在第一季度财报显示Facebook在全球所有市场用户持续增长的同时，Meta也分享了其基于人工智能的内容推荐系统的最新进展。该公司正日益依赖机器学习来填充用户信息流，而不再仅仅依赖用户的社交图谱。
过去一年中，Meta一直在积极推进AI技术应用。去年七月，Meta首席执行官马克·扎克伯格就曾表示，计划将用户信息流中的AI推荐内容量翻倍。当时，Facebook上约15%的内容来自AI推荐，Instagram上的比例则”略高于此”。
如今，Meta正稳步实现其扩大AI应用的目标。据最新数据显示，目前Facebook信息流中超过20%的内容由AI系统推荐，而在Instagram上，AI推荐内容占比已达到约40%。
这一转变意义重大，特别是考虑到Meta一直以来的市场优势在于其社交图谱——几乎每个人都使用Facebook和/或Instagram的事实曾让它比竞争对手更具优势。
但随着TikTok的出现，内容推荐的方式发生了改变。TikTok的算法专注于每个单独的帖子，而不一定关注你与谁联系。这偏离了”社交”媒体的本质，更偏向娱乐——这也是为什么TikTok反复强调自己实际上是一个娱乐网络，而非社交应用。
通过突出显示热门类别中表现最佳的内容，Facebook和Instagram现在也正朝着这个方向发展。
那么这对社交媒体策略意味着什么？如何才能在各个应用中最大化触及面和影响力？
实际上，这应该为品牌提供了一定程度的优势。虽然人们在Facebook上浏览更多内容，但他们自己发布的更新却越来越少，个人分享正逐渐转向私信。这为最佳内容在应用中获得更大覆盖范围留下了更多空间——但挑战在于，你不再仅仅追求最大化社交互动或互动价值，而是更直接地关注娱乐价值。
创造优质、有趣的内容，特别是在Reels中（Meta表示Instagram上Reels的总使用时间增加了24%），你就有很大机会在两个应用中获得更多覆盖范围，因为其算法现在旨在向直接受众之外的人展示更多内容。
与受众兴趣一致的热门主题内容实际上可能因此获得更多覆盖范围。Meta还指出，用户现在每天重新分享Reels超过20亿次，比过去六个月增长了100%。
当然，创造有趣的内容并不容易。”创造受众会喜欢的内容”说起来容易做起来难。但Meta的AI推荐系统的重点是向用户展示他们可能感兴趣的更多内容，这是基于在每个主题中产生最多观看次数和使用时间的内容。
这可能带来新的机遇。值得在你的策略中加以考虑。
