靠發瘋反擊大數據殺熟,是爽文還是幻想?_風聞
刺猬公社-刺猬公社官方账号-29分钟前
用户和平台,都不該出現在“道高一尺魔高一丈”的敍事裏。
文|陳梅希
編|園 長
春節假期臨近,社交平台上,“不去了/不買了文學”盛行。
隨意點進一篇《不去XX城旅遊啦》的帖子,你就能在評論區收穫數百條相同的“不旅遊宣言”。“不去了,機票漲那麼多,虧我那麼信任你,天天看,越看越漲,辜負了我對你的期待。”類似句式下,機票也可以換成酒店、外賣、羽絨服、藍牙耳機,或是任何一種商品。

這些評論區刷屏,嚷嚷着不去旅遊的人,實際上正是最近有旅行計劃的人。害怕被大數據殺熟的年輕人,選擇在社交媒體上反向表達自己的訴求,等着平台降低價格“挽留”自己。既然逃不過算法,就利用想象中的規則反向“控制”算法。
有用户甚至寫下氣勢恢宏的反擊宣言:“來吧!監控我吧!”
轟轟烈烈的反殺熟運動從何而起?五花八門的招式,真的能幫年輕人對抗大數據殺熟嗎?

我們與“殺熟”的距離
殺熟的本質是一種價格歧視,可以細分為兩類。一是提供相同的商品或服務時,向不同消費者收取不同的價格;二是在以相同價格售賣後,向消費者提供品質不同的商品或服務。
前一種常見於機票、酒旅等出行服務。
去年四月,刺蝟公社組織海外團建,在挑選目的地酒店時發現,用不同手機在同一時間、同一平台查詢某海景酒店價格,得到了完全不同的結果,單晚差價超過百元。最終,由低價屆的天選之女(也就是本人)為全公司預定了酒店。
老闆Tim對自己受到價格歧視頗為不滿,在某次會議時新增集體比價環節,參與者在一聲令下後同時在某平台搜索目標酒店——果然價格還是差距頗大。
就在寫稿的此刻,Tim想驗證下自己是否還在被殺熟名單中,於是又發起一場辦公室比價運動。戰況非常慘烈,同一時間搜索同一酒店後,Tim以每晚比其他同事貴300多元的戰績,榮膺刺蝟公社被殺熟排行榜榜首。
定價差異外,一些平台會給迴流用户、低活用户等發放額度更高的優惠券,反而常用的熟客很難獲得。儘管定價是一致的,但算上優惠券後,熟客需要用更高的價格購買相同商品或服務。這是一種更隱蔽的變相殺熟。
第二種殺熟,則普遍出現在電商行業,尤其是電商的非標商品中。社交平台上,不少電商用户提到,當自己因為第一單買到的水果非常好吃,又在同一家店復購時,復購收到的水果品質遠不如第一單。
殺熟的邏輯非常簡單,用户需求越強烈,確定性越高,在平台的交易活躍度越高,就越不需要通過低價或其他優惠手段來刺激消費。反之,對那些猶豫不決、舉棋不定的用户,平台才會以低價或優惠券為餌,吸引用户下單。
以機票舉例,如果“我想跨年夜去瀏陽看煙花”是一個確定性需求,那麼我對於機票價格的敏感度就會降低,因為“買機票”成為了剛需。不管機票是否漲價,最終我都有很大概率下單。
對平台而言,識別用户的確定性需求和非確定性需求,做出針對性的價格和推薦策略,是收益最大化的選擇。
如何識別用户的需求?素材來自每一個人在互聯網世界留下的痕跡蛛絲馬跡。
平台之內,每一次搜索、點擊、收藏,瀏覽了哪些內容,在哪個頁面停留多久,平台都能“埋點”得到數據。這些數據被整理成報表,被每天打工11.5個小時的大廠人,變成分層分人羣策略的養料——他們和數據背後的用户,誰也看不見誰。
平台之外,數據的使用是更隱蔽的,用户無法證明信息被跨平台使用,只有種種猜測:
“白天剛在辦公室提起珍珠,晚上就被推薦商品了。”
“白天跟朋友説起要去哈爾濱,晚上機票就漲價了,趕緊説不去了。”
“在XXX吐槽酒店太貴,很快就降價了。”
平台使用用户留在互聯網世界的蛛絲馬跡,用户也在蛛絲馬跡中反推平台的算法。為了對抗被殺熟的風險,年輕人們試圖反向拿捏算法。

殺熟反擊戰,各出奇招
年輕人為了反殺熟,研究出了五花八門的“武林秘籍”,大致可以分成防禦派和反擊派。
防禦派的核心思路,是隱藏自己的消費需求。
**在大家的推算中,大數據殺熟的過程被拆解為識別關鍵詞-分析用户意圖-對強意圖的用户“痛下殺手”。**於是,防禦派高手們決定“蒙上”人工智能的眼睛,把殺熟流程扼殺在襁褓之中。例如,當他們和朋友談論起旅行時,會把關鍵詞全部“翻譯”成表情包,“機票”寫作“🐔飄”,“桂林”寫作“🧎🏻🌲🌲”,明明只有兩個人的微信聊天,硬是聊成了危機四伏的地下接頭,在人工智能時代,重新演繹賽博版隔牆有耳。
但光靠防禦總是稍顯被動,無論此前商量行程時怎麼隱蔽信息,最後總要在平台下單,被平台獲悉消費意圖在所難免。於是,反擊派開始大行其道。
反擊派的核心思路,是利用(想象中)殺熟算法的數據分析系統,讓系統誤判自己是需要靠優惠價格留住的消費者。簡單來説,就是卡殺熟算法的bug。
此門派弟子又細分成兩種不同路線,可以簡單概括為“哭窮路線”和“你這樣會失去我路線”。
“哭窮路線”路如其名,就是通過種種手段,告訴平台我超窮的,對價格超敏感的,你最好給我ID後面打上“價格敏感型”五個大字,永遠不要把我從這個人羣包裏放出來。
而所謂的“種種手段”,則涵蓋平台可能獲取用户信息及使用痕跡的任何渠道。
懷疑平台會分析搜索和購物車數據的用户,嘗試多次搜索“9.9連衣裙”“工廠尾單”“便宜襪子”等關鍵詞,把一些低價商品加入購物車,試圖把自己塑造成低價商品愛好者。
懷疑自己網絡發言被平台監控的用户,則故意在小紅書、朋友圈等社交平台,發佈“最近好窮衣服好貴什麼都買不起”的文案。還有部分怪貼心的用户,擔心跨平台數據抓取的技術難度太高,複製好類似文案再打開對應平台——活躍狀態下,平台擁有讀取剪切板的權限,獲得此類信息的成本較低。
甚至還有部分用户,懷疑平台會對自己的日常對話進行監聽,乾脆對着手機反覆唸叨“我好窮我好窮我沒錢我沒錢”,從行為到文字到語音,全方位塑造自己的貧窮標籤。
走“你這樣會失去我路線”的,則將自己塑造成一個低粘性、低活躍的用户。
**“你就把這個過程想象成渣男養魚,渣男怎麼吊着小姑娘,你就怎麼吊着這些平台。”**95後消費者歐樂告訴刺蝟公社,因為大部分這類平台都至少有兩個頭部競爭者,她平時使用時會“雨露均霑”,不會只盯着一個平台,以避免自己成為熟客被宰。交替使用帶來最顯著的好處是,兩個平台都會向她發放大額優惠券,而她的同事只安裝了一個外賣APP,極少收到平台發放的大額優惠券。
類似的故事也發生在生鮮平台。生鮮電商用户萱子告訴刺蝟公社,為了獲得更多優惠券,她不僅會輪換使用生鮮平台,甚至會經常卸載APP,過幾天再重新裝回來。“比如叮咚買菜,如果我把它卸載,過幾天再裝回來的話,一登錄它就會給我彈無門檻券。”
最近在小紅書盛行的“不買了/不去了”文學,也是“你這樣會失去我路線”的變種。大家通過把自己包裝成即將流失的用户,來刺激平台給自己更多優惠。
當然,這種刺激是建立在想象中的跨平台數據監控之上的,平台究竟如何給每個用户定價,對用户而言始終是黑盒算法。正因為黑盒,用户才會對殺熟問題心存擔憂,繼而採用想象中的反擊手段——如果你沒有監控我的數據,那麼這些信息將不會產生任何影響;如果你監控了我的數據,那麼就會被我提供的信息所迷惑。

普通用户,真的能“馴化”算法嗎?
普通用户利用算法反擊平台,聽起來是爽文劇情,但這些手段真的有效嗎?
不少用户分享自己的成功經驗,稱自己在發表“不去了文學”後一段時間,機票價格真的有所下降。但事實上,機票價格本就會受時間、售票率等因素影響,在起飛前一段時間產生波動,“發表不去了文學”和“機票降價”這兩個事件,很有可能只是兩個獨立事件,不具有相關性或因果性。
**“針對個人做單獨的價格策略,而且還要做跨平台的數據收集,效率實在太低了。”**有互聯網行業資深從業者告訴刺蝟公社,“一個是這些文本信息需要處理且很難透傳,另一個是沒這個必要。這些公司都有更直接、更準確的信號可以使用。”
更直接、更準確的信號,包括設備型號(及對應的價格)、地域、年齡段、歷史消費記錄、搜索記錄、活躍度、使用時長等信息。換言之,即便要殺熟,平台也會更傾向於看用户是誰、做什麼,而並非看用户説什麼。
難道所有反殺熟手段,在平台面前都是雕蟲小計?練就了七七四十九招武林秘籍,招招都打在了棉花上?
也不盡然。
很多互聯網產品,都會對用户進行生命週期管理,將用户分為引入期、成長期、成熟期、沉默期和流失期。
其中,平台最捨得花錢的是引入期之前,即讓非用户變成新用户,新用户也往往能獲得最高額的優惠券和最大的商品折扣。連在很多分享助力贏現金/金幣/雞蛋的活動中,來自新用户的助力都是最有效的。
但對每個產品來説,每個人只能當一次新用户;想要再次從平台那裏獲得額外優惠,則可以把自己拋入沉默期或流失期。沉默期的用户需要喚醒,提升留存,流失期的用户則需要重新進行觸達和召回。對內容平台而言,社交關係和興趣內容都可以作為手段,但對以交易為主的平台而言,紅包、優惠券才是最直接的方法。
無論是“雨露均霑”的歐樂,還是時常卸載APP重裝的萱子,都通過降低自己的活躍度,成為了平台用户生命週期管理策略的受益者。
“如果真的想通過發言來對價格產生影響,按照實現的可能性來看,在本APP內發言,大於複製到剪貼板以後打開APP,大於在其他APP發言。”上述行業人士告訴刺蝟公社。
**算法是中性的,不代表善,也不代表惡。**它能給用户帶來更多便利,也能讓用户產生焦慮。反殺熟的年輕人,並不是想要戰勝算法——讓用户和算法站在對立的位置,本就是一種荒謬的局面。被公平對待,能自主選擇,才是用户想要的結局。
無論誰是道誰是魔,用户和平台,都不該出現在“道高一尺魔高一丈”的敍事裏。
(本文中,萱子、歐樂均為化名。)