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。
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。
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。
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。
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。
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。"
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。
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 "。
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。
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。
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 "。
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。
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。
