор на локальную оптимизацию, UGC и постоянное взаимодействие с аудиторией. Среднему бизнесу помогают эксперименты с микровлияющими лицами, аналитика данных и мультиплатформенный подход. Крупные компании могут внедрять искусственный интеллект, диверсифицировать контент и сотрудничать с известными инфлюенсерами. Независимо от масштаба, ключевой фактор успеха – качественный контент и постоянная вовлечённость аудитории.

Для тестирования и оптимизации контента используют следующие подходы:

1. Аналитика и сбор данных – компании активно используют метрики вовлечения: клики (CTR), время просмотра, лайки, репосты, комментарии. На их основе формируются гипотезы об улучшении заголовка, формата или темы контента;

2. A/B-тестирование — для одной и той же публикации создаются разные вариации заголовков, обложек, описаний (A/B, иногда A/B/C и т.д.). Небольшой части аудитории показываются разные версии контента, после чего анализируются результаты. Самая эффективная версия выбирается для основного запуска;

3. Сегментация аудитории – анализируются различия в поведении пользователей по полу, возрасту, географии, интересам. Контент, или подход к продвижению могут корректироваться под конкретные группы;

4. Реагирование на тренды – внимательно отслеживаются новостной фон и тренды в соцсетях (через Twitter Trends, Google Trends, TikTok Trends и т.д.). Быстрая адаптация контента под актуальные события повышает шансы на высокий охват;

5. Использование автоматизированных инструментов – сервисы аналитики (например, Chartbeat, Google Analytics, Socialbakers и т.п.) дают детальную статистику о том, как и где потребляется контент. Системы рекомендаций (в том числе на базе машинного обучения) сами «учатся» показывать наиболее релевантный контент пользователям.

Одним из наиболее известных примеров, когда компания системно оптимизирует контент под алгоритмы, является BuzzFeed – глобальная медийная платформа, разработавшая собственные инструменты, позволяющие в режиме реального времени видеть, сколько пользователей и как именно взаимодействуют с контентом (читают ли статью до конца, делятся ли ссылкой, смотрят ли видео и т.д.). Для одной и той же статьи они могут одновременно тестировать несколько версий заголовков и тизеров. Та версия, которая показывает наиболее высокий уровень вовлечения, становится «основной» и показывается шире. Редакция BuzzFeed не останавливается на одной «победившей» версии: они продолжают анализировать статистику и при необходимости меняют посты, обложки, структуру лонгридов (Forbes, 2025).

Хотя данный материал рассказывает об общих алгоритмах и принципах их работы, для примера стоит упомянуть и о более сложных инструментах. Например, та же BuzzFeed использует различные аналитические алгоритмы, например, для выявления ложной информации в постах (BuzzFeed, 2025).

В таблице 1 представлены результаты работы различных алгоритмов классификации (строки). Каждый алгоритм оценивается по четырём метрикам (столбцы) (ResearchGate, 2025).

Используемые алгоритмы:

• Naive Bayes – наивный байесовский классификатор, основанный на теореме Байеса и предположении независимости признаков;
• J48 – реализация алгоритма построения дерева решений (вариант C4.5) в среде WEKA;
• SMO (Sequential Minimal Optimization) – метод оптимизации для обучения SVM (метод опорных векторов);
• Ridor – (Ripple-Down Rules) алгоритм, генерирующий набор правил;
• SSO – может означать алгоритм оптимизации (Social Spider Optimization) или другую вариацию «роевого»/«эвристического» метода;
• Decision Tree – классическое дерево решений, обобщённое название (к примеру, C5.0, CART и пр.);
• GWO (Grey Wolf Optimizer) – метаэвристический алгоритм, основанный на повадках стаи серых волков (также может быть настроен на задачу классификации);
• SVM (Support Vector Machine) – метод опорных векторов;
• Gradient Boosted Trees – ансамблевый метод, объединяющий множество деревьев решений в последовательности, где каждое дерево обучается на ошибках предыдущих.

Метрики качества классификации исчисляются пор следующим формулам.

Accuracy (точность классификации) – доля верно классифицированных примеров среди всех примеров:

 ,,                                           (1)

где TP (true positives) – верные положительные срабатывания, TN (true negatives) – верные отрицательные срабатывания, FP (false positives) – ложные положительные срабатывания, FN (false negatives) – ложные отрицательные срабатывания.

Recall (полнота) – доля правильно найденных элементов среди всех действительно положительных объектов:

 .,                                                               (2)

Precision (точность предсказаний) – доля истинно положительных результатов среди всех объектов, которые алгоритм оценил как «положительные»:

,                                                                 (3) 

F-Score (F1-мера) – гармоническое среднее между Precision и Recall:

 ,                                            (4)

Каждая цифра в ячейке показывает, насколько хорошо конкретный алгоритм (строка) справился с задачей классификации по заданной метрике (столбец). Например, Accuracy = 0.858 у GWO говорит о том, что алгоритм GWO правильно классифицирует около 85,8% примеров. Таким образом, таблица наглядно сравнивает несколько популярных алгоритмов и метаэвристических методов по четырём ключевым метрикам точности классификации.

Аналитика и регулярный анализ метрик – основа успешного маркетинга в соцсетях, где алгоритмы быстро меняются и часто остаются «за кадром». Инструменты вроде Facebook* Insights, Google Analytics или TikTok Analytics помогают выяснить, какие форматы обеспечивают больше вовлечённости, сколько кликов генерируют публикации и когда лучше всего их размещать. Это упрощает настройку стратегии продвижения, позволяет определить самые эффективные каналы, вовремя корректировать контент и максимально эффективно использовать рекламный бюджет.

Основные метрики, которые важно отслеживать:

1. Вовлеченность (Engagement Rate): измеряет, насколько активно аудитория взаимодействует с контентом. Например, если пост охватил 10 000 человек и получил 500 лайков, 200 комментариев и 100 репостов, вовлеченность составит: (500 + 200 + 100) × 100% / 10 000 = 8%;

2. Охват (Reach): это количество уникальных пользователей, которые увидели контент. В отличие от показов (impressions), охват учитывает только один просмотр от одного пользователя. Данная метрика предоставляется в аналитике большинства социальных платформ (Facebook* Insights, Instagram* Insights или TikTok Analytics и др.). Если охват падает, это может быть связано с изменениями в алгоритмах или снижением интереса к контенту;

3. Коэффициент конверсии (Conversion Rate): измеряет процент пользователей, которые выполнили целевое действие (покупка, подписка, заполнение формы) после взаимодействия с контентом. То есть, если пост просмотрели 1 000 человек, из которых 50 совершили целевое действие (перешли на страницу покупки товара и т.д.), коэффициент конверсии составит: (50 / 1000) × 100% = 5%;

4. CTR (Click-Through Rate): измеряет, как часто пользователи кликают на контент. Высокий CTR указывает на то, что контент привлек внимание аудитории. Например, пост был показан 10 000 раз и получил 300 кликов, CTR составит: (300 / 10 000) × 100% = 3%;

5. CPC (Cost Per Click) и CPA (Cost Per Action): CPC измеряет, сколько стоит каждый клик по посту, CPA измеряет стоимость каждой целевой конверсии (регистрация, покупка и т.д.). То есть если было потрачено $500 на продвижение, и пост получил 1 000 кликов и 50 конверсий, CPC = (500 / 1000) = $0.50, а CPA = (500 / 50) = $10.

Кроме основных метрик, существуют и дополнительные, такие как показатель отказов (Bounce Rate), он показывает процент пользователей, покинувших сайт после одного просмотра; время на странице (Time on Page), отражающее вовлеченность на сайте; показатель репутации бренда (Brand Sentiment), измеряющий общий тон упоминаний бренда.

Понять, хорошее ли значение той или иной метрики, можно через бенчмарки, такие как отчеты от Hootsuite, HubSpot или Sprout Social. Например, средний CTR для баннерной рекламы составляет около 0,5%, а для поисковой рекламы – 2–3%. Следовательно, CTR в 3% для социальных сетей можно считать хорошим, но для электронной почты он должен быть выше, в среднем 10–15%. Важно сравнивать свои метрики с отраслевыми стандартами, которые так же можно найти в открытых источниках, и собственной динамикой, чтобы точно определить результат рекламной кампании. Для точного анализа ниши рекомендуется комбинировать несколько источников и учитывать региональные или специфические факторы аудитории (СXL, 2025).

Анализ данных стоит проводить регулярно и систематически: каждую неделю следует корректировать кампании, ежемесячно отслеживать тренды, а раз в квартал пересматривать стратегию. Инструменты вроде Google Data Studio, Hootsuite, Sprout Social или Power BI помогают автоматизировать сбор и интерпретацию информации. Например, Coca-Cola с помощью Brandwatch анализирует упоминания бренда, настроения аудитории и тренды в реальном времени. Это позволило во время кампании «Share a Coke» выделить самые популярные имена и слова для печати на бутылках, что дало рост продаж и вовлечённости в соцсетях (Sociofrank, 2025).

Современные соцсети регулярно обновляют алгоритмы, чтобы отслеживать динамику пользовательского интереса, форматов (короткие видео, прямые эфиры и т. п.) и уровня активности. Эти изменения направлены на повышение релевантности контента, борьбу со спамом и удержание аудитории. Например, Facebook* в 2018 году усилил показ контента от друзей и семьи, снизив приоритет публикаций брендов и медиа, что снизило их органический охват (Facebook*, 2025).

Контент-маркетологам необходимо постоянно следить за новостями и аналитикой об изменениях алгоритмов и регулярно пересматривать стратегии продвижения (частота публикаций, типы форматов, временные промежутки для постинга). Для этого можно использовать специализированные аналитические инструменты. Например, Hootsuite (www.hootsuite.com) – позволяет анализировать эффективность публикаций. Или Sprout Social (sproutsocial.com) – мониторинг аналитики по вовлечённости, росту аудитории и др.

Гибкость при формировании контент-плана, инвестиции в обучение специалистов SMM и контент-маркетинга для осведомлённости о последних тенденциях, а также использование аналитических инструментов –ключевые факторы успешных кампаний в социальных сетях.

С усложнением алгоритмов и ростом конкуренции органический охват снижается, что вынуждает бренды больше вкладываться в рекламу. Чем выше конкуренция в аукционе (Facebook* Ads, Google Ads), тем выше цена за клик (CPC) и показы (CPM). Алгоритмы соцсетей часто приоритезируют платный контент, особенно если он соответствует интересам пользователей. Например, на LinkedIn рекламные посты оцениваются по «релевантности», и при высоком уровне вовлечённости им отдают приоритет в ленте.

По данным, представленным в таблице 2, реклама № 1 потратила больше средств, но оценка релевантности рекламы № 2 выше, и аукцион выигрывает она. Алгоритмическая лента чаще поднимает наверх «вирусный» контент и посты друзей/родственников пользователя, что «отодвигает» органические публикации бизнес-страниц. Приоритет так же может отдаваться новым форматам, например, Reels или Stories, и бренды вынуждены адаптироваться к этим реалиям.

Алгоритмы для повышения ROI позволяют точнее нацеливать рекламу на основе анализа поведения пользователей (просмотры, лайки, интересы) и автоматически формировать персонализированные предложения (динамические витрины). Динамический ретаргетинг подстраивает креативы под каждого пользователя и оптимизирует бюджет, а «умные» алгоритмы ставок (Smart Bidding) определяют оптимальную ставку с учётом вероятности конверсии и LTV. Инструменты машинного обучения помогают прогнозировать спрос, анализировать путь клиента и своевременно корректировать стратегию.

Так же стоит отметить, что из-за чрезмерного фокуса на краткосрочные результаты компании упускают до половины потенциальной окупаемости маркетинга. Долгосрочные эффекты инвестиций в бренд могут быть сопоставимы с теми, что получаются сразу, поэтому важен более сбалансированный подход: около 50–60% бюджета направлять на бренд и 40–50% – на краткосрочные перформанс-кампании. Для точной оценки настоящей эффективности маркетинга рекомендуется внедрять современные методы измерения (например, Marketing Mix Modeling), которые способны учесть не только мгновенные, но и накопленные во времени результаты рекламных кампаний (Google, 2025).

В последние годы в сфере цифрового маркетинга всё большую популярность набирают интерактивные инструменты, такие как AR-фильтры в Instagram*, Snapchat и TikTok, позволяющие создавать рекламные кампании с эффектом дополненной реальности. Например, 28 из 60 опрошенных Vogue Business премиальных брендов предлагают в социальных сетях взаимодействие через функции дополненной реальности (AR) для виртуальной примерки обуви и аксессуаров, что позволяет пользователям «примерить» продукцию напрямую с экрана смартфона (Vogue, 2025).

Параллельно с этим VR-ивенты и виртуальные шоурумы дают возможность наглядно демонстрировать продукт в 3D, повышая уровень погружения и вовлечённости. Формат Q&A и коллаборации с лидерами мнений создают эффект присутствия и способствуют росту доверия. Помимо этого, компании, стремящиеся к инновациям, участвуют в бета-тестированиях алгоритмических функций и совместных исследованиях рынка. Доступ к большим массивам данных (big data) открывает новые возможности для анализа пользовательского поведения и точечной оптимизации стратегии. Кроме того, всё более важным становится кроссплатформенный подход: единая концепция во всех соцсетях помогает поддерживать узнаваемость, а аналитика по форматам показывает, какие типы контента наиболее эффективны в конкретной среде. Так же инфлюенсеры и эксперты по-прежнему играют ключевую роль в продвижении товаров и услуг. Официально интегрированные в социальные сети форматы брендированного контента (Facebook* Branded Content, TikTok Spark Ads) позволяют ещё шире задействовать алгоритмы для показов.

Одной из главных проблем, связанных с алгоритмами соцсетей, является их влияние на формирование «информационных пузырей» – ситуаций, при которых пользователи видят только тот контент, который подтверждает их уже сложившиеся взгляды, вкусы или предпочтения. Это ограничивает доступ к альтернативным точкам зрения. Со временем формируется замкнутый круг, где пользователь практически не получает новой информации, противоречащей его существующим убеждениям.

Платформы могут «подталкивать» пользователя к определённым действиям. Например, выдавая больше спонсируемого контента, формируя рекламные предложения и т. д. Владея большими массивами пользовательских данных, социальные сети способны незаметно влиять на решения и поведение аудитории. В ответ на эти и подобные случаи представители индустрии и госрегуляторы активно обсуждают необходимость раскрывать общие принципы работы алгоритмов, усиливать защиту персональных данных и развивать медиа-грамотность пользователей, чтобы снизить риск манипуляции.

Известным примером целенаправленного воздействия стал скандал с Cambridge Analytica, когда компания, используя большие объёмы данных пользователей Facebook*, формировала гиперперсонализированные рекламные сообщения и призывы к действию, «подталкивая» людей в сторону конкретных решений. Итогом стало расследование The Guardian об утечке данных пользователей и слушания в Конгрессе США с участием М. Цукерберга в 2018 г. (Guardian, 2025).

Заключение (Conclusion). Алгоритмы социальных сетей продолжают трансформировать digital-среду, меняя как принципы продвижения брендов, так и само поведение пользователей. Грамотный маркетолог уже не может полагаться на разовые акции и массовую публикацию контента, требуется динамичный подход, основанный на аналитике, экспериментах и глубоком понимании механики алгоритмов. Из-за постоянных обновлений и усложнений в ранжировании постов компании вынуждены пересматривать стратегии и балансировать между органическими методами и платными кампаниями, уделяя особое внимание вовлечению и взаимодействию с аудиторией.

Ниже приводится несколько практических рекомендаций по созданию эффективной стратегии продвижения в социальных сетях:

1. Концентрация внимания на качестве и оригинальности контента. Материалы, которые действительно интересны и полезны аудитории, естественным образом получают больше лайков, репостов и комментариев, что положительно влияет на их видимость в ленте;

2. Комбинирование органических методов (SEO, коллаборации, вирусный маркетинг) с платными кампаниями. Одна лишь платная реклама не всегда даёт нужный результат, особенно если контент не соответствует ожиданиям и интересам пользователей. Лучшие результаты обычно достигаются при умелом сочетании бесплатных инструментов продвижения и таргетированной рекламы;

3. Развитие лояльного сообщества через геймификацию. Использование системы поощрений (бейджи, особые роли, упоминания самых активных подписчиков), регулярное проведение конкурсов с розыгрышами призов. Запуск прямых эфиров, вебинаров и Q&A-сессий: такой интерактив укрепляет связь с аудиторией и способствует росту доверия к бренду;

4. Инвестирование в аналитику и тестирование. Регулярный анализ метрик, проведение A/B-тестов, оценка вовлечённости и CTR различных форматов. Постоянная работа с данными помогает вовремя адаптироваться к изменениям алгоритмов и удерживать высокую эффективность маркетинговых кампаний;

5. Долгосрочное планирование и быстрое принятие решений. Алгоритмы соцсетей меняются быстро, поэтому необходимо комбинировать тактики, нацеленные на краткосрочные результаты (перформанс-кампании), с долгосрочными проектами (работа над узнаваемостью бренда и лояльностью аудитории

Согласно прогнозу из отчёта Hootsuite, в ближайшие годы основными точками роста станут видео-контент и форматы, поддерживающие интерактив. Компании, которые уже сейчас инвестируют в проработку коротких роликов, прямых трансляций и AR-инструментов, получают конкурентное преимущество и вовлечение аудитории выше среднего (Hootsuite, 2025).

Таким образом, формирование мультиплатформенной, основанной на данных и инновациях, стратегии позволит брендам адаптироваться к изменениям алгоритмов, эффективно работать с разными сегментами аудитории и добиваться устойчивого роста в динамично развивающемся мире социальных сетей.

Информация о конфликте интересов: автор не имеет конфликта интересов для декларации.

Conflicts of Interest: the author has no conflict of interests to declare.