Algoritmi društvenih mreža predstavljaju skup matematičkih modela i automatizovanih pravila kojima platforme procenjuju koji će sadržaj prikazati određenom korisniku, kojim redosledom i koliko često. Savremeni sistemi više nisu zasnovani samo na jednostavnim pravilima, već koriste mašinsko učenje kako bi na osnovu prethodnog ponašanja procenili verovatnoću da će korisnik zastati, pogledati video, otvoriti objavu, reagovati, komentarisati ili podeliti sadržaj. Njihov osnovni cilj nije da utvrde šta je objektivno važno, tačno ili kvalitetno, već da predvide šta će zadržati pažnju korisnika i produžiti njegov boravak na platformi.
Zbog toga algoritmi danas imaju veliki uticaj na javnu vidljivost pojedinaca, kompanija, medija i političkih ideja. Oni ne stvaraju popularnost samostalno, ali određuju brzinu i obim distribucije sadržaja. Objavu koja u početnoj grupi korisnika izazove dovoljno interesovanja sistem može prikazati znatno široj publici, dok sadržaj bez ranih signala pažnje često ostaje gotovo nevidljiv bez obzira na njegov kvalitet. Na taj način društvene mreže postaju infrastruktura distribucije javnog uticaja, paralelna televiziji, radiju i štampi, ali sa mogućnošću preciznijeg merenja publike i mnogo bržeg prilagođavanja sadržaja.
Algoritam se, međutim, ne može pouzdano „prevariti“ jednom tehnikom niti postoji univerzalna formula za viralnost. Moguće je povećati verovatnoću šire distribucije izborom odgovarajućeg trenutka, jasnim početkom videa, kratkom i razumljivom porukom, formatom prilagođenim mobilnom telefonu i sadržajem koji podstiče gledanje, deljenje ili razgovor. Kratki vertikalni video, vizuelni humor, mimovi i reakcije na aktuelne događaje često imaju prednost jer zahtevaju malo vremena i lako prelaze izvan postojeće publike. To nije hakovanje sistema, već prilagođavanje sadržaja signalima koje platforma meri.
Plaćena promocija, odnosno boost, može sadržaju obezbediti početnu distribuciju prema izabranoj publici, ali ne može garantovati organsku popularnost. Budžet kupuje prikaze, domet ili određenu vrstu interakcije, u zavisnosti od cilja kampanje, ali ne pretvara automatski slab sadržaj u viralni. Najbolji rezultati obično nastaju kada se plaćena distribucija koristi za testiranje više verzija sadržaja, a dodatni budžet usmeri na one koje već pokazuju dobre rezultate. Važno je razlikovati plaćeni domet od stvarnog uticaja: veliki broj pregleda može biti koristan, ali bez zadržavanja pažnje, prepoznatljivosti i reakcije publike često ostaje samo statistika.
Prednost digitalnih kampanja nije u tome što mogu unapred da proizvedu popularnost, već što omogućavaju brzo testiranje i prilagođavanje. Naslov, uvodni kadar, trajanje, vreme objavljivanja, ciljna grupa i način predstavljanja mogu se menjati i meriti gotovo u realnom vremenu. Viralni sadržaj najčešće nastaje kombinacijom dobrog formata, aktuelnog trenutka, postojeće mreže distribucije i reakcije publike koju nije moguće potpuno predvideti. Veštačka inteligencija može pomoći u analizi uspešnih obrazaca i proizvodnji većeg broja varijacija, ali ne može pouzdano predvideti kulturni trenutak, humor zajednice niti razlog zbog kog će određeni sadržaj iznenada postati masovno deljen.
Najveći rizik nastaje kada se algoritamska vidljivost pogrešno protumači kao dokaz društvenog značaja ili trajnog uticaja. Platforme mogu promeniti pravila distribucije, publika može brzo izgubiti interesovanje, a veliki domet ne mora proizvesti poverenje, podršku ili konkretnu akciju. Ipak, za organizacije koje se i dalje oslanjaju gotovo isključivo na televiziju, radio i štampu, planska proizvodnja kratkog video-sadržaja, mimova i formata prilagođenih društvenim mrežama predstavlja realnu mogućnost da dopru do publike koju tradicionalni mediji sve teže dosežu. Algoritam nije čarobna prečica do uticaja, ali jeste infrastruktura vidljivosti. Ko razume šta sistem meri, kako publika reaguje i kada određeni sadržaj dobija zamajac, može povećati verovatnoću da njegova poruka stigne dalje.