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為何 IG 不能只是 IG?臉書的演算法變革 – 推薦模式的時代來臨 | 科技巨頭解碼#135

2022/09/08閱讀時間約 15 分鐘
在科技巨頭中,過去半年營運上處於最逆風處境的,莫過於 Meta 臉書了。對於臉書來說,蘋果隱私權政策的調整,重創了其廣告營收,可以說是在肝臟部位挨了一記重拳,到現在都還沒能完全復原。然而,真正對 Meta 造成生存危機的,其實是來自於 TikTok 的競爭。這個抖音的海外攣生兄弟,在過去數年,席捲了整個歐美年輕人的市場,成為了最熱門的社交與娛樂應用。而臉書原本用來鞏固年輕族群的產品 Instagram (以下簡稱 IG),則很明顯的在年輕人中退燒,氣勢完全被 TikTok 壓了過去。
如果說,臉書的核心商業模式,是聚攏了一堆人,然後播放廣告給他們看的話 – 蘋果的打擊是讓臉書的廣告變得比較難賣,但 TikTok 的威脅,則是從根源把臉書聚攏的人搶走。兩者相比之下,雖然短期可能蘋果的影響較為明確,但長線來看,TikTok 所可能造成的危機絕對是更嚴重的。
在這個狀況下,Meta 對於 TikTok 的進逼,絕對是必須拿出強力動作來防守與反擊的。Meta 的第一招,當然就是把 TikTok 主力的短影音格式,抄襲出自己的版本 Reels,目前已經全面推出,而且似乎也還有一定的成績。而 Meta 的第二招,則是演算法的全面調整 – 不只是短影音格式而已,未來 Meta App (包括 Facebook 與 IG) 上的內容動態牆,將會全面導入推薦 (Recommendation) 系統,用戶看到的內容,不再僅限用戶的朋友或者是有加入的社團,只要是 Meta 演算法認為是適合該用戶的內容,即使是一個完全不認識也沒追蹤的人分享的,也會被演算法撈出來呈現在用戶的動態牆 (Newsfeed) 上。
Reels 短影音是臉書對抗 TikTok 的第一招
當然,這樣的改變,對於臉書無疑來說是非常巨大的 – 無論是 Meta 起家的 Facebook,又或者是之後併購的 Instagram,其原本的核心價值,就是將你與你認識的人以及有興趣的團體做出連結。在導入推薦演算法模式之後,臉書等於是進一步淡化了原本的人際連結影響,而更加以演算法來主導用戶能看到的內容。
而這樣的變動,當然會對臉書原本的用戶與創作者們,造成相當巨大的影響。即使臉書目前只是進行了初步的改變,Instagram 上面的創作者就已經開始反彈。連知名的卡戴珊家族其中的 Kylie Jenner 和 Kim Kardashian 兩位知名藝人,都加入了抗議的行列 – 她們分享了一個「Make Instagram Instagram Again」 的聯署活動,要求 Meta 讓 Instagram 回歸原始的本質,不要盲目模仿 TikTok。
在強大的抗議壓力之下,Meta 做出了讓步,移除了部分做過頭的修正,並且承諾會更謹慎地推出相關的更新 – 然而,臉書沒有說他們會停止讓 IG 模仿 TikTok,他們只是會更小心更謹慎,把這件事做的更好一點。
對於臉書來說,他們要的不是「Make Instagram Instagram Again」,而是「Make Instagram a New Instagram」。
一個臉書不太可能接受的用戶請願
臉書的演算法變革
臉書的演算法,一直是他們經營平台的「神秘醬汁」,就像可口可樂的配方一樣,是外界不斷想要找出的秘密。當然,對於臉書來說,演算法是維持其用戶經驗絕對必要的存在 – 假設一個用戶有一千個臉書朋友,加上追蹤一百個粉絲專頁與加入一百個社團,如果朋友一天發三則貼文,粉絲專頁發五則貼文,社團則是有十則貼文的話,代表這個用戶一天可以看到的內容高達 4500 則,如果把這麼多的內容一口氣丟到用戶的手機上,對於用戶來說會產生資訊超載的狀況,這會是災難性的體驗。
以我自己來說,應算是一個中重度的臉書用戶,但我一天所能瀏覽的內容數量,可能就是數十則到一兩百則之譜,差不多就把我的使用時間花光了。所以,如何從數千則「好友+追蹤的專頁+加入的社團」的貼文中,挑選出對我最有意義的那數十則,就是臉書演算法最重要的工作。如果這個演算法夠好,挑出來的數十則內容夠好,那就可以讓我的臉書使用經驗處於良好狀態,使我這個用戶不會離開臉書平台。但如果這個演算法挑出來的內容是我沒興趣甚至反感的,這樣的經驗多了幾次之後,我可能就會因為使用後的感覺不良好,而成為一個流失的用戶。所以對於臉書來說,找出一個最好的演算法,基本上就是他們服務成敗的核心命脈。
(以上文字雖然主要寫的是臉書 Facebook,但是 Instagram 的運作原理也大致相同)
而在過往十年,臉書也曾經對演算法大幅調整過。在早期,臉書對於動態牆 Newsfeed 的演算法,是針對總使用時間最佳化的 – 臉書的演算法會判斷給用戶看到什麼內容,用戶花在臉書 App 上的時間會最多,然後就把這些內容推到用戶的動態牆。這個演算法在 2015 – 2016 年時,達到一個高點,當時臉書上面有許多的影片,而用戶每看一個影片,所花的時間當然多於看文字訊息數倍。
不過,在 2018 年時,臉書宣布要對其演算法進行一個大改版,不再針對使用者時間做最佳化,而改以有意義的社交互動MSI Meaningful Social Interaction 作為優化的指標。簡單來說,臉書在這個階段的演算法,會根據哪些內容,最能夠引起用戶的互動 (取代了原本的使用時間),來決定是否推播那些內容。而這樣的演算法改變,雖然在短期內造成了臉書的營收成長減緩,但過了幾年後的事後諸葛來看,對於臉書來說應該是一個正確的決定,成為臉書持續成長的背後動力。
2018 年初臉書宣布演算法大變動
然而,正當外界覺得臉書的演算法是君臨網路內容產業的王者的時候,挑戰者 TikTok 卻狠狠的把臉書演算法踢下王座。TikTok 的短影音,不倚靠社群網路的連結,而是單純的透過人工智慧來學習每個使用者喜歡看怎樣的內容,然後在眾多的內容裡面挑選出最適合使用者的內容,推播到用戶的眼前。而很顯然的,TikTok 的使用者們 – 主要是年輕世代,非常喜歡這種模式,TikTok 席捲了整個歐美世界的年輕世代,而臉書的 IG 正是最主要的受害者。
對於Meta臉書來說,他們有兩個選擇 – 一種是相信他們的演算法仍有競爭力,TikTok 的東西只是另一種成功的模式,但不會根本性的摧毀臉書。另外一個選擇,則是相信 TikTok 所代表的「推薦演算法模式」將會是不可擋未來,會吞噬掉原本臉書演算法的空間,臉書不跟上就得滅亡。
而目前看起來,Meta 的想法更偏向後者。
為何推薦演算法可能會更好
事實上,臉書想要擁抱的推薦演算法,的確有很高的機率,會比臉書原本依賴的社群訊號模式,更能夠交出用戶喜愛的內容。首先,推薦演算法模式的最大優勢,就是可以從更多的內容來源,去挑選出用戶可能喜愛的內容。透過推薦演算法,臉書可以從訂戶並未追蹤的內容來源挑選內容,推播到用戶的眼前,這可以說是大幅擴增了可取用的資料庫。今天即使一個臉書用戶,好友有上千名,並且也訂閱了上千個不同的粉絲專頁,看似已經可以從海量的內容撈出對他有價值的部分,然而這個內容來源的數量級,跟整個臉書平台上的總內容數相比,根本是滄海一粟,可能連百萬分之一都不到。
試想,當你到一個有一千本藏書的圖書館,跟到一個有一百萬本藏書的圖書館,哪個圖書館能有更高的機率挑選出你會愛上的書呢?
但推薦演算法的優勢,不僅僅是在可取用的內容庫暴增這一點上而已 – 透過人工智慧的高速發展,推薦演算法會比原本臉書依賴的社群訊號,更能夠找出用戶的真實喜好。雖然臉書並未真正對外公布過他們原本的演算法,但我們大致上知道,臉書是透過所謂的 MSI 社群互動的訊號,來決定哪個內容更適合用戶的 – 那些更多留言、更多按讚、更多分享的內容,以及那些內容來源是用戶更常態性會互動的。在這種模式之下,臉書其實並不需要非常了解那則內容到底是什麼,也不需要了解用戶到底喜歡看怎樣的內容。臉書只要知道- 喔,你常常按這個朋友讚以及跟他留言互動,然後他最近貼了一篇內容,在朋友圈內也很多人按讚,所以一來你跟這個看來關係緊密,二來看起來他的這則內容很能引起互動,那系統把這則內容推到你眼前看起來是十拿九穩的決定。
在上述的模式之下,臉書其實是把了解用戶的喜好這件事上,外包給用戶自己 – 你會追蹤的粉絲頁、你會常常參與討論的社團、你會頻繁互動的朋友,想必就是你最有興趣的主題。在用戶自己給出回饋訊號的狀況下,臉書只需要評估這些訊號的強度,然後把總分最高的內容丟到用戶面前。
當然,臉書的成績單,讓我們不能說這種模式是不成功的。然而,隨著人工智慧與機器學習的快速發展,臉書現在其實可以更進一步,真實地去理解平台上被分享的每個內容到底是什麼,以及去理解每個用戶真正喜歡的內容是什麼。對於臉書來說,這絕對是不須懷疑需要前進的一步 – 更深入的了解平台上的用戶,更深入的掌握這些會員的喜好,這絕對能夠幫助臉書,把用戶留在他們的平台上的時間拉得更常,頻率拉得更高。
別忘了,臉書原本仰賴的社群訊號,並沒有消失無蹤,這些訊號未來也應該會被整合到臉書的推薦演算法中。我們可以預期的是,如果原本的 MSI 演算法,可以掌握用戶的喜好到 70%,未來新的推薦演算法,加入了人工智慧深入理解內容本質的判斷後,臉書對於用戶喜好與需求掌握的能力,應該可以上升到 90% 甚至更高。
如果說,Meta 家族兩大 App - Facebook 與 Instagram 的黏性原本就很厲害的話,透過導入推薦演算法模式,這個用戶黏性很可能還可以再次突破天際。
為什麼 Instagram 不能只是 Instagram
但對於 Instagram 的重度用戶來說,他們是很難接受上述的說法的,他們腦中勢必會浮現一個問題 – 就算 Instagram 沒有趕上時代最新的趨勢,也還是有超過十億以上的用戶,好好服務這十幾億的用戶,不就已經是一門巨大的生意了嗎?為什麼非要改變不可?十幾億的用戶讓你賺錢還不夠嗎?不能讓 Instagram 就留在目前的原汁原味,好好經營現有客戶就好嗎?
我完全能同理這些用戶的心態,因為很多時候連我自己也會這樣想。但如果我們屏除自己的主觀偏好,純粹用理性與歷史經驗來看的話,其實如果臉書如果讓 Instagram 一直停留在原地,風險其實是非常巨大的。
這背後最主要的原因是 – 其實用戶與社群的習慣,並不會停滯不動,而是會持續改變的。也就是說,在現在,我們可能以為某些行為,會是永遠存在的需求,但那其實只是假象 – 隨著時間巨輪的推進,這些行為與需求,很多時候會出現根本性的變化。或許在現在,很多 IG 的用戶,會認為看看靜態照片,看看有追蹤的明星網紅,就是他們真正要的,他們不會改變。但更有可能發生的狀況是,隨著時間,他們的習慣慢慢的轉變,即使 IG 沒有改變,但他們卻變了,幾年之後,他們突然發現,他們已經很少上那個曾經很沉迷的社群網路了,因為他們的行為與習慣已經改變了。
Meta 公司內部,負責 Facebook App 的主管 Tom Alison 就在一個 Podcast 專訪中坦承,根據他們的觀察,現在在社群上接收與分享資訊的習慣已經改變了,而臉書必須跟上這樣的改變。
一個現在主流被視為不可能被取代的需求,其實不代表真的能夠永存。同樣的事情,我們在網路內容主流格式的興衰上,已經看過好幾輪了。從文字、到圖像、到影片,到短影音,每一個前一代的主流,都曾經認為新興的格式只是年輕人的玩意,但隨著時間過去,即使習慣前一代主流格式的「老人」,也都慢慢開始接受新的格式與新的主流。舊的主流或許不會完全被消滅,但他們卻會逐步退下舞台 – 老兵不死,只是凋零。
讓我們想像一個情景,在當年智慧型手機與即時通訊軟體開始興起的時候,如果有家簡訊市場龍頭認為 – 他們的客戶已經習慣簡訊了,智慧型手機那麼複雜,安裝 App 對年長者非常困難 – 所以他們好好守住簡訊市場就好,不需要去淌即時通訊軟體的渾水。過了十年之後,這家公司會如何呢?我想,就算很幸運這家曾經的龍頭還活著沒有倒閉,但恐怕也不會過得如當年那般滋潤了。
對於臉書來說,IG 即使現在擁有超過十億的用戶,但這個用戶基礎並沒有如某些人想像的那麼牢靠。當時代的主流改變,當社群的習慣改變時,IG 如果不跟上改變,新用戶的加入勢必會減少,而老用戶也不可能永遠不流失 – 死守原本價值的結果,最終就是逐步衰落。或許一開始這樣的衰落不會太明顯,但到了某個關鍵點時,量變產生質變,滾雪球效應發生之後,屆時臉書面對的是整個基業的崩塌,卻很可能拿不出半點招式來拯救自己。
當年臉書是怎麼樣打垮 MySpace 的,臉書高層們應該都還記得很清楚,而他們絕對不想坐在 MySpace 當初的座位上。所以無論是新內容格式 – 短影音 Reels,或者是新的演算法 – 推薦系統取代社群,臉書都必須積極地擁抱,避免讓自己成為時代的淘汰者。
臉書的轉型能夠成功嗎?
不過,Meta 要進行這麼大的轉型,外界的質疑是免不了的 – 你們真的能轉型成功嗎?這會不會跟你們原本的模式差距太大,導致改變下你們想留住的用戶反而加速流失?
當然,我們現在不可能有答案,即使 Meta 自己大概都不敢說他們 100% 會成功。然而,一些過往的經驗,或許可以供我們參考 – 在 Snapchat 推出即時動態時,臉書雖然一度被威脅,但最後也是成功的把即時動態,引進了臉書的平台之上,讓 Snapchat 無法那麼輕易地繼續對臉書攻城掠地。另一個可參考的經驗就是之前提到的 2018 年演算法的變更,當時也是引發了很多用戶的反彈與抗議,但最終跑出來的結果,其實是很正面的。
我會這樣思考 – 雖然用戶永遠會有不想改變、想要留在舒適領域的傾向,但其實在體驗過新的事物之後,只要那個經驗更好 (或者是至少不要比較差),其實用戶的習慣與傾向,是遠比想像中更容易被改變的。而臉書 App 強大的既有黏性,讓臉書有非常強大的能力「強迫」這些用戶逐步接觸新的體驗,臉書要做的其實只是 – 不要搞砸這些體驗。
當然,臉書還是可能搞砸的,就像這次必須收回部分對 Instagram 過頭的調整。但整體而言,我對於臉書將其演算法從現在的社群內容與社群訊號,轉變為推薦演算法的模式這件事情,我是持正面看法的 – 這個大方向是正確的,而臉書不把這件事情搞砸的機率其實相當的高。
本期科技巨頭解碼的商業思考
目前看起來,全世界的社群媒體,擁抱推薦演算法似乎是一個勢不可擋的趨勢,但在寫作這期科技巨頭解碼時,我心中也一直揚起警鈴。如果我們現在對於這些社群網路巨頭的言論審查與操控的行為,就已經如此憂心了,在未來推薦演算法的時代,那該怎麼辦?屆時社群巨頭們控制哪個內容可以被看到哪個內容不可以被看到的操控力,會比現在更強大數十倍。
在以社群連結作為內容傳遞的主要管道時,用戶可以透過追蹤,確定自己可以收到特定來源的訊息,但如果完全由推薦演算法主導,用戶的主動選擇權其實是降低的,成為被動接收的角色。而平台如果要在演算法上做些小調整,讓你某一天後突然再也看不到你原本很喜歡看的某個創作者,你很可能完全不會發現。當科技巨頭擁有這麼大,而且可能會更大的影響力時,也難怪社會對於科技巨頭們濫用權力的擔憂越來越高。當這些科技巨頭的實質影響力,越來越接近政府的時候,未來的社會該如何與這樣的科技巨頭共存,一方面享受他們的創新帶來的利益,但另一方面又能夠節制其力量不致濫用,這恐怕是未來二十年最重要的商業與社會議題。
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