Пожалуй, каждый Instagram-блогер стремится иметь как можно больше подписчиков, лайков, комментариев, просмотров постов. Но что стоит за всеми этими терминами? И как они влияют друг на друга?
Алгоритмы Instagram (как и любой другой крупной социальной сети) держатся в строжайшем секрете. Однако при некоторой смекалке и опыте работы с Python можно выявить некоторые закономерности, и понять, какой параметр влияет на охват ваших постов больше, а какой меньше.
Кроме того, не забывайте о возможностях машинного обучения с помощью Python. Умело используя данные Instagram, вы можете строить прогностические модели и с большой вероятностью заранее знать, на какой охват вы можете рассчитывать для своих постов.
В этом посте я покажу вам пример того, как я это делаю.
