社交媒体的终结与推荐媒体的诞生，正在同时进行？

在推荐媒体中，社交图谱不再是内容分发的主要手段。相反，内容分发的主要机制是通过不透明的、由平台定义的算法，以最大程度地获取用户的注意力、提高参与度。

今年7月底，“Make Instagram Instagram again （让IG做回IG） ”的倡议在外网引发热议。在Ins上拥有最多粉丝数的女星凯莉·詹娜也发布了一条吐槽动态，表达自己对Instagram优先推荐视频而不是好友照片的信息流的强烈不满。

作为卡戴珊家族的“金小妹”，凯莉·詹娜在Ins上拥有超过3.6亿粉丝，她的影响力不容忽视。面对越来越多用户的质疑，Instagram的CEO Adam Mosseri在后来发布了一则视频，讨论最近ins的一些革新和未来计划。在视频中，Mosseri表示世界正在发生变化，而Instagram也必须随之做出改变。

在社交媒体世界里，Mosseri所说的变化之一，也正是凯莉·詹娜吐槽的地方——社交媒体的内容分发逻辑，正从基于社交图谱的推荐，转变为基于算法的兴趣推荐。

七月底，Instagram母公司Meta正式宣布，旗下另一社交巨头Facebook的信息流将转向基于算法推荐的内容分发模式。有些研究者认为，Facebook的正式转向预示着我们过去所熟悉的“社交媒体”的终结。

本文带来独家汇编，带你看看Facebook转向算法推荐的背后，我们所说的“社交媒体”已经走过了怎样的二十年？又将去向何方？

从Facebook到Twitter

建在社交图谱之上的“帝国”

去年，Facebook在自己的APP中加入了类似TikTok的短视频版块Reel；在今年春天流出的一份内部备忘录中，这家社交媒体巨头的高级管理层Tom Alison宣布了新的计划，即改变Facebook的内容分发模式，使其更侧重短视频，调整算法以推送最吸引人的内容，即使这些内容与被推送的用户好友或关注的用户毫无关系。

看来，Facebook正在改变它的关注重点，从围绕社交图谱的图文关注，到借鉴TikTok，对算法计算出的最能吸引用户注意力的内容倾斜流量。

考虑到TikTok现象级的流行程度，Facebook的这种转变并不令人惊讶，但它也是短视的——如果Facebook这样的平台不能维持住它们赖以生存的社交护城河，那么未来，一切都将变得充满不确定。

要理解Facebook目前的处境，或许我们应该先回顾一下，近二十年前的Facebook是如何获得成功的。

2004年春天，当时的大学生在注册TheFacebook.com时，主要是因为他们认识的其他人也在注册这个网站。

Facebook早期的杀手锏之一就是可以查看同学的“关系状况” （relationship status） 。到2006年底，也就是Facebook向公众开放的那一年，这个网站已经聚集了1200万活跃用户。

那个时候，马太效应产生的增长优势已经使得竞争对手很难对Facebook提出挑战。两年后，当Facebook的活跃用户突破一个亿时，这种竞争优势继续扩大——如果你认识的人都已经在Facebook上了，你还会费力加入一个要重新把熟人链接起来的新平台吗？

Facebook之后，第二个利用社交图谱 （social graph） 来创造参与感的现象级产品是Twitter。

虽然Twitter诞生于2006年，但它其实一直到2009年才获得广泛的关注。这一年，美国演员Ashton Kutcher在奥普拉脱口秀上讨论了Twitter。

也是在2009年，发生了对于Twitter来说至关重要的一件事：转发按钮 （retweet） 的诞生。这一功能的初衷是为了简化手动复制粘贴有趣推文的操作，但最终却彻底改变了Twitter。

通过简化转发推文的步骤，retweet按钮开启了一种疯狂的病毒式传播，一条推文可以在短时间内被推送给大量受众，通过Twitter社交图谱的拓扑结构，其读者可以呈指数级增长。

在当时，转发被证明是一种非常有效的内容分发方式，可以在任何时刻将平台上最吸引人的内容推送出去。这种短时间内大规模分发内容的潜力也开始吸引更多有影响力的人来到Twitter，进一步增加了其内容的价值。

和Facebook一样，Twitter的社交图谱越庞大，其平台就越有吸引力。2011年，Twitter紧随Facebook的步伐，用户数突破了一亿里程碑。

当然，Facebook也注意到了这个新的竞争对手的快速崛起，并很快做出调整。在2009年至2011年期间，Facebook越来越明显地将其内容分发逻辑从按时间排序转向强调热门内容；2012年，Facebook也在自己的APP上增加了一个转发式的分享按钮，使第三方内容在平台上可以形成Twitter式的指数级传播。

Facebook和Twitter，作为这个世纪最成功的社交媒体，都建立在相同的模式上，即利用难以复制的大型社交图谱来产生永无止境的吸引用户的内容。

这也定义了我们过去所熟悉的“社交媒体” （social media） ——社交媒体，是指主要通过有联系的人构成的社交网络来传播的内容 （文字、照片、视频、音频等） 。

这意味着，基于创作者的社交网络 （朋友或粉丝） ，每个人的创作都会在某种程度上得到传播，每个人都能拥有一定的受众。

因此，社交媒体实际上是一种基于人气的竞争，而并不必然基于内容的质量。它有利于拥有最多朋友/粉丝的创作者；粉丝越多，传播和影响的潜力就越大。

通过这种传播动力，社交媒体平台能够极快地扩张。如果一个平台能够建立起足够大的社交图谱，像Facebook和Twitter一样，它就已经拥有了一个自动的内容分发系统，为大量用户提供有吸引力的、高度相关的内容。

在面对新的竞争时，这一模式已经被证明是强大而不可撼动的，并且利润惊人——到2022年六月，Facebook母公司Meta的市值已经达到了5620亿美元，是世界上第七大最有价值的公司。

而Twitter，一个规模相对没那么大的社交媒体平台，对马斯克来说也有高达440亿美元的价值 （在他改变主意之前） 。

然而，这种建立在庞大的社交图谱上的垄断不可能永远持续下去。对于这些社交媒体来说，过去十年的好日子，在TikTok突然崛起之时，似乎就已经敲响警钟。

TikTok的新时代

绕开社交护城河，“推荐媒体”的诞生

作为一个社交媒体，TikTok在海外的成功，或许恰恰在于它绕开了Twitter们和Facebook们赖以生存并维护王座的社交护城河。通过将注意力从社交关系中分离出来，TikTok可以直接争夺用户，而不需要先煞费苦心地拉来一个又一个的用户以建立社交图谱。

与Twitter不同，TikTok不需要大量有影响力的用户使用它，以证明其内容的吸引力。

短视频在更原始的层面上抓住了用户——视觉上的新颖性、音乐和动作的巧妙互动、直接的情感表达。

与Facebook不同，TikTok并不在乎你有没有熟人或朋友也在使用这个平台。尽管TikTok内置了一些熟人社交的功能，但它们并不是这个平台的主要吸引力。

TikTok也不依赖其用户手动与朋友或粉丝分享内容，它将内容分发的任务分配给了可怕的推荐算法——2021年，《华尔街日报》的记者进行了一项调查，记者创建了一百多个TikTok账户，然后发现，TikTok可以在40分钟内以不可思议的准确性锁定这些账户的兴趣。

Medium的专栏作者Michael Mignano认为，TikTok的崛起，将我们带入了一个“推荐媒体” （recommendation media） 时代，而社交媒体，已成往事。

在推荐媒体中，社交图谱不再是内容分发的主要手段。相反，内容分发的主要机制是通过不透明的、由平台定义的算法，以最大程度地获取用户的注意力、提高参与度。

而这里的“注意力”，往往是由平台定义的，而且 是专门为消费特定内容的用户定制的。

例如，如果平台确定某人喜欢电影，那这个人会看到很多与电影有关的内容，因为这是为这个人的注意力定制的。这意味着，平台也可以决定用户不会看到什么，比如有问题的内容或者极端化的内容。

与社交媒体相比，推荐媒体不是基于人气的竞争。相反，它是基于绝对内容的竞争。从这个角度上来说，难怪凯莉·詹娜反对Instagram的新变化，在一个由算法而不是粉丝主导的社交媒体中，她那3.6亿的粉丝就贬值了。

当传统巨头向短视频取经

社交网络将去往何方？

随着Facebook越来越像TikTok并宣布正式转向推荐媒体，社交网络的新时代已经迫近，我们很难想象接下来会发生什么。

《纽约客》的专栏作家Cal Newport认为这将带来积极的结果，因为它代表着美国这些传统社交媒体巨头的衰落；Medium的专栏作家Michael Mignano甚至认为，社交媒体时代已经终结。

但正如我们在前几代互联网中看到的那样，随着技术的不断进步，平台总是会寻求更高的效率，据此，或许可以做出一些有趣的预测。

比如，专业媒体平台也许会选择转向推荐媒体平台。鉴于TikTok和YouTube等推荐媒体平台的实力，以及传统社交媒体平台正纷纷效仿它们的方式，专业媒体平台 （如Netflix） ，似乎也有可能走上效仿之路。

事实上，Netflix的联合CEO Reed Hastings甚至可能已经预测到了这一状况，他曾表示他最大的竞争对手是TikTok和YouTube，而非其他流媒体平台。

然而，为了能够精准地将对的内容分发给对的人，平台需要足够海量的内容，包括针对世界上每个人兴趣的极其长尾的内容。

而拥有这么多内容的唯一办法就是成为一个开放的创作平台，任何用户都能够在平台上进行创作。所以，也许在未来，长视频网站会成为一个不仅包容专业工作室，也允许普通人进行创作的平台。

另外，如果推荐媒体的本质是平台对用户看什么内容、得到什么样的体验有了更强的控制，那么不难想象，平台最终会通过制作自己的内容来寻求更高的效率。我们已经可以看到专业媒体平台在尝试这样做了 （例如Netflix制作原创内容等） 。

但要在开放的创作平台 （如TikTok、Instagram） 的规模上做到这一点，平台不可能依靠人力。他们还需要依靠机器来创作，或者像Matt Hartman所说的那样，借助合成媒体。

最近，OpenAI的一款人工智能艺术生成器向外界展示了合成媒体的强大和人性化，它可以从零开始生成艺术作品，也可以对现有作品进行编辑或修改。

随着人工智能内容创作内容的成本下降，以及时间的推移，科技平台将生产更多的合成媒体，在条件成熟的时候给用户创造更完美的内容。

无论如何，推荐媒体的大幕已经拉开。未来，在如何、何时以及为何消费内容方面，我们将越来越习惯于减少明确的选择（譬如，“这些是我朋友发的内容”），而做出更多不确定的选择（例如，“这是机器推给我的内容”）。

短期内，我们不会注意到这两者之间太大的差异，但几年后回过头来，我们也许会发现，自己的内容消费行为和习惯已经彻底改变。

【今日互动】

基于人际关系和基于兴趣推荐的社交内容，你目前更倾向于哪一种呢？欢迎在评论区和我们分享~

本文转自全媒派 作者：馥麟

本文编辑：徐彦琳

投稿、合作邮箱：

xjbcmyj@bjnews.com.cn

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