作者：Boxu Li 在 Macaron

介绍：

Meta 的 2025 年 12 月个性化更新标志着用户行为如何塑造 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger 以及可穿戴设备上的内容和广告体验的关键演变。通过这次更新，Meta 将生成式 AI 聊天互动——文本、语音，甚至视觉提示——直接融入其个性化堆栈中reuters.comtechcrunch.com。换句话说，你对 Meta AI 所说的一切很快将影响你在 Meta 平台上看到的内容。本文深入探讨了这次转型的技术架构和用户体验集成，解释了 AI 聊天信号如何在 Meta 的生态系统中被捕获、处理和统一。我们将探讨产品层面的例子，如 Messenger 中的 Meta AI、Instagram 私信和 Ray-Ban 智能眼镜，展示 AI 聊天如何成为与传统信号（点赞、关注、点击）并列的核心个性化层。结果是为产品负责人提供了一份雄心勃勃的行动指南：将 AI 聊天作为富含意图的信号，推动 Meta 信息流和广告的算法大脑。

Meta 的应用程序（显示 Facebook 和 Instagram 移动界面）从 2025 年 10 月开始通知用户即将进行的更改。与 Meta 的 AI 助理通过文本或语音的互动将很快个性化您看到的内容和广告，计划于 2025 年 12 月 16 日开始实施。

从点赞到聊天：AI 对话作为个性化信号

多年来，Meta 的推荐引擎一直通过您的点击和点按来学习——您点赞的帖子、关注的页面、观看的视频等等。2025 年 12 月的更新添加了一个新的信号类别：您与 Meta 的 AI 助理的对话reuters.com。无论您是在 Messenger 中通过文本聊天，还是在 Ray-Ban Meta 智能眼镜上进行语音查询，这些互动都将输入到相同的算法中，以排序您的信息流和定位广告reuters.comtechcrunch.com。

原理很简单：与 AI 的对话或讨论可以比被动信号更明确地揭示当前的兴趣或意图。比如，如果你问 Meta 的助手「附近有哪些最佳的徒步路线？」显然是在表达对徒步的兴趣。在这次更新后，Meta 可以将这种对话意图看作是你点赞徒步页面或搜索徒步装备的行为，并相应调整你的内容reuters.comabout.fb.com。实际上，Meta 提供了一个确切的场景：「如果你与 Meta AI 聊天关于徒步，我们可能会了解到你对徒步感兴趣……你可能会开始看到徒步团体的推荐，朋友关于路线的帖子，或者徒步靴的广告」about.fb.com。简而言之，AI 聊天正成为 Meta 个性化算法的另一种重要输入，与社交和参与信号同等重要。

从系统架构的角度来看，这些 AI 聊天交互通过自然语言理解管道处理，以提取主题和上下文信号。文本聊天和语音命令都被转录和分析以获取关键词、实体和意图。（语音输入通过语音识别转换为文本，然后以相似方式处理。）如果您使用 Meta AI 分享图像——例如使用手机相机或智能眼镜展示某个物品——视觉内容可以通过计算机视觉 AI 进行分析，得出的见解（例如识别您询问的产品或地标）同样成为您兴趣档案的一部分。techcrunch.com。Meta 确认通过 Meta AI 功能分析的语音录音、图片和视频将纳入其广告定位系统，此更新已生效。techcrunch.com。从本质上讲，Meta 已将其生成式 AI 功能设计为用户偏好的感知器。

然后，所有这些信号将被汇集到 Meta 更广泛的个性化模型中。Meta 隐私政策经理 Christy Harris 解释说：「人们与 AI 的互动将成为信息流和广告个性化的另一个输入。」reuters.com。公司仍在建立完整的系统以利用这些数据，Harris 指出reuters.comtechcrunch.com，但愿景是明确的：对话互动丰富了 Meta 排序算法用来决定向您展示什么内容（和广告）的用户模型。随着时间的推移，随着模型学习如何加权这些信号，可以想象，询问 Meta AI 关于「最佳 4K 电视」可能会显著增加您的 Facebook 动态中的电子产品内容，或者在第二天于 Instagram 上触发与电视相关的广告。

值得注意的是，Meta 正在将这些 AI 衍生信号添加到其现有的个性化堆栈之上，而不是取代它reuters.comabout.fb.com。传统信号如你的社交图谱（朋友、关注）和互动历史仍然是基础。但现在，AI 聊天成为一个新层，可以以点击或点赞可能错过的方式捕获及时的、意图丰富的数据。Meta 的声明强调，许多人期望他们的互动能随着时间的推移让他们的动态信息流变得更相关——而“很快，与 AI 的互动将是我们用来改善推荐的另一个信号”about.fb.comabout.fb.com。该更新旨在满足用户对相关性的期望：如果你表现出兴趣（即使通过与 AI 的私聊），系统也应该注意到并进行调整。

技术架构：捕捉和处理AI聊天信号

在幕后，将 AI 聊天信号整合到个性化中，要求 Meta 扩展其数据管道和模型。捕获阶段始于互动点：Meta AI 存在于多个环境中（聊天线程、语音界面、相机），每个环境都会生成用户查询和助手响应的日志。Meta 的系统可能标记这些交流中用户一方以进行分析。文本查询直接进入自然语言处理（NLP）系统；语音查询如前所述，首先通过语音转文本 about.fb.comabout.fb.com。如果 AI 以视觉方式使用（例如，通过智能眼镜询问*“你在这张图片中看到了什么？”），那么图像识别模型会处理视觉输入，而解释结果（例如，“用户对识别咖啡馆店面表现出兴趣”*）则成为可以输入到个性化引擎的文本元数据 techcrunch.com。

接下来是处理和推理阶段。Meta 的 AI 后端将解析对话以推断主题或意图。我们可以将其视为实时兴趣提取：AI 可以将关于“徒步旅行”的对话标记为对徒步旅行/户外类别的兴趣。这很可能涉及大型语言模型或分类器，将自由形式的对话映射到结构化的兴趣信号。事实上，构建这种映射是正在进行的工作的一部分——Harris 表示 Meta 仍在开发这些 AI 交互如何准确地改进广告产品。techcrunch.com。我们确实知道 Meta 的广告系统已经有兴趣的分类法（例如，“徒步旅行 & 户外”作为广告定位类别）。AI 聊天提供了一个明确的线索，可以将用户归入这些类别。

Meta 的隐私披露也明确了一些处理界限。与 Meta AI 进行的涉及某些敏感话题（如宗教、健康、性取向、政治）的对话将不被用于广告定位用途reuters.comtheverge.com。该系统设计为省略或净化可能违反政策或在广告个性化中引发伦理问题的信号。（这些互动可能仍然会改善内容推荐，或只是被忽略；Meta 尚未详细说明 feed 个性化是否也会排除它们，但可能会采取类似的谨慎方式。）此外，加密的个人信息仍然不受影响——Meta 明确表示，WhatsApp 或 Messenger 中的端到端加密聊天不会用于此 AI 信号功能theverge.com。只有与 AI 助理 聊天机器人的互动（这是 Meta 的一项服务）才算数，而且只有在你选择使用它时才会被考虑。

在提取之后，整合阶段将这些信号合并到 Meta 的个性化模型中。Meta 的信息流排名和广告投放系统由机器学习模型驱动，这些模型考虑了关于用户和内容的几十甚至上百个特征。现在，像“interest_in_hiking=True（最近的 AI 聊天）”这样的特征可能会被添加到您的个人资料中。Meta 的官方说法是，AI 聊天互动“将与现有的数据如点赞和关注一起，用于塑造推荐内容”，包括有机内容和广告reuters.com。实际上，这意味着当信息流生成器或广告选择算法运行时，它会将您的 AI 派生兴趣视为输入的一部分。

一个显著的方面是及时性和上下文。今天关于徒步旅行的对话表明了当前的意图，而5年前的页面点赞可能是一个过时的信号。AI聊天的信号可以在短期个性化中被更加重视（“即时”的兴趣）。Meta的马克·扎克伯格在2025年早些时候表示，个性化和语音对话是让Meta AI成为“领先的个人AI”的关键焦点。reuters.comtechcrunch.com。这意味着系统将努力立即反映出你与AI的最新对话。例如，如果你本周询问Meta AI关于意大利食谱的建议，接下来几天你可能会注意到更多的烹饪视频或餐馆推荐，这与新鲜的意图相符。

通过账户中心实现跨应用的统一个性化

Meta方法的一个主要优势是这些AI信号的跨应用集成。Meta的账户中心是连接用户的Facebook、Instagram、Messenger，以及可选的WhatsApp账户的功能，作为统一个性化的桥梁。根据Meta的说法，如果您的账户在账户中心中已连接，那么在一个平台上与Meta的AI互动可以影响另一个平台上的推荐theverge.comtheverge.com。例如，在WhatsApp上与Meta AI的一对一对话可以影响您在Facebook上看到的广告或内容，只要这些账户是连接的。用Meta的话说：“我们使用信息，包括与Meta AI的互动，通过您选择添加到同一账户中心的Meta公司产品的账户。”about.fb.com。这意味着如果您将Instagram和Facebook放在一个统一的账户中，在Instagram上与AI交流可能会影响您的Facebook动态。然而，如果您将WhatsApp保持独立（没有添加到账户中心），那么在WhatsApp上与AI的对话不会影响Facebook或Instagram的个性化about.fb.com。

从产品角度来看，这种跨应用的数据流非常强大。Meta 能够全面掌握用户在社交网络（Facebook）、视觉发现（Instagram）、私人消息（WhatsApp/Messenger）甚至硬件（智能眼镜）上的偏好。AI 助手存在于这些界面中，在略有不同的情境下收集信号，但最终都汇聚到一个个性化的大脑中（受账户链接和地区隐私规定的限制）。想象一些场景并不难：你在 Messenger 上询问 Meta AI 度假建议——下次打开 Instagram 时，探索页面可能会显示旅行短片，或者你的信息流中可能会出现酒店广告。或者你在 Ray-Ban 眼镜上使用 Meta AI，看到骑行者时问“那是什么自行车？”——后来 Facebook 可能会推荐骑行团体或者显示电动自行车品牌的广告。Meta 正在将其所有应用和设备转变为一个连贯的个性化网络，AI 交互是连接的纽带。

值得注意的是，这一策略在某些地区受到隐私法规的部分限制。AI驱动的个性化推广最初不会在欧盟、英国或韩国展开。reuters.comtheverge.com，这可能是由于更严格的数据法律和对更明确用户同意的需求。然而，在大多数其他市场，Meta正在全速推进跨平台数据融合。对于用户和产品利益相关者来说，这意味着应用之间的传统界限更加模糊——你的“助手角色”将随你在不同体验中穿梭。Meta的账户中心有效地成为你AI增强兴趣资料的核心。

产品层示例：AI聊天如何融入用户体验

为了理解这些AI聊天信号在实践中是如何收集的，我们来看看Meta是如何将AI嵌入到其产品中的：

• Meta AI 在 Messenger 和 WhatsApp 中的应用： 在这些消息应用中，Meta AI 作为聊天联系人存在，基本上是一个内置的聊天机器人，您可以随时发送消息。在 2023 年底广泛推出，该助手可以回答一般问题，提供建议，或只是闲聊。每次用户打开这个聊天并输入查询（或点击麦克风图标来口述问题）时，这次互动就是一个新的数据点。例如，用户可能会在 Messenger 中询问：“嘿 Meta，我应该买什么样的相机来拍摄视频日志？”这个文本查询对于个性化来说是金矿：它揭示了对相机和内容创作的兴趣。根据 Meta 的说法，在 WhatsApp 和 Messenger 等应用中与 Meta AI 的任何一对一对话都将用于在另一个平台（如果已链接）上为您提供广告或推荐，根据此更新theverge.comtheverge.com。从用户体验的角度来看，与 Meta AI 聊天不像使用搜索引擎或点击广告那样——而是更自然的语言和用户主导的互动。但幕后，这次聊天可能会转化为在 Instagram 上看到的相机广告。产品负责人应注意Meta 如何将实用功能（聊天中的 AI 问答）转变为推荐系统的隐蔽反馈循环。用户体验仍然是有帮助的助手，而在后台 Meta 的模型将其视为您兴趣的明确反馈调查。
• Instagram 上的 AI 互动（如 DM 和 Threads）： Instagram 将 Meta AI 集成到其直接消息中，允许用户与助手聊天，类似于 Messenger。想象一下，一个影响者向 Meta AI 询问创意想法，或者一个青少年请求作业帮助——这些主题可能会影响他们在 Instagram 探索中看到的内容或在滚动故事时遇到的广告。此外，Instagram 正在测试 AI 聊天机器人在群聊中和作为创意工具（如生成图像贴纸或照片标题）。所有这些在 IG 上的创意或对话提示都是新的信号。如果用户使用 AI 生成图像（Meta 有一个名为“Imagine”的 AI 图像生成工具techcrunch.com），即使是该提示的文本也可以揭示偏好（例如，提示“90 年代复古时尚风格图像”暗示对怀旧或时尚的兴趣）。TechCrunch 的报道指出，Meta 可能会使用其**AI 图像生成产品（称为“Imagine”）和 AI 视频流（“Vibes”）**的数据来定位广告techcrunch.com。因此，如果有人通过 Meta 的工具创建了大量动漫风格的 AI 图像，他们可能会开始看到更多动漫或艺术用品内容的定向广告。Instagram 的核心用户体验是视觉和发现为中心的；通过将 AI 创作工具与其结合，Meta 能够获得以前难以捕捉的创意兴趣。
• Ray-Ban Meta 智能眼镜（语音和视觉）： 在 2023 年 9 月和 2025 年，Meta 与 Ray-Ban 合作推出了集成 Meta AI 助手的智能眼镜。这些眼镜允许佩戴者通过语音提问（通过“嘿 Meta”语音命令）甚至通过音频获得答案。关键的是，最新一代眼镜包括摄像头和 AI 能够识别或描述您正在看的内容的能力。例如，您可以拍摄地标照片或扫描产品条形码并询问 Meta “这是什么？”或“这在网上多少钱？”眼镜的语音记录和视觉分析在新政策中被明确提及为广告输入techcrunch.com。这意味着如果您使用智能眼镜查看某个餐厅并询问 Meta AI 评论，Meta 会记录您对该餐厅或美食的兴趣。稍后，您的信息流可能会建议您参加美食节，或者您可能会收到餐饮应用的广告。这里的用户体验无缝——您与世界互动，而眼镜的 AI 帮助您——但在这样做时，您为 Meta 提供了一个了解您物理世界兴趣的窗口。眼镜有效地将视觉体验转化为数字信号。一个经常向眼镜询问“附近的咖啡店”的用户，很可能会在不久后在 Facebook 信息流中看到星巴克优惠券。

插图：Meta 在设备和应用程序中集成 AI，这意味着即使是随意的聊天或语音查询也能成为个性化信号。Meta 的生态系统（Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger、Ray-Ban 智能眼镜）现在作为一个统一的网络运作，不断从您的点击和对话中学习。

• 群组和社区环境中的 Meta AI： 除了一对一的聊天，Meta 还在探索 AI 在更多社交环境中的应用。例如，Facebook Messenger 允许 AI 助手（包括主题化的人物角色）被邀请到群聊中，以解决争论或生成内容。虽然细节尚未透露，但可以想象，如果在群聊中有人问 AI “有什么好看的电影？”，这可能会影响他们之后的 Facebook Watch 推荐。Facebook 群组本身可能最终也会有 AI 助手，而这些互动（例如在烹饪群组中向 AI 询问食谱）将会融入个人的档案。Meta 的长远计划是将 AI 直接整合到动态消息中——例如，推出了一个名为 “Vibes” 的 AI 策划视频动态，用于 AI 生成的短视频theverge.com。用户在那里的行为（如观看或混剪 AI 视频）成为另一个信号循环。这些例子表明，AI 不仅仅是一个独立的聊天应用程序——它编织进了 Meta 产品的社交结构中。每个接触点都被仪器化。

AI 作为核心个性化层

将 AI 聊天信号引入个性化堆栈，实际上在 Meta 经典排名信号之上创建了一个新层。让我们来看看这些层现在是如何堆叠的：

• 社交图谱层： 你关注或结交的对象传统上决定了基本内容（朋友的帖子、关注的页面的帖子）。
• 行为层： 你的互动行为（点赞、分享、评论、停留时间）会影响类似内容或广告的推荐。这属于协同过滤和预测模型的领域——如果你喜欢X，你可能也会喜欢Y。
• 上下文和人口统计层： 基本信息如你的位置、年龄、设备，以及上下文信号如时间或热门话题，都会影响当前被视为相关的内容。
• AI聊天层（新）： 你明确告诉AI的需求、问题或好奇心。这一层高度关注意图——几乎就像以自然的方式问用户“你想看什么？”它提供了直接的兴趣指示，无需通过多次点击推断；用户自己的话语描述了他们的意图。

Meta 基本上正在提升这个 AI 聊天层，使其与其他层面相提并论。在 Meta 看来，这些互动「很快」将成为用于「我们所有平台」改进推荐的信号的一部分。Mark Zuckerberg 在 2025 年的股东大会上强调，Meta 的目标是使 Meta AI 成为「领先的个人 AI」，并高度重视个性化和语音对话。这强烈暗示 Meta 认为语音和聊天输入是未来用户塑造他们信息流的核心，甚至可能比点击按钮更重要。实质上，AI 聊天被视为个性化的第一方数据源，就像你在平台上的点赞和帖子一样。

我们可以将其比作搜索引擎：长期以来，向 Google 输入查询一直是 Google 广告定位和内容建议的意图信号。Meta 现在通过聊天获得了自己的“查询流”，无需传统的搜索引擎。Meta 不再依赖搜索关键词，而是获取对话式查询。从产品负责人角度来看，这是 Meta 在其平台上构建的一种意图收集机制。用户无需离开去搜索东西——他们如果询问 Meta 的 AI，Meta 就能在内部捕捉该意图，并立即通过展示相关产品或社区来完成闭环。

用户体验和设计考量

将 AI 聊天作为个性化信号进行整合需要仔细的用户体验沟通。Meta 必须告知用户这一变化，这是一个不同寻常的步骤，显示了其重要性。从 2025 年 10 月初开始，用户会收到应用内通知和电子邮件，解释他们与 Meta 的 AI 的互动可能会被用于个性化内容和广告。通知（如上所示）明确表示这是对推荐进行的 AI 驱动的改进，并给予用户时间（至 2025 年 12 月 16 日）来理解或调整。Meta 还强调了控制选项：用户可以调整他们的广告偏好设置或使用信息流控制来影响他们看到的内容。然而，他们无法选择退出这种 AI 聊天的使用，除非完全不使用 AI 功能。这种设计选择——无法选择退出——强调了 Meta 认为这对其产品体验至关重要的程度。如果您使用他们的 AI，这就隐含在个性化契约中。

从用户体验集成的角度来看，Meta 正试图让这些 AI 互动感觉原生且有益。助手的呈现方式是让用户的体验更加方便和有趣（帮助完成任务、娱乐等等），同时在后台无形地调整算法。理想情况下，用户只会注意到他们的动态信息更符合他们关心的内容，而不会感到“毛骨悚然”，比如“Facebook 在我询问机器人关于徒步旅行后就给我展示了靴子”。Meta 在隐私中心的信息中保证语音 AI 的麦克风访问仅在获得许可且激活时才会进行 about.fb.com，试图预先消除它“总是在监听”的观念（这是语音助手经常面临的一个问题）。产品设计的挑战在于确保用户将 AI 看作一个值得信赖的伙伴，而不是一个侵入性的间谍。Meta 通过透明度（通知用户）和允许对广告兴趣进行一些审查（用户可以在广告偏好中查看和移除话题，包括那些可能从 AI 聊天中推断出的）来驾驭这一点。

最后，我们应该讨论一下性能和迭代。Meta 表示其*“仍在构建将使用这些数据的首批产品。”reuters.com 起初，效果可能会微妙或有限。截至 2025 年底，每月有超过 10 亿人使用 Meta AIreuters.comabout.fb.com，产生了大量的对话。充分整合这些数据流到推荐引擎中需要时间（和机器学习实验）。我们可以期待持续的调优——Meta 的 AI 模型学习如何权衡聊天信号与点击的比重，如何衰减旧对话的影响，如何处理离题聊天等。在产品方面，新功能可能也会随之出现：例如，若 Meta 注意到您询问 AI 的问题无法直接回答，它可能会主动在您的信息流中展示用户生成的该主题内容（“您询问了 Meta AI 关于园艺技巧*——这里有一些您可能喜欢的热门园艺群组”）。产品负责人应预期一波AI 驱动的个性化增强，本质上将搜索/推荐功能融合在一起。Meta 的个性化技术栈正变得更加对话化、预测性更强，并在其产品中实现统一。

总之，Meta 2025 年 12 月的更新将 AI 聊天互动作为个性化产品手册的核心部分。通过捕捉用户与 AI 互动中的文本、语音和视觉信号，Meta 实时丰富了对用户意图的理解。技术架构像处理其他用户活动一样吸收这些信号，但具有直接表达的优势。通过账户中心，Meta 在其应用家族中统一了这一点，将独立产品转变为单一的个性化生态系统。从 Messenger 到智能眼镜的产品示例展示了集成的广度——无论用户在哪里对话或查询，个性化的宝藏都可以被挖掘。对于产品负责人来说，这意味着传统反馈循环的扩展：我们不再局限于隐性信号；现在我们积极利用用户说他们想要什么。Meta 的个性化技术栈从简单观察用户行为，发展到倾听用户所说。未来的手册可能涉及完善这些 AI 互动，平衡隐私，并不断向用户展示更智能、更定制化的体验正在等待。Meta 认为，AI 聊天将使个性化从被动变为主动——随着这一点的推出，每次点赞、关注，以及现在的每次聊天都将在塑造用户旅程中发挥作用。