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如今，Facebook与Instagram已正式上线Reels短视频的音频翻译功能。该功能依托AI技术，可直接将视频中的人物音频翻译成不同语种，不仅支持双人对话翻译，还能实现嘴型对齐，并根据对话双方的原始音色，合成声线高度相似的翻译音轨。
不过目前，该功能仅支持英语与西班牙语。若需添加其他语种，用户可自行后期补充音轨，最多可添加20种不同语言——只需标记好对应语种再发布，视频便会根据用户选择的语种自动播放相应音轨。同时，拍摄时建议尽量正脸面对屏幕，确保嘴部动作清晰，这样能让后期AI处理嘴型时更精准高效。
图源：百度百科
Meta推出这一功能，核心目标是更好地适配全球市场，而其意图也十分明确：抢占TikTok的市场份额。近年来，TikTok的迅速崛起对Meta而言，堪称“眼中钉”般的存在。事实上，Reels板块的推出本身就是Meta为争夺短视频用户所做的布局，从当前表现来看，Reels确实为Meta带来了可观的收益。
Reels承载着Meta的短视频重任提到Meta，或许有部分用户并不熟悉，但说起Facebook，多数人都能知晓——这家由扎克伯格于2004年2月4日创立的公司，旗下的Facebook是全球普及度最高的社交媒体平台之一。
长期以来，外界对Meta的印象多停留在“只做社交媒体软件”，但显然，Meta的野心远不止于此。除Facebook外，WhatsApp、Instagram、Portal、Meta AI等均为其旗下产品，业务范围覆盖社交媒体、VR（虚拟现实），甚至延伸至AR眼镜等硬件领域。
图源：Facebook
为与TikTok争夺短视频市场，Meta早在2020年便在Instagram上推出了Reels短视频板块，鼓励创作者发布15秒以内的短视频。然而当时，TikTok凭借快节奏的内容风格与精准的算法推流，仍占据着市场主导地位，并成为2021年全球下载量排名第一的App。
面对这一竞争格局，Meta选择通过战略升级破局：2021年10月28日，Facebook正式更名为Meta，名称源自Metaverse（元宇宙），既蕴含“超越、进步”的寓意，也旨在摆脱“仅靠社交媒体”的刻板印象，推动旗下全生态产品向元宇宙领域整合。
图源：豆包AI
同时，Reels板块被同步搭载到Facebook平台，Meta还加大了对创作者的激励力度，并且在印度宣布封禁TikTok后，Meta迅速推动Reels进军印度市场，凭借Facebook与Instagram合计超40亿的月活跃用户基数，Reels很快取得了显著成效——到2022年，Reels已占据用户在Facebook和Instagram上花费时间的一半甚至更多。
图源：Facebook Reels
Meta首席执行官扎克伯格曾明确表示：“截至目前，Reels已成为我们增长最快的内容形式，今天我们将向全球所有Facebook用户开放这一功能。”
AI成了Meta短视频突围的关键Reels的崛起直接带动了Meta数字广告业务的增长。数字广告的收入逻辑为“广告曝光量×广告单价”，在Reels的推动下，Meta单季度净利润就能来到183亿美元。 但好景不长，Meta的精准广告推送依赖于对用户隐私信息的追踪，这一做法引发了争议。
苹果公司随后推出新隐私政策，限制App跨平台追踪用户数据，这一政策直接冲击了Meta的广告业务——受此影响，Meta单季度净利润一度下滑至102.85亿美元。关键时刻，短视频工业化与AI技术的引入，为Meta扭转了局面。
首先是探索短视频工业化，让内容更加短平快。
Meta的破局路径 Reels上线后，尽管Facebook和Instagram的传统互动量有所下降，但用户规模显著增长，用户日均使用时长也随之提升：目前Instagram中Reels的日均使用时长已达16分钟，预计今年有望增至32分钟。
图源：Instagram
尽管与TikTok日均68分钟的用户时长仍有较大差距，但需注意的是，TikTok的用户时长已趋于稳定，而Meta凭借两大平台的强社交属性，仍有巨大的提升空间——强社交属性意味着更高的用户粘性，进而带来更大的商业化潜力，尤其是在广告收入领域。
为进一步激活创作者生态，Meta推出了“Reels Play”激励计划，吸引更多用户自发参与内容创作，间接带动了平台流量增长。今年6月，Meta更是宣布对Facebook的视频内容体系进行重大调整：将平台上所有视频统一划入Reels板块，取消“短视频”与“普通视频”的分类，正式将视频内容机制转向“推送算法优先、曝光至上”。
此前，Facebook的视频入口与关注机制已发生变化，改为以“兴趣推荐”为主——这意味着，无论创作者是否有粉丝基础，只要内容能制造“爆点”，就能获得算法推送，信息密度被极度压缩。
同时，视频内容的核心逻辑也从“传递深度信息”转向“争夺用户注意力”，平台开始抢占用户的每一段碎片时间，而精准的兴趣推送则成为提升用户粘性的关键。
其次是深入应用AI技术让内容推荐更精准。
AI技术的兴起进一步完善了Meta的推送机制。通过机器学习，AI会将用户拆解为不同领域的受众，再细分到微小群体进行精准推送：若某条内容获得热度，算法会加大投流力度；若表现平平，则会及时放弃。更值得关注的是，AI模型还能识别不同账号的表现差异，将投流预算重点倾斜给表现更优的账号。
此外，Meta还允许创作者与品牌方复用同一条广告内容——只需将已爆火的内容裁剪成不同视频比例，即可投放到Facebook和Instagram的各个流量入口。这种模式不仅让AI推送模型将两大平台的广告转化率提升了3%-5%，还支持用户用AI直接生成视频，大幅提升了短视频的产出效率，让全球用户在无形中成为彼此内容消费的“裹挟者”。
图源：Facebook广告优化页面
这种高效的“复刻式”内容生产+AI推送优化，成为Meta数字广告收入的核心公式：品牌、达人、普通用户产出大量内容后，平台从中筛选出爆火内容，提炼出口号、洗脑BGM、吸睛标题等“爆点元素”进行批量复刻与铺设；同时，官方推荐采用9:16的视频比例，确保画面主体避开用户界面遮挡，最大程度提升内容吸引力。
这种模式也存在隐忧——它在提升效率的同时，也逐渐削弱了Facebook和Instagram此前最珍贵的“用户互动属性”。为此，Reels尝试将传统互动转化为DMS私信，将私信入口打造成咨询、商品福利发放的渠道，以此应对与TikTok的市场竞争。
Meta正在摸着抖音过算法的河？有趣的是，Meta当前采用的策略，与抖音早期的发展路径高度相似。国内用户或许对这种“流量裹挟”的感受更为直观：一段BGM爆火后，全网短视频会迅速跟风使用；一个梗出圈后，文案内容会瞬间趋同；无论是“末世题材”还是“抽象爽文”，流量逻辑均可复制，用户讨论的话题也高度集中，形成一种“快节奏、高信息密度”的互联网风格。
图源：抖音
但同质化问题也随之而来：内容风格越单一，平台对用户的吸引力就越局限，一旦其他平台推出差异化内容，用户很容易被分流。如何在流量与质量间找到平衡、提升用户粘性，成为抖音面临的关键问题。
正如前文所述，Facebook和Instagram的高粘性最初源于“用户互动”——用户自主输出信息会占用更多注意力，而其他用户的回复、收藏或重复观看，又能进一步延长使用时长，减少用户被其他平台吸引的可能。 对于抖音这类“开屏即视频”的平台而言，内容质量是激发用户互动的核心。
因此，抖音在今年更新了视频推荐算法：降低“完播率”的推荐权重，转而提升“收藏、评论、分享”等互动指标的权重，其中“收藏”作为更能体现用户真实认可的“稀有互动指标”，权重已被提升至高于评论和分享的水平。这一调整标志着抖音的转型：从过去“靠兴趣标签公式化造爆品”，转向“靠用户互动验证内容质量”。
图源：雷科技@抖音
具体而言，此前用户刷到雷科技的视频，可能是因为平台给用户贴上了“热爱科技”的标签；而现在，用户再刷到雷科技的视频，更多是因为该内容引发了其他用户的收藏、评论与分享，算法再将其推荐给有相似行为模式的用户。
两者的核心区别在于：前者可通过“垂直标签+海量内容”获取流量，后者则需要“深耕内容质量”才能激发用户互动，进而获得推送。与此同时，抖音还延长了视频推流周期——此前内容若24小时内无流量，推流便会减少；现在推流周期长达7天，这让科普类、深度分析类等需要“慢热”的优质内容有了更多曝光机会，也吸引了大批优质创作者入驻。
当然，抖音并未完全放弃此前“短平快”的高效广告内容，只是降低了其占比，试图在流量与质量间找到更优的平衡。
写在最后无论是短平快的短视频，还是深度优质的长视频，本质上都是平台“量化用户需求”的结果：短视频旨在抢占用户的碎片时间，长视频则瞄准用户的整块休闲时间。每个平台都在争夺用户有限的“自由时间”，并在此基础上铺设差异化的商业模式。
从Meta的“流量优先”到抖音的“质量回归”，我们能清晰看到“流量与质量”的轮回——这只是平台吸引用户注意力的不同方式。如今，短视频平台纷纷布局长视频内容，长视频平台也在嵌入短视频板块，本质上都是为了覆盖更广泛的用户群体，寻求流量与质量的完美平衡。
但无论行业如何变化，小雷认为有一点始终不变：优质内容在任何时代都不会落伍。
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