แม้ครีเอเตอร์และแบรนด์จะหันไปโฟกัสการทำคอนเทนต์วิดีโอกันมากขึ้น แต่ก็ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าอัลกอริทึมยังเป็นตัววัดสำคัญ โดยเฉพาะในยุคที่มี AI-Powerd มาแนะนำคอนเทนต์คอยอัปเดขึ้นฟีดทุก ๆ 141 นาทีทั่วโลก ซึ่ง Social Algorithm 2026 ของแต่ละแพลตฟอร์มจะเปลี่ยนไปในทิศทางไหนบ้าง RAiNMaker สรุปมาให้แล้ว!
หากย้อนกลับไปเมื่อปี 2000 แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียแรกอย่าง SixDegrees, MySpace และ Facebook มีอัลกอริทึมมาจากโพสต์ของผู้คนรอบตัวที่ติดตาม แต่เมื่อโซเชียลมีเดียได้รับความนิยมมากขึ้นในปี 2006 – 2010 ก็เริ่มมีการจัดลำดับโพสต์ที่ควรเห็นก่อน – หลังด้วย
จนกระทั่งในปี 2011 อัลกอริทึมก็เริ่มแอดวานซ์มากขึ้น ซึ่งมาในปี 2026 นี้ทุกแพลตฟอร์มมีอัลกอริทึมจากการวิเคราะห์ของ AI มากขึ้น และมีการจัดลำดับเป็นแบบ Content Based แต่ Facebook, Instagram และ X ก็มีอัลกอริทึมที่เรียงตามลำดับเวลาในการโพสต์ได้ ฉะนั้นหากอยากจะทำความเข้าใจแพลตฟอร์มก็ต้องเข้าใจอัลกอริทึมด้วย
Social Media Rank Content
- Gather: อัลกอริทึมจะเลือกคอนเทนต์ที่เหมาะสมและตรงกับความสนใจตามพฤติกรรมการใช้งานของแต่ละคน
- Evaluate: นำโพสต์ที่รวบรวมมาทั้งหมดไปชั่งน้ำหนักด้วย Ranking Signals เช่น Watch Time, Engagement Rate, ความเกี่ยวข้องกับ Interest ของผู้ใช้ และพฤติกรรมในอดีต
- Predict: คาดการณ์โดยให้ AI ประมวลผลาโพสต์แต่ละชิ้นจะสร้าง Value ยังไงบ้างให้กับผู้คน เช่น ดูจบแล้วมีโอกาสกดไลก์, แชร์ หรือคอมเมนต์ต่อหรือไม่
- Rank: เรียงลำดับโพสต์ทั้งหมดตามที่คำนวณได้ แล้วโพสต์ที่ได้คะแนนการคำนวณมากที่สุดจะถูกดันโผล่ขึ้นฟีดมาก่อน
Key Social Media Algorithm
- Ranking Signal: ปัจจัยที่อัลกอริทึมใช้ตัดสินว่าคอนเทนต์นั้นดีหรือมีความเกี่ยวข้องแค่ไหน ไม่ว่าจะเป็น Watch Time, Likes, Comments หรือ Shares ทุกอย่างล้วนเป็น Ranking Signal และคอยกำหนดว่าโพสต์นั้น ๆ ควรจะอยู่หน้าฟีดหรือถูกฝังหายไป
- Machine Learning: ระบบการเรียนรู้ของ AI ที่เรียนรู้ได้เองจากข้อมูล โดยไม่ต้องป้อนพรอมพ์สั่งทีละขั้นตอน และยิ่งใช้งานนาน ๆ อัลกอริทึมก็จะยิ่งเรียนรู้และเข้าใจความต้องการของผู้ใช้แต่ละคน
- Artificial Intelligence (AI): เทคโนโลยีที่จำลองการคิดแบบมนุษย์ และกลายเป็นระบบอัลกอริทึมที่คอยคุมฟีดโซเชียลมีเดีย
Engagement-based Ranking
- Watch Time: แม้จะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญกับคอนเทนต์แบบวิดีโอ แต่ก็เริ่มมีความสำคัญกับคอนเทนต์แบบภาพนิ่งหรือคอนเทนต์ที่มีแต่ตัวอักษรด้วยเช่นกัน
- Engagement Rate: เป็นการวัดการมีส่วนร่วมกับโพสต์ที่มีทั้ง Likes, Comments, Shares ต่อยอด Views ทั้งหมดของคอนเทนต์
- Share Rate: จำนวนการแชร์คอนเทนต์
- Like Rate: จำนวนการไลก์โพสต์คอนเทนต์
- Comment Rate: คอนเทนต์ที่มีคอมเมนต์เยอะก็ยิ่งได้รับเอนเกจมาก
Relevance and Personalization
- Geolocation: หลายแพลตฟอร์มมีฟีเจอร์ Location Tagging สำหรับช่วญโปรโมตและค้นหาความท้องถิ่น (Local) และยังทำให้อินฟลูเอนเซอร์ท้องถิ่นถูกแนะนำมากขึ้นด้วย
- Interests: Topic คลิปต่าง ๆ ที่ผู้ใช้ให้ความสนใจและติดตาม จะเป็นการอ้างอิงคอนเทนต์วิดีโอหน้าฟีด
- Previous Interactions and Behavior: การรีแอ็กกับคอนเทนต์ ผ่าน likes, Comments และ Shares เพื่อช่วยคาดเดาอัลกอริทึมในการเสิร์ฟคลิปต่อไปได้
- Keywords and Hashtags: การเสิร์ชที่ช่วยให้ค้นหาคอนเทนต์แมทช์กับคีย์เวิร์ดที่หาได้ตามความสนใจ
- Associative Relationships: ความสนใจที่อ้างอิงมาจากแอ็กเคานต์ที่ผู้ใช้ติดตาม
แต่นอกจากคีย์หลักทั้งหมดแล้ว อัลกอริทึมของแพลตฟอร์มในปี 2026 ก็มีการเปลี่ยนแปลงเช่นกัน ซึ่งในปัจจุบันคอนเทนต์มักจะมี ‘Ranking Signals’ ในการจับสัญญาณอัลกอริทึมด้วย
Ranking Signals
- Engagement: Watch Time, Likes, Comments และ Shares
- Relevance: Interests, Keywords, Location และ Past Behavior
- Platform Goals: Content Format, Ad Performance, Trends และ Quality
- Top Ranking Signals: Watch Time, Likes และ Sends
- Preferred Format: Reels และ Carousels
Instagram ยังคงเป็นแพลตฟอร์มที่มีอัลกอริทึมซับซ้อนที่สุด เพราะมีอัลกอริทึมแต่ละฟอร์แมตไม่เหมือนกัน ทั้ง Feed, Reels, Stories และ Explore เพราะมีอัลกอริทึมถูกออกแบบมาแยกกันหมด โดยมี Ranking Process ของอัลกอริทึม คือ
- Gather Post: มีการรวมโพสต์กว่า 500 โพสต์จากผู้ติดตามมาฟิลเตอร์ว่ามีคอนเทนต์ที่ละเมิดนโยบายของแพลตฟอร์มหรือไม่
- Evaluate Signals: ให้คะแนนตามเกณฑ์ของระบบอัลกอริทึม แล้วเลือกคอนเทนต์ที่เกี่ยวข้องที่สุด
- Predict Value: นำคอนเทนต์มาจัดเรียงตามยอดเอนเกจเมนต์และการมีส่วนร่วม
- Rank Content: คำนวณด้วยอัลกอริทึมทั้งหมด แล้วนำคะแนนมาเรียงลำดับกัน ก่อนจะเลือกขึ้นฟีด
Feed
อัลกอริทึมที่ถูกออกแบบมาเพื่อแสดงคอนเทนต์จากผู้ติดตามอยู่แล้ว ระบบนี้จึงให้ความสำคัญกับการมีส่วนร่วมที่ดูตั้งใจมากกว่าแค่กดไลก์แล้วไป
- Click to Comment: วัดจากการคลิกเพื่อคอมเมนต์ของผู้ใช้
- Spend Scrolling Reels After Click: วัดจากการเข้าถึงหน้าฟีดของ Reels และ Watch Time ภายใน 7 วัน
- Spend Scrolling Main Feed: วัดจากจำนวนครั้งที่ดูโพสต์ ทั้งในระยะเวลา 1 – 3 วัน, 8 – 14 วัน และ 14 – 21 วัน
- Scroll to the Next Post: วัดจากประวัติการไถฟีด หรือพฤติกรรมหลังจากเห็นโพสต์แบบเจาะจง
- Spend More on the First Post: วัดจาก Time Spent ของโพสต์ที่เคยเห็น หรือ Previous View ด้วย
Reels
กลายเป็นฟีเจอร์สำคัญของ Instagram ไปแล้ว และมักจะวัดจากการใช้แผ่นเสียงต่อ หรือการดูคลิปเรื่อย ๆ ในหน้าฟีดหรือหน้า Explore Page
- Audio From Current Reels: วัดว่าผู้ใช้ทำการค้นหา Reels ที่สนใจ หรือมีกี่ครั้งที่คลิกไป Audio Link ก่อนจะใช้แผ่นเสียง
- Watch More of Reels: วัดว่าผู้ใช้รับชมคลิป Reels มากกว่า 95% จากยอดวิวทั้งหมด หรือจากระยะเวลาของคลิป Reels
- Watch Reels Less: วัดจากจำนวนครั้งที่รับชมคลิป Reels น้อยกว่า 3 วินาที
- Comment and Share Reels: วัดจากพฤติกรรมหรือแนวโน้มที่ผู้ใช้จะแชร์หรือคอมเมนต์ Reels
Stories
สตอรีที่โชว์เฉพาะโพสต์ของผู้ที่ติดตามเท่านั้น และมีความสำคัญกับแบรนด์มากในการกระจายการรับรู้และมีอยู่ของแบรนด์ได้
- Tap on a Story: วัดจากจำนวนครั้งและความถี่ที่ผู้ใช้กดดูสตอรีผ่านฟังก์ชันหน้าโฮมฟีด
- Engage with a Story: วัดจากรีแอ็กชันของโพสต์ก่อนหน้านั้น ทั้ง Likes, Comment และ Shares หรือสตอรีด้วย
- Close Friend Story: วัดจากการได้อยู่ใน Close Friend ของผู้ที่ติดตาม เพราะถูกเลือกแล้วว่า Privacy Data จะมีใครบ้างที่ดูได้
- Swipe or Exit Story: วัดจากการกดไปที่สตอรีถัดไป หรือกดออกหน้าสตอรีที่ดูอยู่โดยไม่ได้กดเพื่อดูสตอรีต่อไป
Explore
- Follow form Explore Page: วัดและคาดการณ์มาจาก Time Spent ที่ใช้ดูคอนเทนต์หน้าฟีดจากแอ็กเคานต์อื่น ๆ ที่ติดตามอยู่
- Spend More Time: วัดจากแนวโน้มที่ผู้ใช้จะใช้เวลาประมาณ 95% หรือมากกว่า 5 วินาทีในการดูคลิปนั้น ๆ ที่มีอิทธิพลความสนใจมาจาก Previewing History
- Engage Reels: วัดจาก Like, Share และ Comment ที่เฉลี่ยจากยอด View Count ทั้งหมด ทั้งจากฟีดโพสต์ และหน้า Explore
- Top Ranking Signals: Predicted Engagement และ Connections
- Preferred Format: Videos และ Photos
อัลกอริทึมของ Facebook จะมีอัลกอริทึมที่เชื่อมโยงกันตลอดของทุกฟังก์ชันที่ให้โพสต์บนแพลตฟอร์ม รวมถึงหน้า Home Feed, Stories, Reels และ Marketplace ซึ่งจะคำนวณมาจากพฤติกรรมการใช้งานของผู้ใช้แต่ละคนด้วย
แต่เนื่องจากการคอมเมนต์บน Facebook จะต้องใช้ความตั้งใจหรือความสนใจในการมีส่วนร่วมเป็นพิเศษ การวัดว่าโพสต์ไหนมีคอมเมนต์เยอะก็ยิ่งแสดงถึงการอยากมีส่วนร่วมและยอดเอนเกจเมนต์ดีไปด้วย
- Facebook Connections: อัลกอริทึมจะเลือกคอนเทนต์แนะนำมาให้จากเพื่อน, การเข้าร่วมกลุ่ม และการกดไลก์เพจ ซึ่งอัลกอริทึมจะค้นหาคอนเทนต์ที่น่าสนใจให้ผู้ใช้จาก Connection ในช่วงนั้นของผู้ติดตามด้วย
- Content Format: หากผู้ใช้ดูคลิปก็จะเจอกับวิดีโอเต็มหน้าฟีด เช่นเดียวกับโพสต์แบบรูปภาพ หากดูบ่อยก็จะแนะนำโพสต์แบบรูปภาพเยอะขึ้นเช่นกัน
- Likelihood of Engagement: อัลกอริทึมจะมีการคาดเดามาจากพฤติกรรมที่ผู้ใช้ไป Like, Comment และ Share หรือโพสต์ที่ใช้เวลาด้วยนาน ๆ กว่าโพสต์อื่น
- Relevancy: อัลกอริทึมมีการคาดการณ์ว่าโพสต์แบบไหน ให้ความรู้สึกยังไงกับผู้ใช้ โดยวัดจากการเข้าไปส่องโปรไฟล์, เลื่อนดูคอมเมนต์ และอีกมากมายที่แสดงว่าสนใจโพสต์ประเภทนั้น
TikTok
- Top Ranking Signals: Watch Time และ User Activity
- Preferred Format: Short-form Videos
อัลกอริทึมของ TikTok นั้นจะมีการคำนวณอัลกอริทึมที่ตรงกันข้ามกับแพลตฟอร์มอื่น ๆ เพราะขึ้นอยู่กับการค้นหาคอนเทนต์ใหม่ ๆ จากแอ็กเคานต์ใหม่ ๆ ด้วย และผู้ใช้แต่ละคนจะมีคอนเทนต์แนะนำหน้า For Your Page (FYP) แตกต่างกันไปตามความสนใจด้วย
โดย FYP กว่า 70% ของยอดวิวทั้งหมดจะมาจาก Trends, User Activity, Video Info และ Account Settings และ TikTok ก็จะมี Rewards ให้กับผู้ใช้ให้ดูคลิปและเอนเกจกับคลิปอย่างต่อเนื่องด้วย เพราะมี Audio และ Hashtag คอยทำให้เจอคลิปตามเทรนด์หรือความสนใจอยู่เสมอ
- User Activity: วัดจากรีแอ็กชันและการมีส่วนร่วมผ่านการ Like, Comment, Favorite, Follow, Watch Time ไปจนถึงการกด Not Interested
- Video Information: วัดจากคลิปที่ดูไปแล้วใน Watch History และมีการเลือกคลิปมาจาก Caption Keyword, Audio, Hashtag และ Topic ของคลิปที่เกี่ยวข้อง
- Account Settings: วัดจาก Language, Location และอุปกรณ์ที่ผู้ใช้ใช้เพื่อดูคลิปบน TikTok เพราะจะได้รับประสบการณ์ในหน้าฟีด For You ที่ต่างกัน
- Trends: เทรนด์เป็นเรื่องที่ไวรัลมากบน TikTok โดยเฉพาะ Audio หรือแผ่นเสียงที่เพลงแมส ๆ มักจะถูกใช้ประกอบคลิปอยู่เสมอ และทำให้ผู้คนมีส่วนร่วมกับคลิปมากขึ้นเพราะใช้เพลงฮิตด้วย
YouTube
- Top Ranking Signals: Watch Time และ Relevance
- Preferred Format: Long-form และ Short-form Video
สำหรับอัลกอริทึมของ YouTube มักจะมีการจัดอันดับและเรียงลำดับคลิปที่อ้างอิงมาจาก พฤติกรรมล่าสุดหรือคลิปที่รับชมล่าสุด หรือคลิปที่กด Like ไปจนถึงแอ็กเคานต์ที่กดติดตาม ก็จะมีคลิปขึ้นมาแนะนำเรื่อย ๆ ด้วยเช่นกัน
ซึ่งการแนะนำตามอัลกอริทึมของ YouTube จะเป็นการ Personalize ให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน เพื่อให้ผู้ใช้ยังคงไถฟีดต่อเรื่อย ๆ ภายในแอป ให้สมกับที่ YouTube เป็นแพลตฟอร์ม Social Network Worldwide ที่มี Active Users กว่า 2.7 พันล้านคนต่อเดือน
- Recent Activity: Video Recommendations มักจะถูกแนะนำเยอะ ๆ จากคลิปที่ผู้ใช้ดูบ่อย ๆ หากมีการอัปเดตคลิปใหม่ก็จะขึ้นแนะนำต่อ หรืออ้างอิงมาจาก Search History และ Previous Likes ด้วย
- What Users Don’t Watch: หาก YouTube มีการแนะนำคลิปที่ผู้ใช้ไม่เคยรับชมมาหรือคลิกดูมาก่อน อัลกอริทึมจะหยุดแนะนำคอนเทนต์ประเภทนั้นด้วย
- Video Performance: วัดจากยอด Views และ Engagement ที่ได้จากผู้ใช้คนอื่น ๆ ที่รับชมคอนเทนต์ประเภทเดียวกัน
- YouTube SEO: อัลกอริทึมมีการเลือกคลิปที่เกี่ยวข้องเพื่อทำความเข้าใจผู้ใช้แต่ละคน และเปลี่ยนคลิปเหล่านั้นมาเป็น Recommendation โดยจะเลือกจากชื่อคลิป, ปก Thumbnail, คำอธิบายใต้คลิป และผลการเสิร์ช
X
- Top Ranking Signals: Connections และ Recency
- Preferred Format: Text และ Images
X เป็นแพลตฟอร์มที่เต็มไปด้วยการ Interconnected กันผ่าน X Algorithms แต่เมนหลัก ๆ ที่จะวัดได้ก็คือแท็บ For You และ Following ซึ่งหน้าฟีด Following จะโชว์เฉพาะโพสต์ที่มาจากแอ็กเคานต์ที่ติดตามเท่านั้น รวมถึงโพสต์ที่มาจากการซื้อโฆษณาด้วย
แต่สำหรับฟีด For You แท็บนี้จะเป็นการผสมกับโพสต์ของแอ็กเคานต์ที่ติดตาม และโพสต์ที่แนะนำ โดยมีการเรียงลำดับการขึ้นฟีดจากอัลกอริทึม คือ
- Connections: วัดจากกิจกรรมของแต่ละแอ็กเคานต์ ซึ่งรวมถึงแอ็กเคานต์ที่กดติดตาม หรือแอ็กเคานต์ที่มารีโพสต์หรือกดใจให้กับผู้ใช้เองด้วย
- Previous Interactions: ทั้ง Previous Likes, Comments และ Shares มีอิทธิพลต่ออัลกอริทึมบน X มาก เพราะจะถูกแนะนำมาเป็นโพสต์ขึ้นหน้าฟีด For You นั่นเอง
- Relevancy: วัดจากความเกี่ยวข้องของเทรนด์และ Topic ที่ผู้ใช้ติดตาม หรือมีโลเคชันตามสถานที่ใกล้เคียงของแต่ละแอ็กเคานต์
จากอินไซต์เรื่องอัลกอริทึมทั้งหมดของแต่ละแพลตฟอร์มที่ได้อัปเดตไปนั้น อาจจะไม่มีคำตอบที่ตายตัวว่าแบรนด์ควรโฟกัสแพลตฟอร์มไหนมากที่สุด เพราะแพลตฟอร์มที่ควรโฟกัสควรมี Audience และ Content Format ที่ใช่
เพราะอัลกอริทึมของทุกแพลตฟอร์มให้ความสำคัญกับ Value Content และ Metric หลักที่ต้องจับตามีอยู่ด้วยกันคือ Reach ทั้งจากคนที่ Follow และยังไม่ Follow ไปจนถึงยอด Engagement Rate, Watch Time, Share Rate และ Follower Growth
แต่ก็อย่าลืมดู Platform-specific Signals เพราะตัวเลขเหล่านี้บอกได้ดีกว่ายอด Like ว่าอัลกอริทึม กำลังส่งต่อคอนเทนต์ของเรามากน้อยแค่ไหน และที่สำคัญควรโฟกัสการเสิร์ฟคอนเทนต์ที่ดีสำหรับผู้ติดตามมากกว่าเล่นเกมกับการเปลี่ยนแปลงของ AI ด้วย
