Sommario
Non ci sono soluzioni rapide che ti porteranno magicamente in cima all’algoritmo dei canali social, ma ci sono modi (legittimi) per ottenere il massimo reach possibile rimanendo conforme alle linee guida della tua rete (e community.
Ecco le informazioni su quali segnali di ranking sono più importanti e su come massimizzare il reach organico per ogni algoritmo dei social media nel 2025.
L’algoritmo di una piattaforma social è una raccolta di regole, segnali di classificazione e altri calcoli che decidono la priorità dei contenuti e l’ordine di visualizzazione per ogni utente.
Gli algoritmi social network alimentati dall’intelligenza artificiale determinano ciò che vediamo ogni volta che apriamo un’app social e utilizzano l’apprendimento automatico per evolvere e personalizzare costantemente l’esperienza dell’utente.
Nel 2000, quando sono emerse le prime piattaforme social come SixDegrees, MySpace e Facebook, gli algoritmi erano puramente cronologici. Gli utenti vedevano i contenuti delle persone che seguivano (e successivamente, dei brand) dai più recenti ai più vecchi.
Tuttavia, con la crescente popolarità dei social, algoritmi complessi hanno iniziato a curare i contenuti in base al comportamento e agli interessi degli utenti. L’algoritmo EdgeRank di Facebook è stato un pioniere, lanciato per la prima volta nel 2006 e sostituito nel 2011 da algoritmi più avanzati.
E nel 2025, ogni moderna piattaforma social classifica e visualizza i contenuti in base ai propri algoritmi di rete, ad eccezione di Bluesky, dove l’ordine cronologico è l’impostazione predefinita. Alcune piattaforme, come X, Facebook e Instagram, offrono ancora un’opzione cronologica.
Termini chiave degli algoritmi delle reti social
Segnale di classificazione: un attributo o fattore utilizzato dagli algoritmi dei social media per valutare la qualità e la pertinenza dei contenuti. I segnali di classificazione influenzano l’inclusione o l’esclusione dei contenuti nei risultati di ricerca o nel feed di un utente e l’ordine di visualizzazione.
Apprendimento automatico: un componente dei sistemi di intelligenza artificiale che può interpretare i dati, reagire, apprendere e/o agire sulle informazioni senza necessità di istruzioni umane. Fortemente dipendente dal riconoscimento dei modelli.
Intelligenza artificiale (AI): tecnologia che consente ai computer di risolvere problemi complessi, imitare il ragionamento umano e automatizzare attività tradizionalmente svolte dagli esseri umani.
Ogni piattaforma personalizza la propria esperienza utente utilizzando un set di algoritmi proprietari e ottimizzati per i social. Questi includono segnali di classificazione, modelli di apprendimento automatico e priorità.
Ecco i più comuni segnali di classificazione degli algoritmi delle reti social 2025.
Classifica basata sull’engagement
- Tempo di visualizzazione: importante per i video, ma conta anche per i contenuti fotografici o testuali.
- Engagement rate: la percentuale di like, commenti e condivisioni rispetto alle visualizzazioni totali.
- Tasso di condivisione: numero di condivisioni rispetto al totale delle visualizzazioni.
- Percentuale di like: numero di “mi piace” rispetto al totale delle visualizzazioni.
- Tasso di commenti: più commenti = engagement rate più elevato, ma alcuni algoritmi, come LinkedIn, considerano anche la qualità e il sentiment delle discussioni.
Rilevanza e personalizzazione
- Geolocalizzazione: molte piattaforme di social media dispongono di funzionalità di location tag per una migliore individuazione locale; inoltre, le impostazioni dell’account utente possono influenzare i contenuti mostrati.
- Interessi: argomenti che l’utente segue (come gli hashtag su LinkedIn) e previsioni basate sulla sua attività recente.
- Interazioni e comportamenti precedenti: recenti engagement (like, commenti, condivisioni) e gli account che un utente segue aiutano gli algoritmi dei vari social network a fare previsioni.
- Parole chiave e/o hashtag: aiutano gli algoritmi a categorizzare i contenuti e ad abbinarli agli interessi degli utenti.
- Relazioni associative: quanto è probabile che un utente sia interessato a un contenuto o a un account in base ad account simili seguiti.
Obiettivi della piattaforma
- Formato dei contenuti: gli algoritmi dei social spesso danno priorità ai formati appena lanciati e possono cambiare rapidamente per stare al passo con le tendenze, come quando Instagram dava priorità ai reel prima di passare ai caroselli.
- Prestazioni degli annunci: gli annunci sono il modo in cui le piattaforme social guadagnano denaro e gli algoritmi sono fondamentali per garantire che funzionino bene.
Addestramento degli algoritmi
- Qualità dei contenuti: soggettiva, in base agli interessi degli utenti, ma per gli algoritmi di solito significa se un post rispetta i requisiti di dimensione e le politiche.
- Tendenze: gli algoritmi imparano a rilevare e amplificare i trend dei social media.
Ecco cosa devi sapere su tutti i principali algoritmi per ottimizzare i tuoi contenuti sui social nel 2025.
In generale, i tre principali segnali di classificazione su Instagram nel 2025 sono il tempo di visualizzazione, i like e gli invii, secondo il capo di Instagram, Adam Mosseri:
Approfondendo un po’, ci sono due tipi di classifiche su Instagram:
- Reach connesso (come ti classifichi per le persone che ti seguono)
- Reach non connesso (come ti classifichi per le persone che non ti seguono)
Ogni tipo di classifica utilizza priorità leggermente diverse: i like sono più importanti per il reach connesso, mentre gli invii sono più importanti per il reach non connesso.
L’algoritmo di Instagram analizza i contenuti in quattro fasi:
- Raccoglie i post: Instagram recupera tutti i post disponibili dagli account seguiti, filtrando quelli che violano le Linee guida della community.
- Valuta i segnali di classificazione: valuta una selezione di circa 500 post per determinarne la pertinenza per l’utente.
- Prevede il valore: vari modelli di apprendimento automatico fanno previsioni su quali post siano i più preziosi per ciascun utente.
- Contenuti classificati: in base ai segnali di classificazione e alle previsioni dei modelli di intelligenza artificiale, i 500 post vengono ordinati tramite punteggio per determinare l’ordine in cui appaiono nel feed di un utente.
Ogni parte di Instagram ha il proprio algoritmo, che segue il flusso di lavoro sopra descritto. Questi sono i segnali di classificazione più importanti per ciascuno.
Algoritmo del feed di Instagram
Oltre al tempo di visualizzazione, ai like e agli invii, questi sono i più importanti segnali di classificazione dell’algoritmo di Instagram:
- Quanto è probabile che un utente clicchi per commentare, in base all’attività di commento passata.
- Quanto tempo un utente trascorrerà a scorrere i reel dopo aver cliccato su uno di essi. Previsto dalla frequenza con cui un utente è entrato nel feed Reel, da quante volte ha guardato un video con audio negli ultimi sette giorni e dal tempo trascorso con il contenuto dell’autore del post negli ultimi 84 giorni.
- Quanto è probabile che un utente continui a scorrere il feed principale dopo aver visualizzato il primo post. I segnali di classificazione includono la piattaforma del dispositivo e il numero di volte in cui un utente visualizza post che hanno 1–3 giorni, 8–14 giorni o 14–21 giorni.
- Quanto è probabile che un utente scorra fino al post successivo. In base alla cronologia di scorrimento precedente, nonché al comportamento degli altri utenti dopo aver visualizzato quel post specifico.
- Quanto è probabile che un utente dedichi più di 10 secondi al primo post. In base al tempo trascorso con i contenuti dell’autore del post in passato, dalla piattaforma del dispositivo e dalla cronologia di visualizzazione precedente.
Algoritmo delle storie di Instagram
Per i brand, è importante ricordare che le storie di Instagram difficilmente alimenteranno la crescita dei follower, a meno che non arrivino sulla pagina Esplora. Il feed delle storie mostra solo gli account che un utente segue già. L’algoritmo qui tenta di prevedere quali storie gli utenti desiderano vedere per prime.
I più importanti segnali di classificazione per le storie di Instagram sono:
- Quanto è probabile che un utente clicchi su una storia nella parte superiore del proprio home feed. In base alla frequenza con cui un utente visualizza le storie di un determinato autore e dal numero di storie non viste.
- Quanto è probabile che un utente interagisca con una storia. In base alla cronologia delle interazioni precedenti (like, commenti, risposte), inclusi i contenuti dell’autore della storia.
- Quanto è probabile che l’utente sia un membro della famiglia o un caro amico dell’autore della storia. Almeno “finché le leggi sulla privacy dei dati lo consentono“.
- Quanto è probabile che un utente passi alla storia successiva o esca. In base alla azioni precedenti sulle storie di quell’autore e dall’utilizzo generale delle storie.
Algoritmo dei reel di Instagram
I più importanti segnali di classificazione dell’algoritmo dei reel di Instagram sono:
- Quanto è probabile che un utente utilizzi l’audio de tuol reel nel proprio reel. I segnali includono da quanto tempo l’utente sta guardando i reel, quante volte ha cliccato sul link audio su Reels in precedenza e lo ha utilizzato.
- Quanto è probabile che un utente guardi più di un reel rispetto al 95% degli altri spettatori. Utilizza reel di lunghezza simile per fare previsioni.
- Quanto è probabile che un utente guardi un reel per meno di tre secondi. È influenzato da quanti altri utenti hanno guardato meno di tre secondi.
- Quanto è probabile che un utente commenti o condivida il reel. Previsto dal comportamento precedente dell’utente.
Algoritmo Esplora di Instagram
L’obiettivo della pagina Esplora è mostrare a ogni utente contenuti completamente nuovi provenienti da account che non segue. Accedere alla pagina Esplora di Instagram è il modo più veloce per entrare in contatto con molte nuove persone iper-mirate.
I più importanti segnali di classificazione per la pagina Esplora di Instagram sono:
- Quanto è probabile che un utente segua un account dalla pagina Esplora. Previsto in base al tempo trascorso sui contenuti di quell’autore e di altri account seguiti da Esplora.
- Quanto è probabile che un utente guardi più del 95% di un video o dedichi più di cinque secondi a un post. In base alla cronologia delle visualizzazioni precedenti.
- Quanto è probabile che un utente faccia engagement (commenti, metta like, condivida, salvi). In base alla cronologia di engagement precedente e dal numero complessivo di visualizzazioni del post nella pagina Esplora.
L’algoritmo di Facebook funziona in tutte le aree della piattaforma, inclusi l’home feed, le storie, i reel e il Marketplace.
L’algoritmo di Facebook utilizza il comportamento tipico, invece di una gerarchia di segnali di classificazione dal più al meno importante.
Ad esempio, alcune persone non commentano quasi mai i post, quindi commentare dimostra che il contenuto è stato molto coinvolgente per loro. Altri commentano tutto, il che rende l’indicazione meno specifica, quindi il tempo trascorso per ogni post è un indicatore migliore del vero engagement.
Tra le migliaia di segnali di classificazione dell’algoritmo di Facebook, questi sono alcuni di quelli utilizzati più spesso, secondo Meta:
- Collegamenti Facebook: i contenuti scelti per gli utenti provengono in gran parte dai loro amici, dai gruppi a cui si sono iscritti e dalle Pagine a cui hanno messo “Mi piace”. Include anche contenuti suggeriti che l’algoritmo prevede che l’utente troverà interessanti in base ai collegamenti attuali.
- Formato dei contenuti: se gli utenti guardano video, vedranno più contenuti video nel loro feed o foto se visualizzano più foto, e così via.
- Probabilità di engagement: l’algoritmo prevede se un utente metterà “Mi piace”, commenterà, condividerà o dedicherà più tempo del solito a un post.
- Pertinenza: una serie di previsioni su quanto un post sia percepito come pertinente da un utente, determinate dalla probabilità che esegua azioni come visitare una pagina da un post, scorrere i commenti e altro ancora.
Leggi il nostro articolo per tutti i dettagli su come funziona l’algoritmo di Facebook.
X (Twitter)
Ci sono molti algoritmi interconnessi di X, ma i due principali che gli utenti vedono sono le schede Per te e Seguiti.
Fonte: X
Il feed Seguiti mostra solo i post degli account che l’utente segue (oltre agli annunci). La scheda Per te è un mix di contenuti provenienti da account seguiti e di contenuti consigliati, basati su segnali chiave di classificazione come:
- Collegamenti: attività degli account che l’utente segue, inclusi gli account seguiti e i post che gli sono piaciuti.
- Interazioni precedenti: i like, i commenti e le condivisioni precedenti influiscono su ciò che l’algoritmo mostra nella sezione Per te.
- Pertinenza: post relativi agli argomenti che l’utente segue e agli argomenti di tendenza nella sua località.
Questi stessi segnali di classificazione influenzano anche i contenuti della pagina Esplora di X, inclusi i post di tendenza e i feed di notizie, sport e intrattenimento.
Leggi la nostra analisi completa dell’algoritmo X per maggiori dettagli.
LinkedIn ha subito molte modifiche all’algoritmo negli ultimi anni, dalla sperimentazione di formati video alla garanzia che i contenuti non diventino virali.
I segnali di classificazione noti per LinkedIn nel 2025 includono:
- Qualità dei contenuti: in quanto piattaforma B2B, la chiave principale di LinkedIn è produrre contenuti originali, di valore e di livello esperto per un audience aziendale. LinkedIn classifica i contenuti anche in base al tempo che gli utenti trascorrono sui post, al tono professionale, al numero totale di visualizzazioni e altro ancora.
- Filtro antispam: errori grammaticali, menzioni a persone a cui non si è connessi, hashtag eccessivi o pubblicare più di una volta ogni 12 ore possono attivare i flag di spam di LinkedIn, limitando il reach.
- Engagement recente: LinkedIn determina quanto sia prezioso il tuo post per la tua rete entro la prima ora, principalmente in base a quanto engagement significativo (commenti, condivisioni con didascalie, ecc.) ricevi in quel periodo, ma continua a distribuire contenuti di alta qualità per settimane dopo. Più interagisci con gli altri, più aumenti la tua visibilità.
- Rilevanza: le persone, le pagine, i gruppi, gli hashtag e gli argomenti che un utente segue e le sue interazioni sulla piattaforma influenzano fortemente l’algoritmo.
TikTok
L’algoritmo di TikTok è l’opposto della maggior parte delle piattaforme social, perché dà priorità alla scoperta di nuovi contenuti da parte di estranei.
Ogni utente vede una For You Page (FYP) unica, piena di contenuti classificati in base a questi e altri segnali:
- Attività utente: interazioni recenti, inclusi video a cui è stato messo like, commentati e aggiunti ai preferiti, account seguiti, tempo di visualizzazione e video contrassegnati come “Non mi interessa”.
- Informazioni sui video: in base alla cronologia delle visualizzazioni recente, TikTok mostra video simili in base alle parole chiave delle didascalie, all’audio utilizzato, agli hashtag e agli argomenti correlati.
- Impostazioni dell’account: la lingua, la posizione e il tipo di dispositivo influiscono sulla FYP di un utente.
- Tendenze: le tendenze sono importanti su TikTok, in gran parte grazie agli audio di tendenza.
YouTube
Ogni volta che un utente effettua l’accesso, l’https://blog.hootsuite.com/youtube-algorithm/algoritmo di YouTube classifica i video consigliati in base al comportamento recente, come le visualizzazioni, i video apprezzati e gli account iscritti.
Anziché limitarsi a promuovere i video più popolari all’interno di un argomento, YouTube offre raccomandazioni profondamente personalizzate per mantenere gli utenti sulla piattaforma il più a lungo possibile.
E funziona: YouTube è il secondo social network più popolare al mondo con oltre 2,5 miliardi di utenti attivi al mese.
I segnali importanti per il posizionamento degli algoritmi di YouTube includono:
- Attività recente: i consigli sui video sono fortemente influenzati dai video guardati durante l’ultima sessione, dalla cronologia delle ricerche e dai like precedenti.
- Cosa non guardano gli utenti: se YouTube suggerisce video su cui l’utente non fa mai clic, l’algoritmo smetterà di consigliare quel tipo di contenuto.
- Prestazioni video: quante visualizzazioni e l’engagement totale che il video ha già ottenuto da altri utenti che guardano contenuti simili.
- YouTube SEO: l’algoritmo valuta la rilevanza dell’argomento per capire come classificare le raccomandazioni per ogni utente, ma elementi come titoli, anteprime e descrizioni continuano a influenzare il posizionamento, soprattutto per la ricerca.
Gli algoritmi avanzati di ricerca visiva di Pinterest sono da tempo uno strumento potente per il marketing dei prodotti, soprattutto nelle categorie visivamente attraenti, come il design della casa, la bellezza, la moda, il cibo, l’arte e altro ancora.
I fattori chiave di classificazione quando si tratta di cercare su Pinterest sono:
- Rilevanza visiva: l’algoritmo di Pinterest è eccellente nel sezionare gli elementi visivi e nel consigliare pin e prodotti simili a cui l’utente potrebbe essere interessato. I recenti progressi nella ricerca visiva includono “Acquista questo look”, che identifica e crea link automaticamente ai prodotti.
- Tendenze: in base a fattori come la posizione dell’utente, la cronologia delle ricerche e l’attività recente. Utilizza lo strumento per le tendenze di Pinterest per ottimizzare i tuoi pin.
- Salvataggi recenti: sebbene tutte le attività, dalla ricerca alla navigazione, influenzino l’algoritmo di Pinterest, i “pin” (salvataggi) degli utenti sono molto importanti.
Threads
Essendo una piattaforma incentrata sul testo, Threads mira a mostrare agli utenti contenuti che favoriscano le discussioni e l’engagement.
Ci sono due feed principali in thread: Seguiti, per i post degli account che segui, e Per te, per un mix di contenuti di coloro che segui più post suggeriti da altri. (Inoltre, puoi creare feed personalizzati.)
Oltre ai post, Threads suggerisce gli account da seguire mentre scorri.
I suggerimenti si basano sulla reciproca sovrapposizione di argomenti, ma il collegamento di proprietà tra Threads e Instagram consente a Meta anche di utilizzare le attività di Instagram o Facebook per “personalizzare e migliorare la [tua] esperienza con Threads”. Quanto l’attività su una piattaforma Meta influenzi le altre non è chiaro.
I maggiori segnali di classificazione dell’https://blog.hootsuite.com/threads-algorithmalgoritmo di Threads includono:
- Quanto è probabile che un utente metta like, commenti o faccia clic su un post. Previsto in base al tempo trascorso sui post precedenti, agli engagement precedenti dell’ultima settimana, all’engagement rate complessivo del post e altro ancora.
- Quanto è probabile che un utente visiti il profilo dell’autore di un post. Questo è influenzato dal tempo trascorso su Threads nelle ultime sei ore e dal numero di profili e post su cui l’utente ha cliccato in precedenza, fino a 30 giorni fa.
- Tempo trascorso a visualizzare i post. Threads tiene traccia del tempo medio trascorso dagli utenti su ogni post negli ultimi 84 giorni, incluso il tempo di visualizzazione per tipo di media negli ultimi 30 giorni.
Bluesky
Bluesky infrange le norme di funzionamento degli algoritmi dei social media, proponendo un feed post cronologici dei soli account che l’utente segue come impostazione predefinita nella scheda Seguiti. La scheda Esplora è un mix di contenuti suggeriti e post degli account seguiti.
Essendo una piattaforma open-source, gli utenti hanno più controllo sui propri dati e preferenze di contenuto su Bluesky rispetto ad altre reti. Bluesky è impegnata nell’idea di “scelta algoritmica“, dove gli utenti non sono soggetti a un solo algoritmo, ma sono liberi di creare e curare più algoritmi per adattarli ai loro interessi.
Ci sono oltre 50.000 feed algoritmici personalizzati a cui gli utenti possono abbonarsi, e chiunque può crearne uno.
Poiché gli utenti hanno così tanto controllo sui propri algoritmi di Bluesky, i segnali di classificazione non funzioneranno allo stesso modo per tutti. Ciò che conta di più su Bluesky è la rilevanza e il collegamento con la community.
Per crescere su Bluesky, i marchi dovrebbero:
- Puoi creare community di nicchia creando feed personalizzati per il tuo settore o argomento.
- Crea un pacchetto iniziale di dipendenti e post di alto valore per aiutare le persone a trovarti e interagire con te.
Sperimenta con contenuti che funzionano. I marketer riportano il miglior successo su Bluesky testando nuovi concetti prima di applicare ciò che apprendono su altre piattaforme. (Ottieni altri consigli degli esperti nella nostra guida all’uso di Bluesky per il business!)
Riquadro informativo: cosa è cambiato nel 2024–2025?
- I contenuti testuali stanno tornando alla ribalta grazie alla popolarità di Threads, X e Bluesky. I brand dovrebbero considerare di sperimentare con queste piattaforme in vista del 2026.
- Bluesky è ora un attore principale con oltre 38 milioni di utenti.
- La spesa per l’influencer marketing dovrebbe superare sia la spesa pubblicitaria sui social che quella digitale per la prima volta nel 2025.
Gli algoritmi dei social media sono spesso accusati di ridurre la nostra capacità di attenzione (anche se la ricerca non è conclusiva a riguardo), diffondere notizie false e causare effetti negativi sulla salute mentale dei giovani.
Senza gli algoritmi, le nostre esperienze sui social media non avrebbero il rapido accesso a community di persone con idee simili, in grado di promuovere discussioni positive e collegamenti con persone in tutto il mondo.
D’altra parte, i ricercatori hanno osservato come gli algoritmi social possano intrappolare gli utenti in una camera d’eco “… in cui le piattaforme digitali non solo diffondono ma intensificano anche le ideologie radicali. Questo ambiente consente agli individui di condividere viste estremiste senza incontrare opinioni dissenzienti, rafforzando così una visione ristretta del mondo”.
In definitiva, noi come esseri umani dobbiamo usare gli algoritmi con saggezza per raggiungere i contenuti che desideriamo, ricordando anche che abbiamo il libero arbitrio di cercare viste contrarie e risorse per la verifica dei fatti.
Che li amiate o li odiate, gli algoritmi dei social media sono qui definitivamente. Ecco perché i brand e i creatori devono rimanere nella “lista dei buoni”.
Impatto su reach e engagement
Massimizzare il reach organico è un risultato diretto di quanto bene ottimizzi i contenuti per gli algoritmi. Il reach che ottieni influisce anche sull’engagement; nessuno può mettere un like, commentare o condividere a meno che non veda prima il post.
SEO social
La SEO social può comportare l’uso delle parole chiave giuste nelle didascalie dei post, ma il più delle volte si tratta di creare contenuti che l’algoritmo comprenda in modo da poterli mostrare all’audience giusta.
La ricerca social è sempre più importante poiché il 46% della Generazione Z utilizza i social media invece di Google per le ricerche, e il 44% li utilizza per scoprire nuovi brand.
L’importanza della coerenza e della qualità
Segui le linee guida del brand, usa i colori e i loghi giusti e pubblica con cadenza regolare… ma lascia spazio alla sperimentazione.
Attualmente, quasi la metà dei brand si concentra su contenuti di intrattenimento senza auto-promozione, perché funzionano.
La nostra ricerca rileva che i brand che si dedicano regolarmente alla creatività sui social media, non in modo folle, ma semplicemente diverso dalla massa, hanno maggiori probabilità di vedere impatti positivi sul business dai social media.
Per quanto riguarda la frequenza con cui pubblicare, queste sono le medie delle principali piattaforme nel 2025:
Scopri la nostra ripartizione completa per piattaforma, settore e altro nella nostra guida sulla frequenza di pubblicazione sui social nel 2025.
L’engagement è tutto
L’engagement è più di un semplice gioco di numeri. Un engagement significativo attira nuovi clienti, converte i contatti e costruisce fiducia. Inoltre, l’engagement è un segnale importante per gli algoritmi di social media, che indica che vale la pena promuovere i tuoi contenuti.
Ciò che conta come un “buon” livello di engagement varia a seconda delle piattaforme e dei settori. Trova il tuo target nel nostro report completo di benchmark di engagement rate per 14 settori, oppure utilizzali come obiettivo generale.
Gli algoritmi dei social sono sempre in cambiamento. Qual è il prossimo passo?
Daranno priorità al testo?
Abbiamo notato che i brand si stanno riversando su Threads, X e Bluesky per sperimentare la voce del brand e costruire spazi di discussione autentici. I contenuti testuali sono adatti alla tua organizzazione? È un buon momento per rivedere la tua strategia di social media per assicurarti che le piattaforme su cui ti trovi siano in linea con i tuoi obiettivi.
Un trattino lungo (em dash) significa che si tratta di contenuti AI
Ok, non proprio. Le persone hanno superato la fase di “individuare l’AI” e si concentrano invece sul messaggio dietro ai contenuti.
Che tu utilizzi OwlyWriter AI di Hootsuite per creare i contenuti e riutilizzare i tuoi post migliori in pochi minuti o altri strumenti di intelligenza artificiale per i social media, ci sono molti modi per risparmiare tempo senza sacrificare la qualità.
Le reti social non sono un megafono
Gli algoritmi si affidano sempre più all’engagement come indicatore della qualità dei contenuti.
I brand che integrano la costruzione di relazioni in uscita lasciando commenti sui post di altri raccoglieranno i benefici di una maggiore promozione. La chiave è scegliere i creatori giusti su cui commentare: quando l’autore dell’account risponde a un commento di un brand, i brand ottengono 1,6 volte più engagement.
Rendi felici tutti gli algoritmi dei social media e risparmia tempo programmando e pubblicando contenuti, coinvolgendo la tua audience e misurando le prestazioni su tutti i tuoi profili da un’unica dashboard con Hootsuite. Provalo subito, è gratis!
