Meta推出Reels音频翻译功能，AI驱动短视频全球化竞争

近期，Meta旗下的社交媒体平台Facebook和Instagram正式上线了Reels短视频的音频翻译功能。这项创新技术利用人工智能，能够实时将视频中的对话内容转化为多种语言，不仅支持双人互动场景的同步翻译，还能实现口型同步调整，并根据说话者的原始声音特征，生成高度逼真的翻译语音轨道。

当前，该功能主要支持英语和西班牙语之间的互译。若用户需要添加更多语言，可以自行进行后期音轨制作，最多可支持20种不同语种——只需在发布时标注对应语言，系统便会根据观众选择的语种自动播放相应音频。同时，拍摄时建议保持正面朝向镜头，确保嘴部动作清晰可见，这有助于AI更精确地处理口型同步效果。

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Meta推出这一功能，主要目的是更好地适应全球多元市场，而其战略意图也相当清晰：争夺TikTok的市场份额。近年来，TikTok的快速崛起对Meta构成了显著竞争压力。实际上，Reels板块的推出本身就是Meta布局短视频领域的关键举措，从现有数据看，Reels已经为Meta带来了显著的商业回报。

Reels承载着Meta的短视频重任

提到Meta，可能部分用户不太熟悉，但Facebook作为其旗下核心平台，几乎是全球知名的社交媒体之一。这家由马克·扎克伯格于2004年创立的企业，早已从单一社交网络扩展为多元科技巨头。

长期以来，公众常将Meta视为“社交媒体公司”，但其业务范围远不止于此。除了Facebook，旗下还包括WhatsApp、Instagram、Portal和Meta AI等产品，覆盖社交媒体、虚拟现实（VR）以及增强现实（AR）硬件等多个领域。

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为应对TikTok在短视频市场的挑战，Meta早在2020年就在Instagram上推出了Reels短视频功能，鼓励用户创作15秒以内的短内容。然而，当时TikTok凭借其高效的内容节奏和智能算法，仍占据市场主导地位，并在2021年成为全球下载量最高的应用程序。

面对竞争，Meta通过战略升级寻求突破：2021年10月，Facebook正式更名为Meta，名称源于“元宇宙”（Metaverse），寓意超越与进步，旨在摆脱“仅限社交”的固有印象，推动旗下生态向元宇宙整合。

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同时，Reels功能也被集成到Facebook平台，Meta加大了对内容创作者的激励。在印度市场封禁TikTok后，Meta迅速推动Reels进入印度，凭借Facebook和Instagram合计超过40亿的月活跃用户基础，Reels很快取得显著成效——到2022年，Reels已占用户在Facebook和Instagram上耗时的一半以上。

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Meta首席执行官扎克伯格曾公开表示：“到目前为止，Reels已成为我们增长最快的内容形式，我们现在向全球所有Facebook用户开放这一功能。”

AI成了Meta短视频突围的关键

Reels的兴起直接促进了Meta数字广告业务的增长。数字广告收入遵循“广告曝光量×广告单价”的逻辑，在Reels推动下，Meta单季度净利润曾达到183亿美元。 然而，这一趋势并未持续，Meta的精准广告推送依赖用户数据追踪，引发隐私争议。

苹果公司随后更新隐私政策，限制应用跨平台追踪用户数据，这对Meta的广告业务造成冲击——受此影响，Meta单季度净利润一度下降至102.85亿美元。关键转折点在于，短视频工业化与AI技术的应用帮助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的突破路径 Reels上线后，尽管Facebook和Instagram的传统互动量有所减少，但用户规模显著扩大，日均使用时长也增加：目前Instagram中Reels的日均使用时长达16分钟，预计今年可能增至32分钟。

图片来源：Instagram

虽然与TikTok日均68分钟的用户时长仍有差距，但需注意，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，仍有巨大提升潜力——强社交属性意味着更高的用户粘性，从而带来更丰富的商业化机会，尤其是在广告领域。

为进一步激发创作者生态，Meta推出了“Reels Play”激励计划，吸引更多用户参与内容创作，间接带动平台流量增长。今年6月，Meta宣布对Facebook视频体系进行重大调整：将所有视频内容统一归入Reels板块，取消“短视频”与“普通视频”的分类，正式转向“算法推送优先、曝光最大化”的内容机制。

此前，Facebook的视频入口和关注机制已改为以“兴趣推荐”为主——这意味着，无论创作者粉丝多少，只要内容具有“爆点”，就能获得算法推荐，信息密度被高度压缩。

同时，视频内容的核心逻辑从“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技术的兴起进一步优化了Meta的推送机制。通过机器学习，AI将用户划分为不同兴趣领域的受众，再细分为微小群体进行精准推送：如果内容获得高热度，算法会加大推广力度；如果表现一般，则会减少投入。更值得注意的是，AI模型还能识别不同账号的表现差异，将推广预算重点分配给效果更佳的账号。

此外，Meta允许创作者和品牌方复用同一广告内容——只需将已火爆的内容裁剪成不同比例，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，大幅提高了短视频生产效率，让全球用户在无形中成为彼此内容消费的“参与者”。

图片来源：Facebook广告优化页面

这种高效的“复制式”内容生产加AI推送优化，构成了Meta数字广告收入的核心公式：品牌、达人和普通用户产出海量内容后，平台筛选出火爆内容，提炼出口号、洗脑背景音乐、吸引人标题等“爆点元素”进行批量复制与传播；同时，官方推荐使用9:16的视频比例，确保画面主体不受界面遮挡，最大化内容吸引力。

这种模式也存在隐患——它在提升效率的同时，可能削弱Facebook和Instagram原有的“用户互动属性”。为此，Reels尝试将传统互动转化为私信（DMS），将私信入口打造成咨询和福利发放渠道，以应对与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，与抖音早期发展路径高度相似。国内用户可能对“流量裹挟”现象更为熟悉：一段背景音乐爆红后，全网短视频迅速跟风使用；一个梗出圈后，文案内容瞬间趋同；无论是“末世题材”还是“抽象爽文”，流量逻辑均可复制，用户讨论话题高度集中，形成一种“快节奏、高信息密度”的互联网文化。

图片来源：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有限，一旦其他平台推出差异化内容，用户容易流失。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挑战。

如前所述，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，减少用户转向其他平台的可能。 对于抖音这类“开屏即视频”的平台，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，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”，权重已高于评论和分享。这一调整标志着抖音的转型：从过去“依赖兴趣标签公式化制造爆款”，转向“依赖用户互动验证内容质量”。

具体而言，此前用户刷到科技类视频，可能是因为平台给用户贴上了“科技爱好者”标签；而现在，用户再刷到类似视频，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“垂直标签加海量内容”获取流量，后者则需要“深耕内容质量”才能激发用户互动，进而获得推荐。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，推广会减少；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”的体现：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”，并在此基础上构建差异化的商业模式。

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”的循环——这只是平台吸引用户注意力的不同策略。如今，短视频平台纷纷布局长视频内容，长视频平台也嵌入短视频板块，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。

但无论行业如何演变，我认为有一点始终不变：优质内容在任何时代都不会过时。