Instagram وThreads وTikTok تضيف خوارزميات يتحكم فيها المستخدمون

تبتعد منصات التواصل الاجتماعي عن خلاصات المحتوى الموحدة نحو تجارب قابلة للتخصيص. ومن خلال تقديم أدوات تسمح للمستخدمين بالتأثير على خوارزميات التوصية، تستخدم هذه المنصات الذكاء الاصطناعي لتمكين الأفراد من تشكيل ما يشاهدونه. ويُؤكد أن هذا التحول يساعد شركات التواصل الاجتماعي على تعزيز تفاعل المستخدمين، حيث يتيح تخصيص هذه الخوارزميات للمنصات عرض المحتوى الذي من المرجح أن يستهلكه المستخدمون.

لتنفيذ هذا التحول، أطلقت المنصات العديد من الميزات المخصصة:

• Threads: في 16 يونيو 2026، أطلقت المنصة ميزة “Your Algo”، وهي ميزة تعتمد على أداة “Dear Algo” التي أطلقتها في فبراير 2026. وفي حين كانت أداة “Dear Algo” تتطلب منشورات عامة للإشارة إلى التفضيلات، تتيح ميزة “Your Algo” للمستخدمين اختيار الموضوعات التي يرغبون في رؤية المزيد أو القليل منها بشكل خاص. ويمكن للمستخدمين اختيار المدة التي تستمر فيها طلبات التفضيل هذه، حيث يمكنهم تحديد فترات مدتها يوم واحد أو ثلاثة أيام أو سبعة أيام. على سبيل المثال، يمكن للمستخدم طلب رؤية المزيد من المحتوى الرياضي وأخبار أقل لفترة محددة. وهذا الإعداد المؤقت يميز Threads عن المنصات الأخرى التي تطبق تعديلات دائمة.
• Instagram: في أوائل يونيو 2026، أطلقت المنصة ميزة “Your Algorithm”، لتوسع بذلك أداة طُرحت لأول مرة لمقاطع Reels في ديسمبر 2025 لتشمل الخلاصة الرئيسية وأقسام الاستكشاف. وتتيح هذه الميزة للمستخدمين عرض الموضوعات المحددة التي تشكل توصياتهم وتعديلها مباشرة من داخل إعداداتهم.
• TikTok: تتميز المنصة بأداة “Manage Topics” التي أُطلقت في عام 2024، والتي تتيح للمستخدمين ضبط أشرطة التمرير للتحكم في فئات المحتوى في خلاصاتهم. وفي عام 2025، وسعت TikTok هذه الأداة بإضافة “Smart Keyword Filters”، وهي ميزة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تقوم تلقائياً بتصفية الكلمات الرئيسية المحددة جنباً إلى جنب مع المرادفات ذات الصلة. وهذا يسمح للمستخدمين بتخصيص التفضيلات لفئات مختلفة، مثل الرياضة والسفر والطعام.

يمثل هذا التحول تطوراً تقنياً في كيفية إدارة المنصات لخلاصات المستخدمين. فمن الناحية التاريخية، تم بناء نماذج ترتيب المحتوى في وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام تقنية تفتقر إلى الشفافية بالنسبة للمستخدمين، وفقاً لما ذكره رئيس Instagram، Adam Mosseri. ومع ذلك، أشار Mosseri إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) — وهي أنظمة ذكاء اصطناعي تعالج النصوص وتولدها — يمكن أن تجعل أنظمة التوصية أكثر قابلية للفهم من خلال توضيح سبب عرض المحتوى والسماح للمستخدمين بالتعبير عن تفضيلاتهم بشكل صريح.

لماذا يهم

تبتعد منصات التواصل الاجتماعي عن الخلاصات الغامضة والموحدة نحو تجارب قابلة للتخصيص، مستخدمةً الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين على التأثير في التوصيات، وبالتالي زيادة تفاعل المستخدمين مع المنصة.