AIモデルの高度化に伴い、プラットフォーム内部における行動ログの解析精度は飛躍的に向上している。ユーザーがどのプロフィールに長時間を費やし、どのジャンルの投稿で指を止めたかといった内部データは、おすすめアルゴリズム（レコメンドエンジン）の精度向上にダイレクトに活用されている。つまり、相手に足跡という形で直接通知されなくとも、システム内部では「強い関心」としてスコア化されているのだ。
このスコアリングの影響により、相手のストーリーズやフィード上の表示順位において、自分のアカウントが上位へ露出されやすくなる現象が発生し得る。個人名が明示される足跡とは別に、シームレスに蓄積されるシグナルが「見えない関係性」を浮き彫りにする時代の到来だ。
