Instagram 27 июня 2026 года показал сразу несколько новых сценариев, через которые пользователь сможет подкручивать алгоритм Instagram прямо по ходу просмотра ленты и Reels. Для IT-рынка это не косметика интерфейса, а довольно прямой сигнал: крупные платформы уже не продают рекомендации как «магическую» черную коробку, а вынуждены превращать их в управляемый продукт с понятными ручками.
Об этом сообщает TechCrunch со ссылкой на публикацию главы Instagram Адама Моссери. По его словам, компания тестирует новые способы доступа к функции настройки рекомендаций Your Algorithm, которая позволяет указать, какие темы пользователь хочет видеть чаще, а какие реже. Причем речь не о единичном эксперименте в глубине настроек: Моссери прямо сказал, что Instagram хочет превратить Your Algorithm из скрытого параметра в часть повседневного пользовательского опыта.
Судя по примерам, которые показал Моссери, Meta проверяет сразу несколько механик. Первый вариант: если потянуть ленту вниз, через некоторое время может открыться меню Your Algorithm. Второй: похожая подсказка может появляться при свайпе вверх из Reels. Третий сценарий еще интереснее для продуктовых команд: под каждым роликом могут появиться кнопки, с помощью которых пользователь сразу даст понять, хочет ли он видеть больше похожих видео. То есть обратная связь по контенту перестает быть косвенной, когда платформа угадывает интерес по досмотрам, лайкам и паузам, и становится явной.
Это важный сдвиг. Последние годы большинство соцсетей шли в сторону все более агрессивных рекомендательных систем, где подписки, хронология и ручной контроль постепенно уступали место модели «мы лучше знаем, что вас удержит». Instagram в этой логике давно уже не просто приложение для тех, на кого ты подписан, а машина по доставке рекомендаций, где доля контента от незнакомых авторов заметно выросла. Функция Your Algorithm, которую сервис запустил в 2025 году и затем начал распространять на новые разделы приложения, выглядит как попытка немного снизить давление этой модели без отказа от нее. Иначе говоря, Meta не убирает алгоритмическую ленту, а делает ее менее раздражающей за счет контролируемой настройки.
Показательно, что реакция аудитории под постом Моссери оказалась довольно однозначной. Самые популярные комментарии, как отмечает TechCrunch, сводятся к одной и той же просьбе: пользователи хотят, чтобы алгоритм в первую очередь показывал людей, на которых они уже подписаны. Это неприятный, но честный сигнал для любой платформы с сильной рекомендательной логикой. Пользователь может сколько угодно нажимать «мне нравится такое» или «меньше такого», но базовый запрос остается консервативным: дайте нормально смотреть то, ради чего я вообще открыл приложение. Для Meta это почти идеологический спор между вовлечением и предсказуемостью опыта. Для пользователей — вопрос утомления от бесконечной оптимизации внимания.
Для разработчиков и продактов здесь несколько практических выводов. Во-первых, интерфейсы управления рекомендациями становятся отдельным продуктовым слоем, а не служебной страницей в настройках. Это значит, что ML-модели теперь нужно не только обучать и оценивать по CTR, watch time и retention, но и объяснять пользователю на понятном языке, не ломая при этом основной сценарий потребления контента. Во-вторых, Meta тестирует встроенные точки обратной связи прямо в момент контакта с контентом. Такой подход обычно повышает вероятность сигнала, потому что человек реагирует на свежий просмотр, а не вспоминает потом, что его раздражало. В-третьих, сам алгоритм Instagram все сильнее превращается в гибрид: часть решений принимает модель, часть задает пользователь, а задача платформы — не дать этой конструкции рассыпаться на противоречивые сигналы.
Для бизнеса и creator economy новость тоже не проходная. Если подобные элементы дойдут до широкого релиза, брендам и авторам придется жить в среде, где распределение контента зависит не только от пассивных поведенческих метрик, но и от прямого пользовательского выбора. Это может сделать рекомендации более чувствительными к качеству конкретного ролика или темы и одновременно снизить эффективность привычных приемов, рассчитанных только на удержание внимания любой ценой. Условно говоря, если пользователь в два тапа может сказать «не надо больше такого», то ставка на механическое клонирование формата становится рискованнее. А вот для тех, кто умеет строить устойчивую тематическую лояльность, наоборот, появляется шанс закрепиться в персональных настройках аудитории.
Отдельный слой — регуляторный и репутационный. Крупные платформы все чаще вынуждены показывать, что алгоритмы можно не просто терпеть, а хотя бы частично контролировать. Это полезно и для публичного имиджа, и для разговора с регуляторами, которые давно задают неудобные вопросы о прозрачности рекомендаций, особенно для подростков и уязвимых групп. В таком контексте Your Algorithm выглядит не только продуктовой функцией, но и политически удобной витриной: смотрите, мы даем пользователю выбор. Другое дело, насколько этот выбор будет реальным, если базовая логика ленты по-прежнему заточена под максимизацию времени в приложении.
Ключевой вопрос теперь не в том, появятся ли у Instagram новые кнопки, а в том, готова ли Meta всерьез отдать часть контроля над рекомендациями пользователю, даже если это ударит по привычным метрикам вовлечения. Если тесты покажут, что ручная настройка улучшает ощущение контроля без сильной просадки по удержанию, у рынка появится еще один стандарт: рекомендательная система должна быть не только умной, но и послушной. Подробности можно сверить в публикации .