靠發瘋反擊大數據殺熟，是爽文還是幻想？_風聞

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。）