Facebook 的産品正在面對 TikTok 的沖擊。基于社交圖譜的内容排名對使用者的誘惑力越來越比不上推薦内容的對味和便利。不過，從媒介到算法乃至于互動，消費網際網路正出現三股趨勢。對于 Meta 來說，未來兩年将是關鍵。如果它能穿越 TikTok 的雷區，就可以站在實作長期願景的前頭。
劃重點：
- 消費網際網路的公理是便利高于一切
- 社交媒體競争靠人氣，推薦媒體競争靠内容
- 最後勝出的可能是純 AI 創作的内容
三大趨勢：
- 第一個趨勢是向更沉浸式的媒體轉變
- 第二個趨勢是人工智能的不斷加入
- 第三個趨勢是互動模型從使用者導向轉為計算機控制
還是 2010 年的時候，那是我剛進入商學院的第一年，我幫忙做了一場演講，題目叫做 “Twitter 101”：
Twitter 101 示範文稿
我那部分叫做“推特的價值主張”，我首先承認了在推特上可以發現大家午餐吃什麼，接着指出“事實上，你可以在推特上找到任何你想要的東西，這是件好事。”
Twitter 的價值主張是，你可以“在一個地方實時、準确地看到你需要看到的東西，僅此而已”；我給觀衆展示了如何取消關注我的過程，以此來說明這一點：
展示推特價值定位的幻燈片
關鍵是 Twitter 需要對你的動态消息進行主動管理，但如果你下功夫的話，就可以得到一些對你來說非常有趣、非常有價值的東西。
大多數觀衆沒有接受這個觀點。
一、Facebook 與 Instagram
如果說存在統治消費網際網路（意味着可以消費任何東西）的公理的話，那就是便利高于一切。
這就是 Twitter 的問題：對于很多（差不多已經足夠多）人來說，弄清楚如何關注合适的人并不是一件容易的事。統治社交媒體領域的是将線下關系數字化的 Facebook。
Facebook 的社交圖譜是終極的增長黑客：從你建立帳戶的那一刻起，Facebook 就努力将你與高中、大學、家鄉、工作場所認識或希望認識的每個人都聯系起來，你命名了一個離線網絡，而 Facebook 則是把它數字化了。
當然，這意味着要跟蹤的更新和照片太多了，是以 Facebook 才要對這些更新和照片進行排名，并将其呈現在你可以無休止滾動的動态消息上。
衆所周知，動态消息（News Feed）剛推出時，使用者其實是很讨厭的：動态消息推出的時候，抗議者跑到了帕洛阿爾托 Facebook 總部門外，而線上的抗議者就更多了；具有諷刺意味的是，大多數那些抗議都是在 Facebook 上組織的。Facebook 首席執行官馬克·紮克伯格後來被迫緻歉：
這件事情我們确實搞砸了。我們之是以推出動态消息和 Mini-Feed ，是想提供你的社交世界的資訊流。但是，我們在解釋新功能方面做得不好，在使用者控制方面做得更糟。我現在想嘗試糾正這些錯誤……
要糾正的錯誤是更好地控制可以分享哪些内容；Facebook 沒有給使用者他們聲稱想要的東西，也就是完全取消動态消息。
這是因為這家公司的直覺告訴他們：使用者聲稱的偏好（不要動态消息）與他們表現出來的偏好之間存在着顯著差異，也就是其實他們非常喜歡動态消息。接下來的 15 年将證明 Facebook 是對的。
看着 Adam Mosseri 3 周前的更新，很難不去想那個不是道歉的道歉；Mosseri 很清楚，除了推薦文章以外，視訊将成為 Instagram 體驗的重要組成部分。
紮克伯格在 Facebook 的财報電話會議上重申了這一點，并指出 Facebook 和 Instagram 上的推薦文章還會繼續增加。一天之後，Mosseri 在 Platformer 上告訴 Casey Newton， Instagram 會減少推薦文章，但很明顯這種回調是暫時的：
Mosseri 說：“當你在動态消息中發現一些你以前沒有關注的東西時，應該要有一個很高的标準——這個東西應該很出色才行。你看到它應該會很高興。而且我認為現在這種情況出現得還不夠多。是以我認為我們需要後退一步，推薦的動态消息占比要先降一降，等推薦做得更好了，排名更靠前了之後，我們就可以再次開始提高推薦文章的占比。” （後來他又補充道：“我相信我們會做好的。”）
在一篇題為《社交媒體的終結》的文章中，Michael Mignano 如此評價這種推薦媒體：
如果是推薦媒體，内容不會作為主要的分發手段分發給互相聯系的人的網絡。相反，内容分發的主要機制是通過平台定義的不透明的算法來獲得消費者的最大關注以及參與。
這些推薦究竟想獲得什麼類型的注意力始終由平台定義，而且往往是專門針對正在消費内容的使用者量身定制的。
比方說，如果平台确定某人喜歡電影，那麼這個人可能就會看到很多與電影相關的内容，因為這是最能吸引這個人的注意力的内容。
這意味着平台還可以決定消費者看不到什麼内容，比方說有問題的内容或者兩極分化的内容。
最終決定推薦哪種類型的内容的是平台，而不是創作内容那個人的社交圖譜。
與社交媒體相比，推薦媒體競争靠的不是人氣；相反，這是一場看誰的内容最好的的競賽。基于這個視角，難怪凱莉·詹納（Kylie Jenner）會反對這種改變；在一個由算法而非粉絲主導的媒體裡，她那超過 3.6 億粉絲的價值根本不值一提。
Sam Lessin，前 Facebook 主管，他用 Twitter 的一幅截圖追蹤了從模拟時代到接下來會是什麼的演變過程，這幅截圖的标題是“進行中的數字媒體‘注意力’食物鍊”：
說到娛樂會如何演變，卡戴珊家族即将垮台……（這也是她們對 Tiktok 如此惱火的原因）
Lessin總結的演變的五個步驟：
- 前網際網路的《人物雜志》時代
- 來自“你朋友”的内容幹掉了《人物雜志》
- 卡戴珊/專業的“朋友”幹掉了真正的朋友
- 算法化的每個人幹掉了卡戴珊
- 接下來将是純 AI 内容擊敗“算法化的每個人”
這是一項元觀察，如果玩個劣質版的文字遊戲的話，可以說這就是 Facebook 更名之是以有意義的第一個原因：在娛樂方面，作為 app 的 Facebook 已經永遠被卡在了第 2 步（這款 app 已經演變成以實用程式為主，重點是群聊、交易市場等）。繼續前進的是 Instagram。去年夏天我曾經寫過一篇關于 Instagram 演進的文章：
然而，現實是，這正是 Instagram 最擅長的。
當 Mosseri 說 Instagram 不再是一個照片共享 app——尤其是不是一個“完完全全的照片共享 app”——時，他不是在做出什麼前瞻性的聲明，那隻是陳述多年來一直如此的事實。
說得更寬泛一點，Instagram 從一開始——包括在前 CEO Kevin Systrom 治下的時期——進化就是它們的首要特征。
為了把這個放進 Lessin 的架構裡面，其實 Instagram 一開始的角色是實用工具，因為它的作用是為放在其他社交網絡上的照片添加濾鏡，但之後它本身就發展成了一個社交網絡。
不過， Instagram 與 Facebook 的不同之處在于它的内容預設就是公開的。這為品牌、模因、人氣帳戶以及 Instagram 網紅的崛起提供了空間。
當然，部分人仍主要把 Instagram 當作社交網絡使用，但 Meta 比任何人都更了解 Instagram 的使用是如何随着時間的推移而演變的。
凱莉·詹納和金·卡戴珊均要求 Instagram 保持本色
換句話說，當凱莉·詹納發表請願書，要求 Meta “讓 Instagram 保持本色”時，最誠實的答案是，“改變 Instagram”也許是最符合 Instagram 特質的行為。
二、三大趨勢
盡管如此， Instagram 後撤的原因是可以了解的，至少目前是這樣：這家公司正試圖同時駕馭三股不同的趨勢。
第一股趨勢是向更沉浸式的媒體轉變。比方說，Facebook 一開始隻做文字，後來添加照片後出現了爆炸式增長。 Instagram 從照片開始，然後擴充到視訊。
遊戲是在這個方向第一個取得這種進展的，而且已經進入了 3D 時代。
下一步是完全沉浸式的虛拟現實，雖然這種形式尚未滲透到主流媒體當中，但媒體的這種演進可能是我們看好這種可能性最明顯的原因。
線上媒介的演進趨勢
第二個趨勢是人工智能的不斷加入。我用這個術語泛指“計算機變得更智能和更有用”這個總體趨勢，即便這些智能是簡單算法、機器學習，或者，有朝一日某種接近通用智能的結果。說回 Facebook，原先它的網站一點也不智能：隻是個人資料頁面的集合。
後來 Twitter 出現，并推出了時間線，但它的唯一的智能之處在于能夠讀取時間戳：所有内容都按時間順序呈現。 Facebook 的動态消息之是以行得通是運用了排名：從一開始，該公司就試圖向使用者展示他們認為你可能最感興趣的網絡内容，實作主要是靠簡單的信号和權重。
随着時間的推移，這種排名算法已經演變成一種機器學習驅動的模型，會根據每次的點選和逗留不斷疊代，但局限在你所關注内容的有限集合。
推薦則向前邁進了一步：内容池不再僅來自于你關注的人，而是整個網絡上的内容；這對計算構成了挑戰，因為數量級已經超過了單純的排名（人工智能創作的内容又是一大進步）。
線上人工智能與内容的趨勢
第三個趨勢是互動模型從使用者導向轉為計算機控制。Facebook 的第一個版本靠使用者點選連結來通路不同的個人資料； 動态消息将互動模式變得更為滾動。
Stories 将其簡化為點選，而 Reels/TikTok 則是滑動。 YouTube 在這方面比誰都走得更遠：自動播放隻需播放下一個視訊，根本不需要任何互動。
線上UI的趨勢
過去幾個月 Instagram 之是以陷入困境，其中一個原因是同時往這幾個方向發力。該公司往資訊流引入了更多視訊（趨勢 1），增加了推薦文章的占比（趨勢 2），并推出了一個新版的 app，其實就是針對有限使用者推出了一個重新設計的TikTok（趨勢 3 ）。按理說，公司一次隻改一個方向會好一點。
不過，那樣的做法隻會是權宜之計：因為這三種趨勢似乎關系緊密，不可分割。
三、媒介、計算以及互動模型
先從媒介開始：文本很簡單，是以文本成為了網際網路最早使用的媒介；實際上任何人都可以建立文本。
這意味着什麼？
首先就是網際網路上的文字比其他任何媒介都要多。相應地，高品質文字的數量也相應較多（就算相對占比不高，但絕對數仍然很大）。
第二點與人工智能有關：AI 處理文字和擷取洞察也更容易。
與此同時，文本獲得了人們的關注，用習得的技能去做出解釋，其實與刻意移動滑鼠，然後通過連結互動沒有什麼不同。
圖檔走的路一度比較困難：數位相機與 web 幾乎是同時出現的，但即便如此，你也得有專用裝置，才能将這些照片搬到計算機上，然後再上傳到 web。
說到智能手機的影響，令人震驚的一點在于，它不僅統一了拍照的裝置與上傳和消費照片的裝置，而且還讓拍照比寫字還要容易。
盡管如此，人工智能還是需要時間才能趕上：一開始的時候照片是利用了周圍的中繼資料來進行排名；直到最近幾年，那些服務才有可能了解照片的實際内容。
除了點贊之外，最可靠的品質名額仍然是你在滾動時停下來浏覽的照片。
制作視訊的難易程度與照片相似，但更極端：在智能手機出來之前，制作和上傳自己的視訊比照片還要難；但到了今天，機制已經一樣簡單，而且鑒于視訊傳達的資訊量相對照片要更豐富，更不用說跟文字比了，是以制作有趣的内容可以說是更容易了。
盡管如此，視訊制作比文字或照片需要更大投入，因為視訊的消費需要時間。這才是使用者互動層真正的重要之處。 Lessin 在另一個 Twitter 截圖裡面指出：
FB 的問題在于界面而不是算法……因為自己内心深處喜歡看的東西使用者未必就願意點選（編者注：這是主動和被動的差別，“我可沒點啊，是你播放給我看的”）
我最近看到有人抱怨 Facebook 向他們推薦了一條很粗魯但可能也很搞笑的視訊。他們的憤怒反應是“排名機制一定是出問題了”。
但其實原因是這樣的：排名機制可能并沒有出問題。使用者也許仍喜歡那個視訊，但為了互動，使用者必須主動點選才行，這讓使用者感覺很糟。就算使用者其實喜歡看，但并不想被看作是會點選那種東西的人。
這就是 TikTok 與 Facebook/ Instagram 的挑戰的精彩之處：TikTok 的界面解決了一個關鍵問題，也就是大家希望通過自己的關注/想看樹立個人形象，但這個跟自己真正想看的東西是兩回事……這（TikTok）并不是真正的算法更新，它隻是緩解了那些為了找樂子而出現的人的緊張情緒。
這一點與 Facebook 多年前遭遇的那個問題一樣：使用者公開的偏好與實際的偏好是有差别的，是以我才有充分的理由相信，這次 Instagram 隻是暫時回撤，之後一定還會繼續推進那三個改變方向。
四、Instagram 的風險
盡管如此，Instagram 這一次面臨的風險要大得多：Facebook 推出動态消息那時，它是以年輕新貴的身份把 MySpace 等既有企業擠到一旁。它的使用者群并沒有跑。
但現在情況恰恰相反： Instagram 顯然是在模仿 TikTok ，而 Tiktok 是這個領域的新貴。
有可能 Instagram 的使用者會決定，如果他們一定要有 TikTok 那種體驗的話，還不如去上真正的 TikTok。
這也凸顯了為什麼 TikTok 這個挑戰比 Snapchat 更嚴峻：對于後者，Instagram 的網絡是将 Snapchat 踢出局的利劍。我之前曾經寫道：
盡管 Snapchat 有了爆發式的增長，但 Instagram 的規模仍然是前者的兩倍多，在多種人群與國際使用者的滲透率都要高得多。
Facebook 不是在沒有網絡（任何基于分享開發的 app 必備的最基本功能）的情況下推出一款“Stories”app，而是利用了自己最有價值的資産之一：Instagram 的 5 億使用者……
Instagram 和 Facebook 都很聰明，知道 Instagram Stories 不會取代 Snapchat 在其使用者生活中的地位。
但有一點，Instagram Stories 出來之後， Instagram 的數億使用者可能連嘗試 Snapchat 的動力都沒有了。
但 Instagram 對 TikTok 就沒有這種能力了；事實上，競争情況恰恰相反：如果目标不是對來自個人關系網絡的内容進行排名，而是推薦來自任何地方的最佳創作者的視訊的話，TikTok 的相對地位反而更強。
的确，這就是為什麼 Mosseri 花了這麼多時間與 Newton 讨論“小型創作者”的原因：
我認為其中一件最重要的事情是要幫助新的人才找到閱聽人。對于大型創作者我已經給了很多照顧；至于小型創作者，我們希望做得更好。我覺得總體而言，我們對大型創作者的服務已經很好了——我相信有些人會不同意，但總的來說，資料已經說明了這一點。但是，在幫助新的創作人才取得突破方面，我們做得沒那麼好。我認為，做到這一點非常重要。如果我們想成為一個讓大家推動文化發展的地方，如果我們想幫助網際網路實作承諾，也就是讓更多人擁有權力，那麼我覺得還需要做得更好。
網際網路上有個很古老的 AMA （Ask Me Anything，可以問我任何問題）問題，也就是問你是更願意與一隻馬那麼大的鴨子打架，還是更願意與 100 隻鴨子那麼大的馬打架。
這裡的隐喻是，在排名的世界裡，人人關注的像馬那麼大的鴨更有價值。但在推薦的世界裡，100 匹像鴨那麼大的馬更有價值，現在，Instagram 願意為了後者而犧牲前者。
五、Meta 的回報
不過，對于這些小型創作者來說，回報不會是“權力”：主導娛樂的是推薦和人工智能，而不是名氣和排名，也就是說，一切權力都歸做出推薦的平台。
确實，這就是潛在回報的來源：這種權力不僅以（主導了當今的平台的）聚合者發展情況為基礎，也要靠讓所有這一切成為可能的 AI ，而為 AI 提供算力需要大量投資.
事實上，你可以證明，如果 Meta 在 TikTok 的挑戰下能幸存下來的話，它就将擁有蘋果、亞馬遜、谷歌和微軟等公司的那種護城河，所有這些公司的差異化都有着現實世界的一面。
很多讨論都盯住 Meta 在元宇宙上投入的 100 億美元，但那隻是研發；看數字的話，這條護城河更重要的是今年 300 億美元的資本支出，其中大部分都是用于人工智能的伺服器。
那個人工智能現在做的是推薦，但唯有在 Lessin 對未來的預測（将來内容創作都是AI的工作，人将失去位置）正确的情況下， Meta 的護城河才會更加厚實。
值得注意的是，不管未來的元宇宙是什麼形式，人工智能内容都将成為重要的組成部分。今年早些時候，我在 DALL-E、元界和零邊際内容中寫道：
DALL-E 的迷人之處在于它指向了一個可以将這三種趨勢結合起來的未來。歸根結底，DALL-E 最終是人類生成内容的産物，就像它的表親 GPT-3 一樣。當然了，後者是做文本生成，而 DALL-E 是圖像生成的。
但請注意，這是從文本邁進到了圖像；接下來就會有機器學習生成的視訊。當然，這可能需要幾年的時間；視訊這個問題會更加困難，而響應式的 3D 環境則是難上加難，但這就是這個行業以前走過的道路：
- 遊戲開發者突破了文本的限制，然後是圖像，然後是視訊，然後到 3D
- 社交媒體先是将文本内容創作的成本降到 0，然後是圖像，然後到視訊
- 機器學習模型現在可以以用零邊際成本建立文本和圖像
從長遠來看，這指向的是這樣一個元宇宙願景，它的确定性要比典型的視訊遊戲要低得多，但在生成内容的豐富性方面又比社交媒體豐富得多。
想象一下，一個不是由藝術家繪制而是由人工智能創造出來的環境：這不僅增加了可能性，而且至關重要的是，降低了成本。
我要補充的是，這些 AI 挑戰對貨币化也适用：蘋果變更了應用跟蹤透明（App Tracking Transparency）政策，其結果之一是廣告需要從确定性模型轉變為機率模型；擁有最多資料和最多計算資源的公司可以更快、更有效地實作這一轉變，我預計 Meta 會跑在最前面。
但是，如果沒有使用者的參與，這一切都無關緊要。 Instagram 正在順應媒介視訊化的趨勢，Meta 的資源讓它在 AI 方面擁有長期優勢；最大的問題是使用者選擇與哪些服務互動。
換句話說，未來二十年 Facebook 要比以往任何時候都更加專注。在接下來的這兩年裡，它将穿越 TikTok 的雷區，能不能走出這個雷區，将決定這個長期願景能否成為現實。
原文連結：https://36kr.com/p/1879544166288516
譯者：boxi；來源于神譯局，36氪旗下翻譯團隊。
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