当Meta宣布将逐步减少其应用中的政治内容推荐时，一个核心问题浮出水面：这在实际操作中究竟意味着什么？更重要的是，Meta将如何界定何为”政治内容”？
上周，Instagram负责人亚当·莫塞里宣布，Instagram和Threads将采用新的内容推荐机制，政治内容将默认设置为”选择加入”模式。这意味着，如果用户希望继续在信息流中看到政治相关内容，必须主动前往设置进行调整。
这一开关尚未正式上线，但莫塞里进一步指出，Facebook和Instagram早已开始减少政治内容的曝光，Threads现在也遵循同样的路径。
对于试图最大化帖子触达率的社交媒体营销人员而言，具体的措辞至关重要。莫塞里解释道：”在接下来的几周内，我们将改进在推荐界面避免推荐政治内容的方式——包括探索、Reels和推荐用户等板块。如果你希望获得政治内容推荐，可以通过控制选项选择加入。”
需要澄清的是，用户仍然可以自由关注任何账号，Meta的算法不会限制这些账号的内容出现在用户的信息流中。但如果你没有关注某个账号，而该账号经常发布政治内容，那么你随机看到这些内容的可能性将大大降低——除非你在偏好设置中打开特定开关。
虽然莫塞里表示这仅适用于”推荐界面”，但值得注意的是，每个应用中的默认”为你推荐”信息流本质上也是一个推荐界面。这恰恰是大多数用户现在浏览的内容，因为这是他们打开应用时首先看到的界面。
因此，这一变化的影响可能比最初看起来更为显著。
另一个重要细节是：莫塞里在公告中特别提到了”账号”而非”帖子”。这意味着，如果你经常发布政治内容，这可能会成为账号层级的限制。即使你只是偶尔发布政治相关内容，也可能因此面临触达率下降的风险。
有趣的是，在这项公告发布几天后，Meta就在Threads中测试了”热门话题”功能——这是用户期待已久的功能。有人指出这里存在潜在矛盾：Meta曾表示政治内容有资格出现在这个列表中。但实际上，正是因为政治内容限制，Threads才尝试推出热门话题列表。由于向用户展示的政治内容减少，政治话题自然更难像以前那样成为热门话题。
因此，这两项公告实际上是相辅相成的，而非相互矛盾。
现在营销人员需要理解的关键点是：Meta将如何识别政治内容？他们如何避免自己的信息被这一新流程限制？
根据CNN的报道，Meta目前的指导方针是：”基于研究，我们对政治内容的定义是可能涉及政府或选举相关话题的内容；例如，关于法律、选举或社会话题的帖子。这些全球性问题复杂且动态变化，这意味着随着我们继续与平台用户、社区以及外部专家合作完善方法，这一定义也将不断演变。”
关于选举的内容定义明确，但关于法律的讨论实际上远比政治领域广泛，这可能影响许多品牌账号——特别是法律相关企业——的触达率。
至于”社会话题”？这又意味着什么？根据不同的定义，几乎一切都可以被称为”社会话题”。
Meta的立场本质上是：它没有一个清晰的定义来说明什么算、什么不算政治内容，因为太多事物处于变化之中，并且可能涉及政治领域。例如，泰勒·斯威夫特通过NFL比赛的曝光，可以说已经成为了一个政治人物——尽管是无意的。
气候变化是一个政治话题，但也是一个更广泛的社会关切。埃隆·马斯克在某种程度上也是一个政治人物。
从理论上讲，所有这些都可能受到影响，具体取决于Meta团队如何应用其限制措施。这可能使得众多品牌难以在其应用中最大化触达率。
这也与近年来品牌被告知的关于在社会问题上公开表态的建议背道而驰。2018年Sprout Social的一项调查发现，66%的消费者认为品牌在主要社会和政治问题上公开表态很重要，包括移民、人权和种族关系。
2022年Snapchat的一项研究更具体地关注年轻消费者，发现Z世代越来越忠诚于那些就社会问题发声、分享促进社会变革信息的企业。
这一直是一个常见的论调：品牌需要表明立场，并通过推广这些立场来进一步取悦目标受众。考虑到现代信息领域对社会事业的广泛认知，这确实有道理。但现在，Meta正试图将事情推向另一个方向，这可能促使其应用中的方法发生重大变化。
那么，Meta为什么要这样做？因为用户表示他们希望如此，而这一需求得到了互动数据的支持。Meta首席执行官马克·扎克伯格在2021年指出，公司收到的最常见反馈是：人们希望减少分裂性政治帖子占据他们的应用体验。因此，Meta从那时起就开始努力减少新闻和政治内容的存在，更多地倾向于娱乐性短视频，这已经带来了显著的互动效益。
因此，这就是Meta现在的发展方向，这实际上将责任推给了品牌，要求它们在其应用中分享更具娱乐性、更少时事性的内容。
这是一个重大的转变，尤其是当你考虑到：从历史上看，社交应用中表现最好的帖子是那些能产生大量回复的帖子，而最有可能引发回应的是那些激发情感反应的内容。这可能是喜悦或幸福，但也意味着愤怒和愤慨——在这方面，政治内容的表现无疑优于其他任何内容。
总的来说，Meta朝这个方向发展是件好事，但这需要重新思考如何在其应用中最大化你的努力。
随着Meta寻求扩展这一方法，观察实际影响将会很有趣。
