Facebook 正在對其 Reels 平台進行重大更新，旨在讓視頻發現更加個性化和社交化。週二宣布的這些變化引入了更智能的推薦引擎，旨在更快地呈現更新鮮的內容，幫助用戶發現更符合他們興趣的視頻。
新的社交功能也正在推出，包括“朋友氣泡”，突出顯示朋友喜歡的 Reels，並允許用戶直接跳入私人聊天。此次更新包括人工智能驅動的搜索建議，代表了 Meta 為完善其短視頻策略和提高參與度而做出的最新努力。
更智能、更新鮮的 Feed
此次更新的核心是改進的推薦引擎。 Facebook 表示，它已投入巨資創建一個更智能的系統，可以更快地了解用戶興趣，無論是短片還是較長的創作者視頻博客。目標是提供更加定制和及時的視頻體驗。
結果看起來很有希望。據該公司稱，美國用戶在 Facebook 上觀看視頻的時間同比增長了 20% 以上。這表明算法調整在激烈的競爭環境中成功地捕獲並留住了用戶的注意力。
一個關鍵的變化是新穎性的優先級。根據該公司的公告，該算法現在顯示的用戶滾動當天發布的捲軸數量增加了 50%。這直接解決了用戶請求更新和文化相關內容的反饋。
用戶還可以更明確地控制他們所看到的內容。該平台強調“不感興趣”按鈕和改進的保存功能等工具。每次交互都有助於微調推薦，創建強大的反饋循環，隨著時間的推移改善用戶的反饋。
使 Reels 成為共享體驗
除了算法之外，Meta 還致力於使 Reels 不再是一項單獨的活動。 “朋友泡泡”的引入是直接將社交層注入觀看體驗的明顯舉措。這一功能讓人回想起 Facebook 最初的使命，即通過共同的興趣將人們聯繫起來。
這些氣泡是朋友個人資料圖片的小而不顯眼的圖標，出現在他們喜歡的捲軸上。點擊氣泡會立即打開私人聊天，鼓勵用戶通過視頻內容髮現的共同興趣進行聯繫。這是從公共發現到私人對話的無縫橋樑。
發現也得到了人工智能驅動的推動。在某些 Reels 上，用戶現在將看到建議的搜索詞，類似於競爭對手平台上的功能。這使他們能夠更深入地研究自己喜歡的主題，而無需離開 Reels 播放器，從而簡化了探索過程。
AI 內容的算法方法
隨著生成式 AI 的興起，一個關鍵問題是平台如何處理機器製作的媒體。 Facebook 產品副總裁 Jagjit Chawla 在接受采訪時澄清該系統本質上並不 區分人工智能生成的內容和人類創建的內容。
相反，算法的重點仍然是用戶信號。 Chawla 解釋說，“如果你作為用戶對人工智能生成的一段內容感興趣，隨著時間的推移，推薦算法將確定你對這個主題和內容感興趣。”
這意味著，如果用戶與人工智能內容互動，他們將看到更多內容。相反，如果他們忽略或不喜歡它，算法就會學會將其過濾掉。
事實上，負面反饋受到特別重視。 Chawla 指出，當用戶提供負面信號時，例如點擊“不感興趣”，“當 Facebook 確實收到負面信號時……Facebook 會‘從算法的角度更加嚴肅地對待這一問題’。”這賦予用戶重要的權力來管理自己的信息流，並且避免某些人可能認為的“人工智能失範”。
視頻中的統一策略 戰爭
這一最新更新不是一個孤立的事件，而是 Meta 為增強其競爭優勢而製定的更廣泛、深思熟慮的戰略的一部分。在此之前，該公司於 2025 年 6 月採取了決定性舉措，將 Facebook 上上傳的所有視頻整合為 Reels 格式，消除了 Feed 視頻和 Reels 之間的舊有區別。
這種整合簡化了創作者和工程師分散的生態系統。通過統一其視頻後端，Meta 為更具凝聚力的產品奠定了基礎，從而更容易推出通用功能，例如這些新的發現工具和簡化的貨幣化計劃。
對人工智能的日益依賴也與其他近期舉措相一致。八月，Meta 推出了一款人工智能工具，可以自動將 Reels 配音成其他語言，並進行口型同步，以幫助創作者吸引全球觀眾。這表明了他們對利用人工智能作為實用的創作者工具的堅定承諾。
這一策略反映了 Meta 的慘痛教訓，該公司最初難以應對 TikTok 的崛起。通過更深入地集成視頻而不是像以前考慮的那樣將其剝離，Meta 押注於統一的平台體驗來留住用戶和創作者。
最終，Meta 的願景是通過技術來處理內容交付的繁重工作。 Chawla 明確表達了這一點，他告訴創作者“做你的事，責任和重任都落在我們將弄清楚的技術上。隨著人工智能的進步，它只會讓我們的工作變得更容易。”這一理念強調了 Meta 推動平台自動化和優化的努力，讓人類創造力始終成為焦點。