為什麼歐美年輕人開始逃離 Instagram?推薦貼文是毒藥

REUTERS/Lucas Jackson

原文刊登於 36Kr,INSIDE 獲授權轉載。本文綜合赫芬頓郵報和 buffer blog 編譯而成,由南七道與邱雅共同編譯。南七道:南七道新媒創辦人 & CEO,關注網路和科技創業。公號南七道。

荒謬、適得其反、大失所望和高效、振奮人心、名副其實,這幾組意思完全相反的形容詞,說的都是同一件事,那就是 Instagram 的個人化推薦。這個市值一度超百億、月活躍使用者超 7 億的社交平台,因個人化推薦而受到質疑。

Instagram 的內部數據統計顯示,人們平均會錯過 70% 的 Instagram 資訊。Instagram 的創始人 Kevin Systrom 力推機器演算法的原因就在於,「個人化推薦可以幫助使用者看到資訊流中最好的 30%。」

但改版以來,Instagram 卻屢獲惡評,年輕使用者紛紛在社群網站上宣佈棄用 Instagram。個人化推薦為什麼沒能贏得使用者好感?

個人化推薦是如何運作的?

外媒曾經總結過,Instagram 的個人化推薦基本遵循著 7 個原則。

相關性: 這是個人化推薦的最大特點,區別於傳統時間排序,同一時間段內,使用者感興趣的內容會出現在更前面的位置。使用者在近期搜尋過、按讚過、評論過的相關話題,更有可能出現在首頁位置。

互動性:Instagram 宣稱,哪怕使用者關注了一千個帳號,這條原則也可以確保他看到好友的最新動態。因為歷史互動頻率高的帳號,會被機器自動分類為好友,該帳號的新推送就會被排在更前面的位置。

時間軸: 雖然個人化推薦不再嚴格按照時間排序,但總體而言,比起 3 天前發的內容,3 個小時前發的內容總是排在相對更優先的位置,因為人們總是對當下發生的事情更感興趣。

熱搜度: 標籤是 Instagram 上 po 文的一大特色,大多和近期的熱點事件相關。比如 #OneLoveManchester,就是女歌手 Ariana Grande 曼城慈善演唱會的標籤,這場演唱會是為了鼓勵和支持曼城恐襲的受害者,所有和曼城恐襲相關的 po 文都可以加上這個標籤,相關更新的排位也會更靠前。

分享度:Instagram 的公開 po 文都是可以直接私訊轉給朋友的,操作上類似於把官方帳號內容分享給朋友,被轉發分享得多的原 po 更有可能排在首頁顯眼位置。

停留時間: 這一點對小影片尤其重要,因為觀看時長是影片吸引力的一個重要指標,被完整觀看這個行為本身就證明了內容的吸引力,哪怕人們後續並不留言也不按讚。

受歡迎程度: 按讚數、評論量、觀看量和分享量,都是衡量一則 po 文是否受歡迎的重要指標,如果一則 po 文下的按讚和評論數都很高,相比起一個小時前才更新的卻無人問津的 po 文,更有可能出現在首頁,哪怕它是 10 個小時前發的。

隨著 Instagram 使用者不斷增多,新內容必然會越來越多,而人們可以瀏覽的內容越多,每條內容的影響力就被不斷削弱。

對廣告主來說,更糟糕的情況是,人們願意花在 Instagram 上的時間是基本不變的,這就意味著資訊越多,人們錯過的資訊也就越多。如果沿用傳統時間排序,品牌為了搶佔使用者的首頁,勢必要保持高更新頻率,這對廣告主和平台方都是一種負擔。

一方面廣告主要投入更多的人力物力去製作和更新內容,另一方面,個人帳號的更新頻率肯定比不上團隊運作的品牌方,那麼 Instagram 上的內容就將充斥著大量廣告,長此以往勢必損傷用使用者體驗。

機器演算法的引入對平台方、廣告主和使用者都應是利多政策,但本該實現三贏的改變卻獲得了兩級分化的評價。

個人化推薦傷害了誰?

Photo Credit: Instagram

首先對廣告主來說,要想被更多使用者看到就要發表更高質量的內容,因為只有這樣才會吸引更多使用者互動,才會提高在使用者首頁的佔據率。

但生產優質內容所花費的人力物力和時間成本,反而可能比高頻率更新的花費還要大,尤其對於中小廣告主來說,時間排序至少可以保證如果他們足夠勤奮就會有足夠的曝光度,而個人化推薦更依賴於受歡迎程度、互動性等不可控因素,使得他們面對像可口可樂、Zara 這樣的大廣告主時,處於劣勢地位。因為大廣告主可以集中資源去生產更優質的內容,而不管是粉絲基數還是明星資源,大品牌都在個人化推薦的比拚中佔據優勢。

但個人化推薦也並沒有完全取悅大廣告主。因為性、暴力和死亡永遠能戳中人們的癢點,香奈兒的 po 文可能夾在爆乳美女和靈異照片中間,這種品牌露出不僅無法激發購買欲,甚至還會傷害品牌形象,因為人們會將看到爆乳美女和靈異照片時的負面情緒附加到品牌上。

在中國,推行個人化推薦的某些資訊類 APP,就因為首頁充斥著「暴打小三」、「吃蠍子」等低俗內容而飽受詬病。這種內容也許可以不斷誘惑使用者點擊,從而增長使用者停留時間,但這種停留時長沒有價值,難以商業化。

《財經》雜誌曾在訪談中直接問頭條 CEO 張一鳴,「低俗是否是頭條成功的原因」。張一鳴就在回答中提到,平台沒有從低俗內容中獲利,今日頭條一直在打擊低俗內容和釣魚標題,就是因為低俗內容反而會傷害平台的商業利益。

而對普通使用者來說,機器演算法並沒有那麼懂他們。人是情感動物,而機器很教條,只能依賴數據,它並不能分清人們的按讚是真正出於喜愛還是出於社交需要。和朋友圈情況類似,大多數按讚都出於某種情感綁架,因為對方是親戚、是同事、是上司、是老師,所以我們必須按讚。

還有一種情況是,人們總有一些不願為人所知的「興趣」,比如美國男生 Tori,喜歡在 Instagram 上看美女模特兒的照片,但他不會去按讚或者評論,因為這些行為都是公開的,他擔心女友發現會不高興。但這並不意味著他不想看到模特兒們的新照片,而經過個人化推薦的首頁,模特兒們出現的幾率大大減少了。

在社群網站運用越來越廣泛的今天,不少獨立藝術家、獨立攝影師等自由職業者也開始進駐 Instagram,其中很重要的一個原因就是,他們可以在 Instagram 上分享作品,並因此得到工作機會,被稱為「運動鞋攝影師」的 Kane 就是如此。收藏運動鞋是他的興趣,最初他將自己的收藏照發到 Instagram 上時,絕對沒有想到有一天會以此為生。但當他在 Instagram 上積累了數萬粉絲之後,包括 Adidas、Converse 和 PUMA 等在內的多個品牌都開始請他為自己的新產品拍廣告照片。

正因如此,在 Instagram 上關注同行已經變成了一個重要的,追蹤產業動態的方式,但個人化推薦破壞了這一功能。因為人們不會按讚和轉發競爭對手的 po 文,長此以往此類帳戶就會被機器降級,很少出現在首頁上。Kane 已經很久沒有在首頁看到同行 Johannes 的更新了。

為什麼使用者不喜歡個人化推薦?

個人化推薦依賴的是機器演算法,但機器演算法是有侷限的,它的判斷依據都來源於過往情況,面對新的突發情況,它永遠慢一步。而人卻可以迎合機器喜好編寫內容,比如加上熱點標籤,建立小組「互幫互助」提高 po 文的活躍度等等,讓自己的內容出現在更多人的首頁上。

現在在 Google 上搜尋 Instagram 和機器演算法這兩個關鍵詞,出來的結果有 1/3 都是「教你如何騙過機器演算法」。

這就產生了大量嘩眾取寵的垃圾內容,而因為人情需求和工作需要,人們無法完全取消追蹤這類帳號。

在中國,因為個人化推送而積累了大量活躍使用者的 今日頭條 ,也因為低俗內容泛濫而飽受詬病。業內人士評價頭條內容像毒藥,使用者被標題誘惑點開,並不代表著他們喜歡這類內容,而機器沒有價值觀也沒有審美關,只是機械地根據歷史記錄向使用者推送類似內容。

這就是個人化推薦的可惡之處,它並不代表你的個性,也不代表你的喜好,出現在首頁的可能全是精美華麗的毒藥。

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