Theo ước tính của DataReportal, người dùng toàn cầu dành hơn 15 tỷ giờ mỗi ngày cho nội dung mạng xã hội. Đây là cơ hội lớn để các thương hiệu tiếp cận khách hàng, nhưng cũng đồng nghĩa với việc mỗi bài đăng phải cạnh tranh với vô số nội dung khác để giành lấy sự chú ý. Thuật toán chính là yếu tố quyết định nội dung nào được ưu tiên xuất hiện trên bảng tin của từng người dùng.
Điều đáng nói là cùng một nội dung có thể thu hút hàng nghìn lượt tương tác trên Facebook nhưng lại chìm nghỉm trên TikTok hay LinkedIn. Sự khác biệt đến từ đâu? Câu trả lời nằm ở cách mỗi nền tảng sử dụng thuật toán để lựa chọn và phân phối nội dung.
1. Thuật toán mạng xã hội đang phân phối nội dung như thế nào?
Trước đây, các bài đăng trên mạng xã hội chủ yếu được hiển thị theo thứ tự thời gian, bài mới xuất hiện trước. Thế nhưng, khi lượng nội dung ngày càng lớn, bài đăng mới nhất chưa chắc đã là bài người dùng muốn xem nhất. Các nền tảng vì thế dần thay đổi cách phân phối, sử dụng AI để dự đoán nội dung nào phù hợp nhất với sở thích và hành vi của từng người.
Để làm được điều đó, AI phân tích lịch sử tương tác, những tài khoản người dùng thường theo dõi và đặc điểm của từng bài đăng. Từ những thông tin này, hệ thống dự đoán khả năng họ sẽ xem, thích, bình luận hoặc chia sẻ, rồi xếp hạng nội dung theo mức độ phù hợp.
Giả sử một người thường xuyên đọc các bài phân tích về thương hiệu, một bài viết chuyên sâu chỉ có vài trăm lượt thích vẫn có thể được ưu tiên hơn video đang thu hút hàng nghìn tương tác nhưng không liên quan đến sở thích của họ.
Có thể nói mỗi mạng xã hội lại có cách riêng để đánh giá nội dung nào phù hợp với người dùng. Vậy Facebook, Instagram, TikTok hay LinkedIn đang ưu tiên những tín hiệu gì khi quyết định bài đăng nào được hiển thị?
2. Thuật toán của các nền tảng mạng xã hội lớn hoạt động như thế nào trong năm 2026?
Dù cùng sử dụng AI để lựa chọn nội dung phù hợp với người dùng, mỗi mạng xã hội lại có những ưu tiên riêng. Bảng dưới đây sẽ giúp marketer hình dung rõ hơn sự khác biệt về tín hiệu xếp hạng, định dạng nội dung và cách tối ưu trên từng kênh.
Trên Facebook, không phải mọi lượt thích hay bình luận đều mang ý nghĩa giống nhau. Với người hiếm khi bình luận, việc họ chủ động để lại ý kiến có thể thể hiện mức độ quan tâm rõ rệt. Nhưng với người có thói quen bình luận thường xuyên, thời gian họ dừng lại ở một bài đăng có thể phản ánh rõ hơn mức độ quan tâm.
Để đưa ra dự đoán, Facebook kết hợp nhiều tín hiệu như mối quan hệ với bạn bè, group, fanpage, định dạng nội dung thường xem và khả năng người dùng sẽ thích, bình luận hoặc chia sẻ. Chẳng hạn, người thường xuyên xem video có thể nhìn thấy nhiều video hơn, trong khi người thích xem ảnh lại có xu hướng nhìn thấy nhiều bài đăng hình ảnh.
Điều này cũng lý giải vì sao không có một định dạng chắc chắn mang lại reach tốt cho mọi fanpage. Thay vì chuyển toàn bộ nội dung sang Reels chỉ vì xu hướng, marketer nên quan sát nhóm khách hàng của mình thường quan tâm đến điều gì và tiếp nhận thông tin theo cách nào để lựa chọn hình thức phù hợp.
Trên Instagram, một bài đăng có nhiều lượt thích chưa chắc đã tiếp cận được nhiều người mới. Theo Adam Mosseri, người đứng đầu Instagram, ba tín hiệu xếp hạng nổi bật là thời gian xem (Watch Time), lượt thích (Likes) và lượt gửi bài qua tin nhắn (Sends). Trong đó, lượt thích có vai trò lớn hơn khi phân phối đến người đã theo dõi, còn lượt gửi bài lại quan trọng hơn với khả năng tiếp cận người chưa theo dõi.
Sự khác biệt còn thể hiện ở cách Instagram xếp hạng nội dung trên từng khu vực hiển thị:
Bảng tin (Feed): Dự đoán khả năng người dùng dành thời gian xem, thích, bình luận hoặc chia sẻ bài đăng dựa trên lịch sử tương tác và hành vi trước đó.
Tin (Stories): Ưu tiên nội dung từ những tài khoản người dùng thường xuyên xem và tương tác, đặc biệt là bạn bè hoặc người có mối quan hệ thân thiết.
Video ngắn (Reels): Đánh giá khả năng người dùng xem gần hết video, nhanh chóng lướt qua hoặc tương tác bằng cách bình luận, chia sẻ.
Khám phá (Explore): Đề xuất nội dung từ những tài khoản người dùng chưa theo dõi, dựa trên khả năng họ sẽ xem, tương tác hoặc quyết định theo dõi tài khoản mới.
Bởi vậy, nếu muốn mở rộng tệp khách hàng trên Instagram, thương hiệu cần tạo ra nội dung không chỉ hấp dẫn mà còn đáng chia sẻ. Một Carousel tổng hợp kiến thức hữu ích hay Reel phân tích tình huống quen thuộc có thể khiến người xem muốn gửi cho bạn bè, thay vì chỉ dừng lại ở một lượt thích.
TikTok
Khi mở TikTok, người dùng thường bắt đầu từ trang Dành cho bạn (For You), nơi liên tục xuất hiện những video được đề xuất, kể cả từ các tài khoản họ chưa theo dõi. Để lựa chọn nội dung, hệ thống xem xét người dùng thường xem video nào, dành bao lâu để xem, có xem hết hay nhanh chóng lướt qua. Những hành vi này được kết hợp với thông tin về chủ đề, âm thanh và hashtag để dự đoán video nào có thể khiến họ quan tâm.
Đây là lý do một câu mở đầu hấp dẫn chưa chắc đã đủ. Người xem có thể dừng lại vì tò mò, nhưng nếu phần giải thích phía sau dài dòng hoặc không đáp ứng kỳ vọng, họ vẫn dễ dàng chuyển sang video khác. Thay vì dành quá nhiều thời gian giới thiệu, marketer nên đưa vấn đề chính lên sớm và dẫn dắt nội dung đủ mạch lạc để người xem muốn theo dõi đến cuối.
Không ít người dành vài phút đọc hết một bài phân tích trên LinkedIn mà chẳng để lại lượt thích hay bình luận nào. Để nhận diện sự quan tâm này, nền tảng còn xem xét thời gian người dùng dừng lại trên bài đăng (Dwell Time), bên cạnh chất lượng nội dung và những tương tác đã ghi nhận.
Trong năm 2026, LinkedIn tiếp tục cải tiến AI để kết nối bài viết với chuyên môn, kinh nghiệm và mối quan tâm nghề nghiệp của từng người. Một bài phân tích về chiến lược định giá chẳng hạn, vẫn có cơ hội tiếp cận những người đang tìm hiểu về quản trị thương hiệu dù họ chưa theo dõi tác giả.
Với đặc thù này, LinkedIn phù hợp để phát triển các bài phân tích có quan điểm rõ ràng, tài liệu nhiều trang hoặc video chia sẻ kinh nghiệm. Thay vì cố gắng hấp dẫn số đông, một nội dung đủ sâu và đúng vấn đề người đọc đang quan tâm có thể mở ra những cuộc trao đổi chuyên môn giá trị hơn.
YouTube
Tiêu đề hấp dẫn cùng ảnh đại diện video (thumbnail) bắt mắt có thể khiến người dùng nhấp vào xem, nhưng điều gì xảy ra nếu họ nhanh chóng rời đi? YouTube còn đánh giá thời gian xem, mức độ phù hợp và những phản hồi thể hiện sự hài lòng để lựa chọn nội dung đề xuất.
Cách phân phối cũng khác nhau tùy vị trí. Trên trang chủ, YouTube dựa nhiều vào lịch sử xem và sở thích; còn khi người dùng chủ động tìm kiếm, mức độ phù hợp giữa video với nội dung họ muốn tìm lại quan trọng hơn.
Điều này mở ra hai hướng triển khai cho thương hiệu: video ngắn Shorts có thể giúp giới thiệu nhanh một chủ đề, trong khi video dài phù hợp để phân tích những vấn đề cần giải thích kỹ hơn. Hai định dạng không nhất thiết phải cạnh tranh với nhau, mà có thể bổ trợ cho nhau khi khách hàng muốn tìm hiểu sâu hơn.
Threads
Khác với những nền tảng thiên về video hay hình ảnh, Threads được xây dựng xoay quanh việc chia sẻ quan điểm và phát triển hội thoại. Meta từng ghi nhận gần một nửa lượt xem trên Threads đến từ các phản hồi (Replies). Điều này cho thấy phần thảo luận bên dưới không đơn thuần là nơi người dùng để lại ý kiến, mà còn có thể tạo thêm cơ hội để nội dung được khám phá.
Threads cũng dựa trên mối quan tâm và lịch sử tương tác để đề xuất bài viết, trong khi những nội dung gắn thẻ chủ đề (Topic Tag) thường ghi nhận nhiều lượt xem hơn. Với thương hiệu, một góc nhìn đủ sắc để người đọc muốn phản biện hoặc chia sẻ kinh nghiệm có thể phù hợp hơn một thông điệp quảng bá thông thường. Dĩ nhiên, giá trị không nằm ở việc cố tạo ra thật nhiều bình luận, mà ở khả năng mở ra những cuộc trao đổi thực sự có ý nghĩa.
X (Twitter)
Trên X, người dùng có thể lựa chọn giữa bảng tin Dành cho bạn (For You), nơi hiển thị cả những bài được đề xuất, và Đang theo dõi (Following), nơi họ xem nội dung từ các tài khoản đã theo dõi. Để lựa chọn bài đăng, thuật toán xem xét mối quan hệ giữa các tài khoản, lịch sử tương tác và mức độ liên quan đến những chủ đề người dùng quan tâm.
Với các cuộc thảo luận về sự kiện hoặc thông tin mới, thời điểm xuất hiện cũng rất đáng cân nhắc. Một thương hiệu công nghệ chia sẻ góc nhìn về sản phẩm AI ngay khi vừa ra mắt có thể tham gia vào cuộc trao đổi đang thu hút sự chú ý. Nhưng vài ngày sau, cộng đồng có thể đã chuyển sang vấn đề khác.
Thay vì chỉ duy trì lịch đăng cố định, thương hiệu nên theo sát những diễn biến liên quan đến ngành hàng để biết khi nào mình có thể đóng góp thông tin hoặc quan điểm hữu ích.
Pinterest gắn liền với thói quen tìm kiếm ý tưởng và lưu lại để tham khảo sau, từ công thức nấu ăn, cách phối đồ đến trang trí nhà cửa. Thuật toán sử dụng thông tin từ hình ảnh, lịch sử tìm kiếm, những chủ đề đang được quan tâm và đặc biệt là lượt lưu bài đăng (Saves) để đề xuất nội dung phù hợp.
Một điểm khác biệt là bài đăng trên Pinterest, thường được gọi là Pin, vẫn có thể xuất hiện trong kết quả tìm kiếm hoặc đề xuất sau thời gian dài xuất bản, miễn là còn phù hợp với nhu cầu người dùng.
Chẳng hạn, một bộ hình hướng dẫn bố trí phòng ngủ nhỏ vẫn có thể được tìm thấy khi khách hàng bắt đầu lên kế hoạch trang trí nhà, dù đã đăng từ nhiều tháng trước. Với những ngành hàng như nội thất, thời trang hay làm đẹp, đây là cơ hội để thương hiệu đầu tư vào nội dung có giá trị tham khảo lâu dài, thay vì chỉ tìm cách thu hút sự chú ý trong những ngày đầu đăng tải.
3. Tạm kết
Cùng một nội dung nhưng khả năng phân phối trên Facebook, TikTok, LinkedIn hay Pinterest có thể rất khác nhau. Bởi vậy, xây dựng chiến lược social media không chỉ là sản xuất thêm bài đăng, mà còn là hiểu hành vi khách hàng trên từng kênh để lựa chọn định dạng, thông điệp và cách đo lường phù hợp.
Đây cũng là lúc marketer cần phát triển năng lực vượt ra ngoài việc tối ưu từng bài đăng riêng lẻ. Khi biết kết nối Content, Digital, Strategy và Data, người làm marketing mới có đủ cơ sở để xác định nên đầu tư vào kênh nào, ưu tiên hoạt động gì và phân bổ nguồn lực ra sao để phục vụ mục tiêu kinh doanh.
Digital Marketing Manager Program của Tomorrow Marketers được thiết kế nhằm phát triển những năng lực này, giúp marketer từng bước chuyển từ người triển khai sang người có khả năng hoạch định, phân tích và dẫn dắt hoạt động Digital Marketing trong kỷ nguyên AI.
►► Tìm hiểu ngay chương trình Digital Marketing Manager Program!
