O Algoritmo de Interesse (ou Interest Graph Algorithm, em inglês) prioriza vídeos e conteúdos que alcançam um alto nível de engajamento compartilhamentos, likes, comentários e tempo de tela.
Depois que o TikTok mudou o jogo das redes sociais com a popularização do Algoritmo de Interesse, ficou claro que as outras plataformas adotaram esse modelo de distribuição de conteúdo. Principalmente o Instagram.
Diferente do grafo social, que analisa conexões entre pessoas e distribui o conteúdo para os seguidores, o grafo de interesses mapeia e compreende os interesses individuais do usuário das redes sociais para oferecer recomendações mais precisas e personalizadas.
A consequência mais evidente é que você não precisa mais ter seguidores para alcançar seu público. Qualquer um pode começar um canal do zero e viralizar os primeiros conteúdos. Desde que você entenda como o Algoritmo de Interesse funciona e quais os fatores impulsionam a distribuição do conteúdo.
O que é Algoritmo de Interesse ou Interest Graph Algorithm?
A expressão Algoritmo de Interesse deriva do inglês Interest Graph Algorithm e também pode ser designado em português como Algoritmo de Grafo de Interesses ou simplesmente Grafo de Interesses.
Na prática, o Algoritmo de Interesse é um modelo algorítmico que constrói um gráfico de interesses, onde os nós representam usuários e tópicos, enquanto as conexões refletem relações entre esses elementos. Ele se baseia em interações, como curtidas, cliques, tempo de visualização e compartilhamentos, para mapear com precisão os interesses de cada pessoa.
Dessa forma, ao invés de recomendar conteúdo apenas com base em amigos ou seguidores (como faz o grafo social), o algoritmo de interesse considera gostos individuais e conexões implícitas entre temas.
Esse método permite uma personalização mais impactante. As recomendações ficam mais relevantes e irresistíveis para cada usuário e mantém a pessoa mais tempo diante da tela..
Como funciona o Algoritimo de Interesse (Interest Graph Algorithm)?
1. Coleta de dados comportamentais
O algoritmo de interesse analisa ações do usuário em plataformas digitais, como:
- Tempo gasto em um determinado conteúdo
- Interações (curtidas, comentários, compartilhamentos)
- Histórico de busca e navegação
- Assinaturas e inscrições em canais ou páginas
- Tipo de conteúdo consumido frequentemente
Esses dados formam um perfil de interesses detalhado, permitindo que a plataforma compreenda padrões de consumo de cada indivíduo.
2. Criação do grafo de interesses
Com base nesses dados, o algoritmo constrói um grafo onde cada nó representa um usuário ou um tema, e as conexões entre eles indicam associações relevantes. Por exemplo:
- Um usuário que assiste a muitos vídeos sobre inteligência artificial terá conexões fortes com esse tema.
- Se várias pessoas interessadas em IA também consomem conteúdo sobre aprendizado de máquina, o algoritmo identifica essa correlação e pode sugerir ambos os temas para usuários similares.
3. Aplicação de técnicas de machine learning
Modelos de aprendizado de máquina refinam o Interest Graph ao identificar padrões complexos. Algoritmos como PageRank, Random Walk with Restart e redes neurais analisam a força das conexões e ajustam recomendações conforme o comportamento do usuário evolui.
4. Personalização de recomendações
Com o grafo de interesses ajustado, a plataforma consegue sugerir conteúdos altamente relevantes, seja um vídeo no TikTok, um artigo no Medium ou um produto em um e-commerce. Quanto mais o usuário interage, mais o algoritmo se adapta para melhorar as sugestões futuras.
Qual a diferença entre Grafo de Interesses e o Grafo Social?
A principal diferença entre o Grafo de Interesse (Interest Graph) e o Grafo Social (Social Graph) está na base de análise:
| Característica | Grafo Social | Grafo de Interesses |
|---|---|---|
| Base de análise | Conexões sociais | Interesses individuais |
| Exemplo de uso | Facebook sugere amigos | TikTok sugere vídeos relevantes |
| Fator determinante | Relações diretas (seguidores, amigos) | Comportamento e preferências |
| Relevância da recomendação | Limitada às conexões sociais | Baseada no que o usuário realmente gosta |
Enquanto o grafo social depende de interações diretas entre pessoas, o grafo de interesse oferece uma visão mais ampla e personalizada. Ou seja, ele descobre novos interesses com base no comportamento individual.
Aplicações do Algoritmo de Interesse
O Algoritmo de Interesse tem impacto em diversas plataformas digitais, melhorando a experiência do usuário e otimizando estratégias de negócios. Alguns exemplos incluem:
1. Redes sociais e conteúdo digital
- TikTok e Instagram Reels: Recomendam vídeos virais baseados nos interesses individuais, mesmo que o usuário não siga o criador do conteúdo.
- Pinterest: Sugere pins relacionados com base nos padrões de engajamento.
- YouTube: Apresenta vídeos na aba “Recomendados” usando conexões entre temas assistidos recentemente.
2. Streaming e entretenimento
- Spotify e Apple Music: Criam playlists personalizadas com músicas que correspondem ao gosto do usuário.
- Netflix e Prime Video: Indicam filmes e séries baseados no que foi assistido e nas preferências implícitas do usuário.
3. E-commerce e marketing digital
- Amazon e Shopee: Recomendam produtos com base em buscas, compras anteriores e interesses similares de outros usuários.
- Google Ads e Meta Ads: Direcionam anúncios para públicos altamente segmentados, aumentando a taxa de conversão.
4. Educação e aprendizado
- Coursera e Udemy: Personalizam recomendações de cursos conforme os interesses e histórico de aprendizado.
- Google Scholar: Sugere artigos acadêmicos relevantes para pesquisas específicas.
Benefícios e desafios do Algoritmo de Interesse (Interest Graph Algorithm)
Benefícios do Algoritmo de Interesse
✅ Personalização aprimorada: Sugestões mais precisas aumentam o engajamento do usuário. ✅ Descoberta de novos interesses: O algoritmo apresenta conteúdos que o usuário talvez não encontrasse sozinho. ✅ Melhoria na retenção de usuários: Experiências mais relevantes fazem com que as pessoas permaneçam mais tempo nas plataformas. ✅ Otimização para empresas: Negócios conseguem atingir audiências mais qualificadas, aumentando conversões e vendas.
Desafios do Algoritmo de Interesse
⚠️ Privacidade de dados: O uso intensivo de informações pessoais levanta questões sobre segurança e transparência. ⚠️ Bolha de filtro: O algoritmo pode limitar a diversidade de conteúdos apresentados ao usuário. ⚠️ Manipulação de recomendações: Empresas podem priorizar conteúdos patrocinados em detrimento da relevância real.
O futuro do Algoritmo de Interesse
Com a evolução da inteligência artificial, o Algoritmo de Interesse continuará aprimorando recomendações. Tecnologias emergentes, como aprendizado profundo e IA generativa, podem tornar os gráficos de interesse ainda mais precisos e criar experiências hiperpersonalizadas.
Ao priorizar interesses reais em vez de conexões sociais, ele melhora a experiência de entretenimento, de edução e gera oportunidades para negócios. Por outro lado, o grafo de interesses desconecta a pessoa de seu círculo de relações mais próximas e descaracteriza o propósito inicial das redes sociais.
Se você quer entender como o algoritmo de interesse funciona na prática, confira nosso post sobre Como Crescer um Canal Dark no TikTok em 2025 e monetizar!
