Instagram

최종 갱신: 2026-08-09

Meta 공통분모(value model Vijt = Σ wijtk·Yijtk, DLRM→GEM 계보, 광고 픽셀 높이 특허, dwell time 정규화, MSI, DSA 제출 문서)는 facebook.md와 topics/에 있다. 이 파일은 Instagram이 Facebook과 다른 지점만 쓴다.

⚠ 이 파일의 system card 기반 주장은 전부 2026-08-09 열람 스냅샷이다 — 전체 주의는 facebook.md의 "system card 인용의 유효기간" 절에 한 번만 적어 뒀다.

한 문장으로 요약하면 Instagram 쪽이 훨씬 기계적으로 공개돼 있다. Facebook은 공개된 수식이 2021년 선형결합 하나뿐인데, Instagram은 서로 다른 3개의 결합 형태를 각각 다른 글에서 수식으로 공개했고, retrieval DSL의 실제 쿼리, 퍼널 단계별 후보 수, 재학습 주기, distillation 라벨 정의까지 문장으로 나온다. 반대로 Facebook에 있는 Widely Viewed Content Report 같은 지면 구성 실측 공개는 Instagram에 없다.

한 줄 요약

Explore(1500→100)·Feed(700→500)·Reels Chaining(~100)이 각각 별도 AI 시스템으로 문서화된 다지면 구조이고, 랭킹의 핵심 논쟁점은 Facebook과 달리 positive 예측과 negative 예측을 곱으로 묶을 것이냐 합으로 묶을 것이냐다 — Instagram은 2020년 곱셈형, 2023년 덧셈형, 2025년 곱셈형 페널티를 각각 다른 문제에 쓴다고 공개했다.

피드 지면

Instagram 계열 AI system card는 10종이다. [확인] Our approach to explaining ranking (2026-08-09 열람)

• ⚠ ig-reels는 없다. https://transparency.meta.com/features/explaining-ranking/ig-reels/ → 404 실측(2026-08-09). Facebook에는 fb-reels가 있는데 Instagram 쪽은 ig-reels-chaining뿐이다. [추정] Instagram은 "Reels 탭 전체"가 아니라 "다음 릴을 어떻게 잇는가(chaining)" 를 AI 시스템 단위로 잡고 있다 — 카드 본문도 릴 하나를 보는 중에 다음 후보를 고르는 문제로 서술한다.
• Reels Chaining 정의 [확인]: "When you view and interact with Instagram, one of the underlying AI systems is Reels Chaining, which will give you an immersive, personalized, entertaining experience in Reels."
• Threads Feed 카드가 Instagram 섹션에 들어가 있다. [확인] 인덱스 그룹핑 자체가 그렇다.
• Mosseri 본인이 단일 알고리즘을 부정한다 [확인] Instagram Ranking Explained, 2023-05-31: Instagram에는 하나의 알고리즘이 아니라 지면마다 별도의 algorithm·classifier·process가 있다는 서술.
• Facebook의 WVCR(지면 구성 실측 공개)에 대응하는 Instagram 문서를 찾지 못했다. [추정] — 검사한 코퍼스는 Transparency Center 리포트 인덱스와 시스템 카드 15종, about.instagram.com·engineering.fb.com 본문(2026-08-09 열람). Widely Viewed Content Report는 Facebook 전용이다. 그래서 "Instagram 피드의 몇 %가 추천인가"는 IR 발언(→ facebook.md)에만 의존한다.

후보 생성 (retrieval)

단계별 후보 수 — Facebook보다 크고, 단조 감소한다

[확인] 각 system card verbatim

• ⚠ IG Feed는 700 → 500이다. FB Feed는 500 → 500이다 (→ facebook.md). 같은 회사의 같은 이름 지면인데 pass 0 후보 수가 다르고, Facebook 쪽만 단조 감소가 없다. Meta 문서가 지면마다 다른 해상도로 서술한다는 facebook.md의 관찰이 Instagram에서도 반복된다.
• Explore의 1500 → 100은 15:1 컷이다. Facebook 어느 카드에도 이만큼 공격적인 축소 비율은 없다.
• 2023년 블로그의 서술은 카드보다 거칠다 [확인]: retrieval이 "hundreds of relevant items from a media pool of billions of items", 1st stage가 "thousands of candidates", 2nd stage가 "the 100 best candidates", 최종 "few hundred that are finally presented to the user". 카드의 1500과 블로그의 "thousands"가 어긋난다 — 3년 차이 + 서술 해상도 차이.

소스 타입 4종과 tunable weight

[확인] Scaling the Instagram Explore recommendations system, 2023-08-09

• 타입: "heuristics (e.g., trending posts)", "more sophisticated ML approaches", "real-time (capturing most recent interactions)", "pre-generated (capturing long-term interests)"
• 결합: "we utilize all these mentioned source types together and mix them with tunable weights"
• → 소스별 가중치가 튜닝 파라미터로 존재한다는 명시적 진술. Facebook Feed 쪽에는 소스별 후보 수 분해조차 1차 출처가 없다(facebook.md). [추정] X가 home-mixer에서 11개 소스를 코드로 열거하는 것과 구조는 같고 숫자만 비공개다.

two-tower를 고른 이유 = 캐시

[확인] 같은 글: "user and item embeddings can be cached, making inference for the Two Tower model extremely efficient", 학습 목표는 "to predict engagement events (e.g., someone liking a post) as a similarity measure between user and item embeddings", ANN은 "e.g., FAISS, HNSW, etc".

Facebook의 연결 콘텐츠 retrieval에는 ANN이 아예 없다(친구 그래프 조회로 끝, facebook.md). Instagram은 Explore가 애초에 비연결 지면이라 코퍼스가 billions이고, 그래서 EBR이 1급 시민이다. [추정] 이 차이가 두 서비스 retrieval 문헌량 격차의 근본 원인이다.

재학습 주기 — 시간 단위

[확인] 같은 글: "we can re-train (fine-tune) our models every hour as soon as we have new data"

[추정] two-tower를 고른 이유(item tower 캐시 가능)와 매시간 fine-tune은 같은 설계의 앞뒤다 — item tower 출력만 갱신하면 인덱스를 통째로 다시 만들지 않아도 되기 때문. 상세는 topics/model-freshness.md.

retrieval DSL — 실제 쿼리가 공개돼 있다

[확인] Designing a Constrained Exploration System (Amogh Mahapatra, 2020-12-10). 같은 글이 How Instagram suggests new content라는 다른 제목으로 engineering.fb.com에도 있다 — 인용할 때 중복 주의.

user
.let(seed_id=user_id)
.liked(max_num_to_retrieve=30)
.account_nn(embedding_config=default)
.posted_media(max_media_per_account=10)
.filter(non_recommendable_model_threshold=0.2)
.rank(ranking_model=default)
.diversify_by(seed_id, method=round_robin)

이 한 블록에서 읽히는 것 [확인]:

• seed 기반 확장이 retrieval의 기본 단위다 — 유저가 좋아한 계정(최대 30개)을 seed로 잡고 account_nn으로 유사 계정을 펼친다
• 계정당 미디어 상한이 파라미터다 (max_media_per_account=10)
• 필터가 모델 임계값이다 — non_recommendable_model_threshold=0.2. 정책 필터가 룰이 아니라 스코어 컷이라는 유일한 수치 근거
• 다양성이 retrieval 단계에 있다 — diversify_by(seed_id, method=round_robin). seed 계정 단위 라운드로빈. Facebook은 다양성이 pass 2(랭킹 뒤)에 있다고만 쓴다

seed 소스는 3종이고 우선순위가 있다 [확인]: H = Home Feed 유래, R = Explore/Reels/Shopping 등 다른 추천 지면 유래, F = personalized graph exploration 같은 백업. "The final merge order is as follows: H >> R > F." 그리고 후보 선택 학습 시 *"the overall distribution is not skewed away from Home-based sources"*를 제약으로 건다.

[추정] 이 글의 "constrained"는 exploration bandit이 아니라 Home Feed 분포에 맞추는 제약을 뜻한다 — 본문이 Thompson sampling·bandit·exploration budget을 전혀 언급하지 않고, 대신 미디어 타입 분포·freshness를 Home Feed와 맞춘다고 서술한다.

IGQL / IG2Vec — 1차 원문을 확보하지 못했다

• 2019년 "Powered by AI: Instagram's Explore recommender system"(Ivan Medvedev)이 IGQL(retrieval 전용 DSL)과 IG2Vec(계정 임베딩)을 소개한 글로 알려져 있다. 2026-08-09 기준 1차 원문 접근 실패: ai.meta.com/blog/powered-by-ai-instagrams-explore-recommender-system/ HTTP 500, ai.facebook.com 동일 경로 HTTP 500, instagram-engineering.com Medium 미러 연결 타임아웃. [관찰] 2026-08-09 — 직접 요청해 본 URL 3건에 한정된 관찰이다. 재현: 위 세 URL에 GET.
• 널리 인용되는 "수만 → 500 → 150 → 50 → 25" 퍼널 수치는 이 노트에서 근거로 쓰지 않는다. 1차 텍스트를 못 읽었고, 읽었다 해도 2019년 값이라 2026년 카드의 1500 → 100과 충돌한다. [추정]
• 다만 DSL의 존재와 형태는 위 2020년 쿼리 블록으로 1차 확인된다 — 이름을 몰라도 기계는 확인된다. [확인]
• [추정] account_nn(embedding_config=default)가 계정 임베딩 + 최근접 이웃이라는 IG2Vec 계열 컴포넌트를 가리킨다 — 메서드 이름 자체가 account nearest-neighbor다.

랭킹

세 가지 결합 형태 — Facebook과 가장 다른 지점

Facebook이 공개한 결합은 선형 하나다(Vijt = Σ w·Y, facebook.md). Instagram은 세 개를 서로 다른 문제에 쓴다고 공개했다.

(1) 2020, Suggested Posts — 곱셈형 [확인] Designing a Constrained Exploration System, 2020-12-10

Value(Post) = (probability_like)^weight_like * (1- probability_not_interested)^weight_see_less

(2) 2023, Explore — 덧셈형 + 음수항 [확인] Scaling the Instagram Explore recommendations system, 2023-08-09

Expected Value = W_click * P(click) + W_like * P(like) – W_see_less * P(see less) + etc.

(3) 2025, Notifications — 곱셈형 다양성 페널티 — 출처: A New Ranking Framework for Better Notification Quality on Instagram, 2025-09-02

Score(c) = R(c) × D(c)
D(c) = ∏_{i=1..m} (1 - w_i · p_i(c))
p_i(c) = max_{h ∈ H} sim_i(c, h)

⚠ (1)·(2)와 달리 이 세 줄은 verbatim이 아니다. 원문에서 수식은 LaTeX 이미지로 렌더링돼 본문 텍스트에 없고, 위는 그 이미지를 옮겨 적은 것이다 [관찰] 2026-08-09. 단 구성요소는 본문 산문이 뒷받침한다 — "the product of its base ranking score and a diversity demotion multiplier", "D(c) ∈ [0,1] is a penalty factor…" [확인]. 상세 → ../topics/feed-diversity.md

R(c) = base relevance, D(c) ∈ [0,1] = 페널티, H = 최근 발송 이력, w_i ∈ [0,1] = 차원별 강도, τ_i = 유사도 임계값. 베이스라인 구현에서 p_i(c)는 "equals 1 if the similarity exceeds a threshold τ_i and 0 otherwise". 차원은 content / author / notification type / product surface 4종.

읽는 법:

• ⚠ (1)과 (2)는 지면이 다르다. (1)은 Suggested Posts(Home Feed 끝에 붙는 비연결 콘텐츠), (2)는 Explore다. "Instagram이 곱셈형에서 덧셈형으로 갈아탔다"는 직접 근거가 없다. [추정] 다만 3년 간격 + 같은 사내 문헌 계보 + (2)의 소스가 (1)의 후속 시스템을 포함한다는 점에서 방향 전환으로 볼 여지는 있다.
• 구조적 차이는 실재한다 [추정]: 곱셈형은 P(not_interested) → 1이면 value가 0으로 붕괴한다(사실상 hard veto). 덧셈형은 음수항이 아무리 커도 다른 항이 이길 수 있다. 곱셈형은 negative 신호에 거부권을, 덧셈형은 교환 가능한 비용을 준다.
• 곱셈형의 지수 weight_like / weight_see_less는 로그를 취하면 선형이 된다 → Σ w·log P 형태. [추정] 즉 Facebook의 Σ w·P와 "선형결합"이라는 점은 같고 P를 쓰느냐 log P를 쓰느냐만 다르다.
• (3)은 다양성을 곱셈 페널티로 건다. facebook.md에서 "Meta는 다양성 알고리즘(MMR/DPP)을 공개하지 않는다"고 적었는데, Instagram 알림 쪽에서는 MMR 계열 max-similarity 페널티를 수식으로 공개했다. 피드가 아니라 알림이라는 단서는 붙지만, Meta 전체에서 가장 기계적인 다양성 공개다.

상세 비교는 topics/multi-task-ranking.md, topics/feed-diversity.md.

weight를 정하는 방법 — Facebook은 설문, Instagram은 최적화

[확인] 2020: 가중치는 *"offline replay over user sessions and b) online Bayesian optimization"*으로 보정한다. [확인] 2023: "There are two popular approaches to parameters tuning: Bayesian optimization and offline tuning." — 이 글에 "replay"는 0회 등장한다(2026-08-09 전문 확인).

Facebook은 같은 자리에서 "설문으로 정한다"고 쓴다(facebook.md, topics/survey-signals.md). 같은 회사, 같은 문제, 완전히 다른 답을 공개했다. [추정] 실제로는 둘 다 쓰고 각자 강조점만 다를 가능성이 높지만, 공개된 문장 수준에서는 명확히 갈린다.

1st stage는 2nd stage의 distillation이다

[확인] 2023: "We train the first stage ranker to predict the output of the second stage with the label: PSelect = { media in top K results ranked by the second stage}"

• early stage ranker의 라벨이 유저 행동이 아니라 late stage ranker의 top-K 소속 여부다. Facebook의 pass 0은 *"high recall"*이라고만 하고 라벨 정의가 없다.
• 모델: early stage = two-tower, late stage = *"multi-task multi label (MTML) neural network model"*로 *"the probability of different engagement events (click, like, etc.)"*를 예측. [확인]

예측 헤드 — 지면마다 다르다 (전부 [확인], verbatim)

⚠ 총 개수는 확정하지 못했다. 카드에서 뽑은 목록과 카드가 명시한 개수가 어긋나는 지면이 있어(Feed·Stories·Reels Chaining·Suggested Accounts) 아래는 확인된 항목 목록으로만 읽어야 한다. Facebook Feed의 10종과 단순 비교하지 말 것.

IG Feed (ig-feed, 2026-06-29) carousel 완주 / "How likely you are to enjoy this post" / skip / 작성자 프로필 체류시간 / DM으로 공유 / 포스트 체류시간 / 첫 포스트 skip / 첫 포스트 10초 초과 체류 / 비디오 소리 켜기 / "How likely the first post you see is to keep you spending time in your Feed during this session"

• 첫 포스트 전용 헤드가 3개다 (skip / 10초 / 세션 유지). [추정] 슬레이트 1번 슬롯을 별도 최적화 문제로 다룬다는 뜻이다. Facebook 카드에는 이런 포지션 특화 헤드가 없다(포지션은 피처로만 등장).
• "세션 지속"이 예측 대상이다 — 단건 인게이지먼트가 아니라 세션 길이를 직접 예측하는 헤드.

IG Explore (ig-explore, 2026-06-22) follow 확률 / 5초 초과 시청 / 비디오 95% 초과 시청 / 'Not Interested' 클릭 / comment / like / reshare / "How likely you click and also engage with a post" / save / "How likely you are to click one of the short, squared post in Explore to view it in full screen"

IG Reels Chaining (ig-reels-chaining, 2025-11-11) 오디오 재사용("use the audio from a reel you're viewing in one you create") / 3초 미만 시청 / "click 'Interested'" / comment / 같은 길이 릴 시청자 95% 대비 더 오래 봄 / Explore의 세로 릴 클릭 / reshare / Instagram 밖으로 공유 / follow

• How likely you are to watch more of a reel than 95% of users who watched reels of the same length — 절대 시청시간이 아니라 같은 길이 릴의 시청자 분포 대비 백분위를 예측한다. [추정] 길이 편향을 라벨 정의에서 제거하는 방식이고, Facebook이 외부 아티클 dwell time에서 상한 클리핑으로 처리한 문제(facebook.md)를 Instagram은 분위수 정규화로 푼다.
• 오디오 재사용이 예측 대상이다 — 소비가 아니라 창작 유발을 랭킹 타깃으로 둔다. Meta 문서 전체에서 여기만 있다.

IG Stories (ig-stories, 2025-09-18) 상단 스토리 클릭 / question 응답 상호작용 / How likely it is that you and the story's author are family or good friends / 답장 클릭 / like 전송 / 뷰어에서 프로필 진입 / 릴 이펙트 저장 / 다음 스토리 스와이프 / 현재 스토리 이탈 / poll·slider 응답

• "가족 또는 친한 친구인가"가 예측 헤드다. 관계 분류기 자체가 멀티태스크 헤드로 들어간다. Facebook 카드에는 *"strong intent to interact with a connection"*이 있는데 그건 행동 예측이고, 이건 관계 자체의 예측이다.

IG Feed Recommendations (ig-feed-recommendations, 2026-06-29) "How informative a post is" / 'Interested' 클릭 / 홈피드 릴 클릭 후 Reels 체류시간 / 최상단 포스트 조회 후 피드 스크롤 지속시간 / 다음 포스트 스크롤 / 작성자 프로필 클릭 / 댓글 클릭 / 첫 포스트 skip / 릴 풀스크린 클릭 / 오디오 켜기

• How long will the user spend in reels after clicking into a reels post in home feed — 지면 이동 후의 체류시간을 예측한다. Feed 랭킹이 Reels 소비를 목적 함수에 넣고 있다는 직접 근거.

IG Suggested Accounts (ig-suggested-accounts, 2025-03-07) follow 후 콘텐츠 조회 / follow 후 맞팔(follow-back)까지 / follow / follow 후 프로필 방문 / 맞팔

• 맞팔 확률이 별도 예측 헤드다. 단방향 follow가 아니라 상호 연결 형성을 목표로 둔다.

실제 피처 이름 (발췌, 전부 [확인] verbatim)

• Explore: "The amount of time you've spent on Explore viewing posts from post's author in recent past" / "How many times you've seen short, squared reel in Explore" / "How many follows button clicks received on a post in Explore" — Explore 안에서의 행동만 따로 집계하는 피처군이 있다
• Reels Chaining: "Whether or not you've been viewing reels for more than 15 seconds" — 세션 상태가 이진 피처다 / "The authors of reels you've spent less than three seconds watching" — 부정 신호를 작성자 리스트로 보관 / "How much time has viewers from your country spent on this reel" — 국가 단위 집계 피처
• Feed Recommendations: "The ratio of engagement counter to vpvd" — 비율 피처(vpvd = video play view duration 계열로 추정) / "What is the device platform e.g. ios, android" / "How many times you've opened the app in the last 7 days"
• Feed: "Whether the post is informative content (news, product reviews, tutorials, how-tos)" — 콘텐츠 유형 분류기 출력이 피처 / "How recently the post was created (within 90 days)" — recency 창이 90일 / "Whether it's a photo and how much text is overlaid on it" — 이미지 위 텍스트량 / "Which Reels-watch-time group you fall into" — 유저 세그먼트가 피처
• Stories: "The average and maximum amounts of time you've spent viewing stories" — 평균과 최대를 둘 다 (개인 내 정규화용으로 보인다, [추정])

Mosseri의 지면별 신호 순서 — Facebook에 없는 공개 형태

[확인] Instagram Ranking Explained, 2023-05-31 (이후 갱신됨)

• Explore만 "포스트 자체 정보"가 1위다. 나머지는 유저 활동이 1위. [추정] 비연결 지면에서는 (유저, 작성자) 관계 이력이 거의 없으니 아이템 피처에 무게가 갈 수밖에 없다.
• Reels는 "작성자와의 상호작용 이력"이 2위인데 Explore는 3위다. 같은 비연결성 지면인데 순서가 다르다.
• Facebook은 이런 지면별 신호 서열을 공개한 적이 없다 — 대신 "사용 빈도 3단계"(most/occasionally/less frequently)만 준다(facebook.md). 같은 정보를 두 서비스가 다른 축으로 공개한다.

초장기 유저 히스토리 — DV365

[확인] DV365: Extremely Long User History Modeling at Instagram, KDD 2025 (arXiv 2025-05-31, Meta/Instagram 저자)

• 인코딩하는 히스토리 길이: 최대 70,000, 평균 40,000 인터랙션. explicit 타임라인 max 35K/avg 10K, implicit max 35K/avg 30K
• 방법: 학습 시 시퀀스 길이를 늘리는 대신 offline embedding — *"multi-slicing and summarization"*으로 서브시퀀스별 pooling(200개 pooled embedding) → Funnel Summarization Architecture로 압축
• 단일 upstream 모델이 Instagram·Threads의 15개 product model에 공급되고 Reels/Feed/Explore/Stories의 retrieval·ranking 양쪽에 쓰인다
• 갱신 주기 6시간, 양자화 후 저장 형태 58×17 long integer (200×256 fp32에서 압축)
• 온라인: Instagram 앱 전체 time spent +0.7%, Reels 랭킹 태스크 NE 평균 0.4% 이상 개선, retrieval hit rate 2~8% 개선
• "production battle-proven for >1 year since our first launch", 그리고 기존 attention 계열 시퀀스 모델(HSTU 포함) 위에 얹어도 incremental하다고 주장 — attention은 40K 길이에서 수확 체감

[추정] Instagram이 Meta 안에서 "초장기 히스토리"의 레퍼런스 지면이다. HSTU 논문이 지면을 익명화한 것(facebook.md 열린 질문 5)과 달리 DV365는 제목에 Instagram을 박았다. 상세는 topics/sequence-transformer-ranking.md.

모델 운영 규모 — Instagram만 공개했다

[확인] Journey to 1000 models: Scaling Instagram's recommendation system, 2025-05-21

• 프로덕션 1,000개 이상의 ML 모델, "more than 10 launches per week"
• 퍼널 레이어 명칭이 여기서 확정된다: Sourcing → Early-stage ranking (ESR) → Late-stage ranking (LSR)
• 모델 명명 규칙이 공개된다: ig_stories_tray_mtml = ig(앱) / stories(지면) / tray(Stories 트레이) / mtml(multi-task-multi-label). → 지면×컴포넌트마다 별도 MTML 모델이 있다는 직접 근거다.
• 인프라: Model Registry(Configerator 기반), 자동화된 launch 워크플로("from days to hours"), Model Stability Metric(calibration + normalized entropy로 SLO 생성), 녹화 트래픽 리플레이 기반 오프라인 평가, 팀 단위 capacity 쿼터

[추정] 이 글의 진짜 내용은 랭킹이 아니라 "랭킹 모델을 1000개 굴리는 조직 문제" 다. Meta가 이 층위를 공개한 건 Instagram 쪽뿐이다.

팔로워 수 입력 제거

• [확인] Rewarding original creators on Instagram 계열 정책 — 2024-04-30 발표의 후속(현행 페이지는 2026-04-30 갱신)
• [확인] The latest with Instagram, 2025-01-21: "Historically, creators with large follower counts scored higher in Instagram's content ranking. However, last year we announced an update to reels recommendations. Now creators of all sizes have equal opportunity to find breakthrough moments and reach new audiences." (3문장째는 현행 페이지 기준으로 재복사 2026-08-09 — 이전 판이 옮긴 문장은 구판이거나 부정확했다. 과거형 인정이라는 실질은 동일)
• → 팔로워 수가 랭킹 스코어에 들어갔었다는 걸 Meta가 스스로 과거형으로 인정한 문장이다. 어떤 형태의 입력이었는지, 무엇으로 대체했는지는 미공개.
• [추정] 2024-04-30 발표에 있었다는 "작은 크리에이터에게 유리한 새 랭킹 입력", "원본이 리포스트를 대체", "단계적 오디언스 확대"는 Mosseri 게시물 기반이고 1차 URL을 확보하지 못해 2차 보도로만 확인했다.

재순위·다양성·필터

"같은 계정 3연속 차단"은 틀렸다 — 디벙크

널리 반복되는 "Instagram은 같은 계정의 게시물이 3개 이상 연속되면 막는다"는 Meta 1차 출처가 없다. Mosseri의 실제 문장에는 숫자가 없다.

[확인] Instagram Ranking Explained, 2023: "we try to avoid showing too many posts from the same person in a row, or too many suggested posts back to back"

• "too many", "try to avoid" — 임계값도 없고 하드 제약도 아니다.
• 같은 문장이 두 개의 서로 다른 제약을 말한다: (a) 동일 작성자 연속, (b) suggested(비연결) 포스트 연속. (b)는 Facebook에 대응 서술이 없다.
• IG Feed 카드의 유일한 다양성 문장도 숫자가 없다 [관찰] 2026-08-09 (ig-feed 카드 본문 1건): "The system also tries to ensure your feed has a balanced mix of content types." — Facebook Feed 카드의 *"you wouldn't see multiple video posts in a row"*보다 오히려 덜 구체적이다.
• 반면 retrieval 단계 다양성은 기계적으로 공개돼 있다: 위 IGQL 쿼리의 diversify_by(seed_id, method=round_robin). [추정] Instagram의 다양성은 랭킹 후 재배열보다 후보 생성 단계의 seed 라운드로빈이 주력일 수 있다.

정책 필터 — 스코어 컷과 정책 문서 두 층

• [확인] retrieval 안에 모델 임계값 필터: filter(non_recommendable_model_threshold=0.2) (2020)
• [확인] DSA 제출 문서: "Our systems typically first produce an inventory of available content and then filter it to remove content that potentially violates our policies." — Instagram Systemic Risk Assessment (평가기간 2023-09~2024-08). ⚠ 건 URL은 보고서 허브 페이지이지 인용 문서 자체의 영구 링크가 아니다 — 이 절의 verbatim 4건은 문서 직링크 없이는 재확인 불가 (2026-08-09).
• [확인] 같은 문서: "We reduce this risk by limiting the role of shares and comments in the distribution of sensitive topics." — facebook.md에 적은 것과 동일 문장이 Instagram 보고서에도 있다. 주제별 신호 가중 차등이 Meta 공통 정책이라는 뜻.
• [확인] 같은 문서: 청소년 대상으로 "under 18 age gating, probable violation demotions on feed, age based filtering on recommended surfaces and hashtag filtering"
• [확인] 같은 문서: "10 recommender 'System Cards'" — 현재 인덱스의 Instagram 카드 수와 일치한다.

원본성(originality) — Instagram이 Facebook보다 먼저·강하게 걸었다

[확인] Rewarding original creators on Instagram, 현행 페이지 2026-04-30 갱신

• 대상이 Reels에서 Photos·Carousels로 확대됐다
• 남의 콘텐츠를 주로 리포스트하는 계정은 추천을 받지 못한다
• 원본 판정 기준: 직접 촬영/제작, 자체 편집 모음·가이드, 그리고 *"meaningful modifications"*가 가해진 3자 콘텐츠
• 복구: 최근 30일간 게시물 대부분이 원본으로 간주되면 다시 추천 가능(rolling window — "마지막 위반 후 30일 경과"라는 시점 기준이 아니라 최근 30일 콘텐츠 구성 기준), Account Status에서 확인 가능
• [추정] "30일 내 리포스트 10회 이상"이라는 구체 임계값은 1차 확인 실패. 2차 보도에 반복 등장하지만 현행 Meta 페이지 본문에서 확인하지 못했다. 인용 시 반드시 미확인 표기.

facebook.md의 열린 질문 10(2026-03 Facebook 원본 크리에이터 보상)과 짝이다. [추정] Instagram이 먼저(2024) 걸고 Facebook이 뒤따랐다.

청소년 — 추천 자격 자체를 나이로 자른다

[확인] New PG-13 Guidelines for Instagram Teen Accounts, 2025-10-14

• "Teens shouldn't see content that goes against our updated guidelines in recommendations (Explore, Reels, and in-Feed), Feed, and Stories — even when shared by someone they follow." — 팔로우한 계정의 콘텐츠에도 적용된다. 연결/비연결 경계를 넘는 필터.
• "Teens will no longer be able to follow accounts that we've found regularly share age-inappropriate content" + "We won't recommend these accounts to teens, and we'll make it harder for teens to find these accounts in Search." — 계정 단위 필터
• "We'll block teens' ability to see content results for a wider range of mature search terms, such as 'alcohol' or 'gore'."
• [추정] MPA가 "PG-13" 명칭 사용 중단을 요구했다는 건 2차 보도로만 확인. 2026-04 후속 발표에서 명칭이 "13+"로 바뀐 정황이 있다 — Instagram Expands Teen Accounts Inspired by 13+ Content Ratings (미열람).

콜드스타트

신규 유저 — Facebook에 없는 공개가 여기 있다

[확인] Designing a Constrained Exploration System, 2020: 인게이지먼트 이력이 희소한 유저에 대해 A → Account Liked by A → Accounts followed by the accounts A likes (Seed Accounts) 경로로 seed를 만든다. one-hop / two-hop 그래프 확장.

• facebook.md는 "Facebook 신규 유저 콜드스타트 = no primary source found"로 끝난다. Instagram 쪽만 공개돼 있다.
• 보조 시스템이 Suggested Accounts다 [확인] (ig-suggested-accounts): 피처가 "How many mutual friends do you and the suggested accounts have on Instagram", "How many popular followers do suggested account have", "Whether the suggested account is following you", "How long the suggested account has been following you", "How many follows have you made in the last 28 days" — 전부 그래프 피처다. 콘텐츠 임베딩이 목록에 없다.
• [추정] 신규 유저 문제를 Instagram은 "어떤 콘텐츠를 보여줄까"가 아니라 "어떤 계정을 팔로우시킬까"로 치환한다 — Suggested Accounts 카드의 예측 헤드 5종이 전부 follow/follow-back이기 때문.

신규 콘텐츠

Instagram 전용 1차 출처를 찾지 못했다. Meta의 콘텐츠 콜드스타트 공개(Epinet + Thompson Sampling, 노출 10,000 미만 정의)는 Facebook Reels 배포 사례다 → facebook.md. [추정] 같은 스택이 Instagram Reels에도 갈 개연성은 높지만 논문이 지면을 Facebook으로 명시했으므로 Instagram 근거로 쓰면 안 된다.

[확인] 대신 Instagram 쪽에는 매시간 fine-tune(2023)과 6시간 주기 DV365 갱신(2025)이라는 freshness 인프라가 공개돼 있다.

피드백 신호

negative가 예측 헤드로 존재한다 — 그것도 지면마다 다른 이름으로

[확인] 카드 verbatim

• 그리고 value model 수식 자체에 negative가 들어간다 — 2020년은 (1 - P(not_interested))^w, 2023년은 – W_see_less * P(see less). [확인]
• Facebook은 부정 예측의 존재를 Transparency Center 본문 서술로만 밝힌다(hide/snooze/report/angry가 분포를 낮춘다). Instagram은 수식 안에 항으로 박아서 공개했다. [추정] 이게 두 서비스 공개 수준 차이의 가장 선명한 예다.
• 부정 신호를 저장하는 방식도 보인다 [확인]: Reels Chaining 피처 "The authors of reels you've spent less than three seconds watching" — 3초 미만 시청 작성자 리스트를 피처로 유지한다.

DM 공유(send)가 예측 헤드다

[확인] ig-feed: "How likely you are to share a post with someone in a direct message" / ig-reels-chaining: "How likely you are to share a reel off of Instagram", "How likely you are to reshare a reel"

• "sends"가 랭킹 타깃이라는 1차 근거는 이 두 문장이다.
• [추정] 널리 인용되는 "가장 중요한 3신호 = watch time / sends per reach / likes per reach"(2025-01 Mosseri)는 Mosseri의 Instagram 영상 게시물이 원출처이고 텍스트 1차 URL을 확보하지 못했다. 2차 보도 기반이다. "sends가 likes의 3~5배 가중"이라는 배수는 어떤 Meta 문서에도 없다 — 인용 금지.
• [확인] 다만 방향성은 카드와 일치한다: DM 공유와 외부 공유가 각각 별도 예측 헤드로 실재한다.

유저 컨트롤 — Your Algorithm

[확인] Control Your Instagram Reels Algorithm — 최초 2025-12-10(미국, Reels), 이후 2026-04-15 / 2026-06-10 확대

• 현재 범위: "Your Algorithm is now live across all of Instagram, including Feed, Reels, and Explore."
• 대시보드: "View an AI-generated summary of the topics influencing the posts and recommendations you see" + 개별 포스트에 관심사 라벨(예: "From Running")
• 조작: "tell us what you want to see more or less of, or add new topics entirely" — 자유 텍스트 입력
• 반영 속도는 공개되지 않았다. [관찰] 2026-08-09 (검사한 코퍼스: 위 발표 글 본문 1건 — Threads Dear Algo와 달리 시간 창 표현이 없다)
• 모델은 공개되지 않았다 — *"AI"*라고만 쓴다. [추정] 토픽 요약을 자연어로 생성하고 자유 텍스트를 받는 구조라 LLM일 개연성이 높지만 Meta는 명시하지 않았다. topics/llm-in-recsys.md 참고.
• Facebook의 Show more / Show less(→ Interested / Not interested)와 성격이 다르다: Facebook 쪽은 "temporarily increase/decrease the ranking score for that post and posts like it" (포스트 단위, 일시적). Instagram의 Your Algorithm은 토픽 단위의 지속적 프로파일을 노출하고 편집하게 한다. [추정] 같은 회사가 "설명 가능한 관심사 프로파일"을 Instagram에서만 제품화했다.
• [추정] "reset your recommendations"(추천 이력 초기화)는 2024~2025 사이 도입됐고 Your Algorithm에 흡수된 것으로 보이나, 독립 발표의 1차 URL을 확보하지 못했다.
• 카드가 명시하는 재순위 관련 컨트롤 [확인]: Explore의 "Not Interested" / "Tune Your Algorithm", Feed의 Mute·Favorites·"See Newest Content First"·Following/Favorites 탭, Reels의 "Click 'Following' on the Reels feed".

규제 — 2026년 현재 진행형

[확인] Commission preliminarily finds the addictive design of Instagram and Facebook in breach of the Digital Services Act, 2026-07-10

• 조사 대상: "features such as infinite scroll, autoplay, push notifications, and the platforms' highly personalised recommender systems"
• 예비 판단: "Meta did not adequately assess the risks of its addictive design on the physical and mental wellbeing of users, including minors and vulnerable adults.", "Meta's current mitigation measures failed to effectively tackle the risks stemming from its addictive design."
• [추정] 요구 시정 조치로 "autoplay·infinite scroll 기본 비활성화, 스크린타임 브레이크, engagement 중심이 덜한 추천으로의 변경"이 보도되나 EC 보도자료 본문에서 해당 문장을 확인하지 못했다 — 2차 보도 기반.
• [추정] 제재 상한 전 세계 매출 6%. 2차 보도.

→ 이 노트에서 가장 중요한 점: 위에 정리한 무한 스크롤 기반 퍼널·세션 지속 예측 헤드(How likely the first post you see is to keep you spending time in your Feed during this session)가 정확히 EC가 문제 삼는 대상이다. [추정] 규제 압력이 랭킹 목적 함수를 바꾸는 첫 사례가 될 수 있어 추적 가치가 높다.

이 서비스에서 나온 일반화 노트

• topics/multi-task-ranking.md — Meta 안의 3종 결합 형태: FB Σ w·P(덧셈) / IG 2020 Π P^w(곱셈) / IG 2023 Σ w·P + 음수항. 곱셈형의 hard-veto 성질
• topics/candidate-allocation.md — IG Explore 1500→100(15:1) vs FB Feed 500→500. 소스별 tunable weight
• topics/embedding-retrieval.md — two-tower를 "item tower 캐시 가능"이라는 이유로 고른 사례, FAISS/HNSW, first-stage distillation 라벨 PSelect
• topics/feed-diversity.md — retrieval 단계 diversify_by(round_robin) vs 랭킹 후 pass 2. 알림의 곱셈 페널티 수식
• topics/model-freshness.md — 매시간 fine-tune, DV365 6시간 갱신, 1000 모델 / 주 10 런치
• topics/sequence-transformer-ranking.md — DV365(70K/40K)가 attention 시퀀스 모델 위에 incremental
• topics/llm-in-recsys.md — Your Algorithm의 AI 생성 토픽 요약 + 자유 텍스트 입력

열린 질문

1. 2020 곱셈형 → 2023 덧셈형이 실제 전환인가. 지면이 다르다(Suggested Posts vs Explore). 같은 지면에서의 전후 비교 자료 없음.
2. W_click, W_like, W_see_less의 실제 스케일과 부호. 심볼릭 수식만 공개.
3. ig-reels 카드는 왜 없는가. Reels 탭 전체를 커버하는 시스템 카드가 존재하지 않는 이유 미공개.
4. 각 카드의 예측 헤드 정확한 총 개수. 추출 결과가 카드 명시 개수와 어긋난 지면이 있다(Feed·Stories·Reels Chaining·Suggested Accounts). 재확인 필요.
5. 2019 "Powered by AI: Instagram's Explore recommender system" 1차 원문. ai.meta.com 500, Medium 미러 타임아웃. IGQL/IG2Vec 명칭의 1차 근거가 비어 있다.
6. "30일 내 리포스트 10회" 임계값의 1차 출처.
7. Mosseri의 2025-01 "3신호" 발언의 텍스트 1차 URL.
8. Instagram 신규 콘텐츠 콜드스타트. Epinet은 Facebook Reels 사례다.
9. Explore의 소스별 weight를 무엇으로 튜닝하는가. "tunable"이라고만 하고 목적 함수·최적화 방법 미공개.
10. Your Algorithm의 토픽 생성 모델과 반영 지연.
11. Feed/Explore/Reels 세 지면의 모델이 통합되고 있는가. Zuckerberg의 "three giant transformers" 발언은 앱 단위(FB/IG/ads)이지 Instagram 내부 지면 단위가 아니다 → facebook.md.
12. EC 예비 판단(2026-07-10) 이후 실제 랭킹 변경.

출처

Meta 공식 — 엔지니어링

• Scaling the Instagram Explore recommendations system — 2023, 블로그. 덧셈형 value model, two-tower, distillation 라벨, 매시간 재학습의 1차 출처
• Designing a Constrained Exploration System — 2020-12-10, 블로그 (Amogh Mahapatra). 곱셈형 value model + IGQL 쿼리 + one-hop/two-hop의 1차 출처. ⚠ How Instagram suggests new content와 동일 글, 다른 제목
• Journey to 1000 models: Scaling Instagram's recommendation system — 2025, 블로그. 1000+ 모델 / 주 10+ 런치 / Sourcing·ESR·LSR / ig_stories_tray_mtml
• A New Ranking Framework for Better Notification Quality on Instagram — 2025, 블로그. Meta가 공개한 가장 기계적인 다양성 수식
• ⚠ Powered by AI: Instagram's Explore recommender system — 2019, 블로그. 2026-08-09 HTTP 500, 미열람. 이 노트는 이 글을 근거로 쓰지 않았다

Meta 공식 — 제품/정책

• Instagram Ranking Explained — 2023-05-31, 블로그. 지면별 신호 서열 + "too many ... in a row"
• Control Your Instagram Reels Algorithm (Your Algorithm) — 2025-12-10 최초, 2026-06-10까지 갱신, 블로그
• Rewarding original creators on Instagram — 현행 2026-04-30 갱신, 블로그
• The latest with Instagram — 2025-01-21, 블로그. 팔로워 수 랭킹 입력의 과거형 인정
• New PG-13 Guidelines for Instagram Teen Accounts — 2025-10-14, 블로그
• Instagram Expands Teen Accounts Inspired by 13+ Content Ratings — 2026, 블로그. 미열람

Transparency Center (AI system card, 규제 대응 1차 문서)

• 인덱스 — Instagram 10종
• ig-feed (2026-06-29) · ig-explore (2026-06-22) · ig-feed-recommendations (2026-06-29) · ig-reels-chaining (2025-11-11) · ig-stories (2025-09-18) · ig-suggested-accounts (2025-03-07)
• ⚠ ig-reels — 404 실측 (2026-08-09)
• Regulatory and Other Transparency Reports — Instagram DSA Systemic Risk Assessment (평가기간 2023-09~2024-08), 규제문서

논문

• DV365: Extremely Long User History Modeling at Instagram — KDD 2025, 논문. 70K/40K 히스토리, 15개 downstream 모델, time spent +0.7%

규제기관

• Commission preliminarily finds the addictive design of Instagram and Facebook in breach of the DSA — 2026-07-10, 규제문서

2차 (등급 하향 필수)

• Mosseri 2025-01 "watch time / sends per reach / likes per reach" 3신호 — 원 게시물이 Instagram 영상이라 텍스트 1차 URL 미확보. 배수(3~5x)는 어떤 Meta 문서에도 없음
• Mosseri 2024-04-30 랭킹 변경 4종(소규모 크리에이터 입력, 원본이 리포스트 대체, 리포스트 라벨, 애그리게이터 제외) — 1차 URL 미확보
• "30일 내 리포스트 10회 이상" 임계값 — 현행 Meta 페이지 본문에서 미확인
• MPA의 "PG-13" 명칭 사용 중단 요구 — 2차 보도