社交疲劳FacebookInstagram 模仿 TikTok 策略为何失灵

Facebook 和 Instagram 模仿 TikTok 的内容推荐策略遭遇困境,用户参与度下降。文章分析了算法推荐的局限性,强调平台应回归用户需求,优化算法、重视社交属性、加强隐私保护,以重塑社交吸引力。
社交疲劳FacebookInstagram 模仿 TikTok 策略为何失灵

社交媒体巨头Facebook和Instagram(以下简称FB和IG)正面临前所未有的挑战。曾经引领社交潮流的IG,如今却因效仿TikTok的内容推荐算法,将大量用户未关注的动态强行推送至眼前,而备受诟病。这种“内容为王,而非创作者为王”的策略,并未如预期般带来用户粘性的提升,反而引发了用户的普遍反感。

最新报告揭示了这一困境:IG的用户参与度正在下降,尤其是Reels短视频功能。数据显示,TikTok用户在App内消费内容的时长是IG用户观看Reels时长的十倍以上。更令人担忧的是,内部报告指出,Reels的参与度在近几个月内下降了13.6%,且“大多数Reels用户根本没有参与度”。

Meta公司(FB和IG的母公司)对这些数据轻描淡写,辩称其未能反映全貌。然而,早在2016年,Meta曾定期发布绩效报告,显示用户平均每天花费超过50分钟在使用Facebook、Instagram和Messenger。此后,Meta便停止了相关数据的公开,这引发了外界对其用户使用时长持续下降的猜测。

算法失灵:社交平台内容推荐的困境

FB和IG模仿TikTok的内容推荐算法,本意是希望通过算法驱动的内容分发,打破社交圈层的限制,为用户提供更广泛、更个性化的内容。然而,这种策略在实践中却遭遇了诸多挑战。

首先,算法推荐的内容往往缺乏社交属性。用户使用FB和IG的主要目的是与亲朋好友保持联系,了解他们的生活动态。而算法推荐的内容,虽然可能在短期内吸引用户的注意力,但却难以建立长期的情感连接。

其次,算法推荐的内容容易导致信息茧房效应。算法会根据用户的历史行为,不断推送类似的内容,从而限制用户接触不同观点的机会。这使得用户容易陷入信息茧房,加剧认知偏差。

重塑社交吸引力:平台需要回归用户需求

面对用户参与度下降的困境,FB和IG需要重新审视其内容推荐策略,回归用户需求,重塑社交吸引力。

一方面,平台需要优化算法,提升内容推荐的精准度和质量。平台可以引入更先进的算法模型,结合用户的社交关系、兴趣偏好和行为习惯,为用户推荐更符合其需求的内容。

另一方面,平台需要重视社交属性,鼓励用户之间的互动和交流。平台可以推出更多社交功能,例如群组、话题、活动等,促进用户之间的互动和交流。

此外,平台还需要加强用户隐私保护,尊重用户的选择权。平台应该明确告知用户其数据的使用方式,并允许用户自主选择是否接受个性化推荐。

只有回归用户需求,不断创新,才能重塑社交吸引力,赢得用户的信任和支持。