靠发疯反击大数据杀熟，是爽文还是幻想？_风闻

用户和平台，都不该出现在“道高一尺魔高一丈”的叙事里。

文｜陈梅希

编｜园   长

春节假期临近，社交平台上，“不去了/不买了文学”盛行。

随意点进一篇《不去XX城旅游啦》的帖子，你就能在评论区收获数百条相同的“不旅游宣言”。“不去了，机票涨那么多，亏我那么信任你，天天看，越看越涨，辜负了我对你的期待。”类似句式下，机票也可以换成酒店、外卖、羽绒服、蓝牙耳机，或是任何一种商品。

这些评论区刷屏，嚷嚷着不去旅游的人，实际上正是最近有旅行计划的人。害怕被大数据杀熟的年轻人，选择在社交媒体上反向表达自己的诉求，等着平台降低价格“挽留”自己。既然逃不过算法，就利用想象中的规则反向“控制”算法。

有用户甚至写下气势恢宏的反击宣言：“来吧！监控我吧！”

轰轰烈烈的反杀熟运动从何而起？五花八门的招式，真的能帮年轻人对抗大数据杀熟吗？

我们与“杀熟”的距离

杀熟的本质是一种价格歧视，可以细分为两类。一是提供相同的商品或服务时，向不同消费者收取不同的价格；二是在以相同价格售卖后，向消费者提供品质不同的商品或服务。

前一种常见于机票、酒旅等出行服务。

去年四月，刺猬公社组织海外团建，在挑选目的地酒店时发现，用不同手机在同一时间、同一平台查询某海景酒店价格，得到了完全不同的结果，单晚差价超过百元。最终，由低价届的天选之女（也就是本人）为全公司预定了酒店。

老板Tim对自己受到价格歧视颇为不满，在某次会议时新增集体比价环节，参与者在一声令下后同时在某平台搜索目标酒店——果然价格还是差距颇大。

就在写稿的此刻，Tim想验证下自己是否还在被杀熟名单中，于是又发起一场办公室比价运动。战况非常惨烈，同一时间搜索同一酒店后，Tim以每晚比其他同事贵300多元的战绩，荣膺刺猬公社被杀熟排行榜榜首。

定价差异外，一些平台会给回流用户、低活用户等发放额度更高的优惠券，反而常用的熟客很难获得。尽管定价是一致的，但算上优惠券后，熟客需要用更高的价格购买相同商品或服务。这是一种更隐蔽的变相杀熟。

第二种杀熟，则普遍出现在电商行业，尤其是电商的非标商品中。社交平台上，不少电商用户提到，当自己因为第一单买到的水果非常好吃，又在同一家店复购时，复购收到的水果品质远不如第一单。

杀熟的逻辑非常简单，用户需求越强烈，确定性越高，在平台的交易活跃度越高，就越不需要通过低价或其他优惠手段来刺激消费。反之，对那些犹豫不决、举棋不定的用户，平台才会以低价或优惠券为饵，吸引用户下单。

以机票举例，如果“我想跨年夜去浏阳看烟花”是一个确定性需求，那么我对于机票价格的敏感度就会降低，因为“买机票”成为了刚需。不管机票是否涨价，最终我都有很大概率下单。

对平台而言，识别用户的确定性需求和非确定性需求，做出针对性的价格和推荐策略，是收益最大化的选择。

如何识别用户的需求？素材来自每一个人在互联网世界留下的痕迹蛛丝马迹。

平台之内，每一次搜索、点击、收藏，浏览了哪些内容，在哪个页面停留多久，平台都能“埋点”得到数据。这些数据被整理成报表，被每天打工11.5个小时的大厂人，变成分层分人群策略的养料——他们和数据背后的用户，谁也看不见谁。

平台之外，数据的使用是更隐蔽的，用户无法证明信息被跨平台使用，只有种种猜测：

“白天刚在办公室提起珍珠，晚上就被推荐商品了。”

“白天跟朋友说起要去哈尔滨，晚上机票就涨价了，赶紧说不去了。”

“在XXX吐槽酒店太贵，很快就降价了。”

平台使用用户留在互联网世界的蛛丝马迹，用户也在蛛丝马迹中反推平台的算法。为了对抗被杀熟的风险，年轻人们试图反向拿捏算法。

杀熟反击战，各出奇招

年轻人为了反杀熟，研究出了五花八门的“武林秘籍”，大致可以分成防御派和反击派。

防御派的核心思路，是隐藏自己的消费需求。

**在大家的推算中，大数据杀熟的过程被拆解为识别关键词-分析用户意图-对强意图的用户“痛下杀手”。**于是，防御派高手们决定“蒙上”人工智能的眼睛，把杀熟流程扼杀在襁褓之中。例如，当他们和朋友谈论起旅行时，会把关键词全部“翻译”成表情包，“机票”写作“🐔飘”，“桂林”写作“🧎🏻🌲🌲”，明明只有两个人的微信聊天，硬是聊成了危机四伏的地下接头，在人工智能时代，重新演绎赛博版隔墙有耳。

但光靠防御总是稍显被动，无论此前商量行程时怎么隐蔽信息，最后总要在平台下单，被平台获悉消费意图在所难免。于是，反击派开始大行其道。

反击派的核心思路，是利用（想象中）杀熟算法的数据分析系统，让系统误判自己是需要靠优惠价格留住的消费者。简单来说，就是卡杀熟算法的bug。

此门派弟子又细分成两种不同路线，可以简单概括为“哭穷路线”和“你这样会失去我路线”。

“哭穷路线”路如其名，就是通过种种手段，告诉平台我超穷的，对价格超敏感的，你最好给我ID后面打上“价格敏感型”五个大字，永远不要把我从这个人群包里放出来。

而所谓的“种种手段”，则涵盖平台可能获取用户信息及使用痕迹的任何渠道。

怀疑平台会分析搜索和购物车数据的用户，尝试多次搜索“9.9连衣裙”“工厂尾单”“便宜袜子”等关键词，把一些低价商品加入购物车，试图把自己塑造成低价商品爱好者。

怀疑自己网络发言被平台监控的用户，则故意在小红书、朋友圈等社交平台，发布“最近好穷衣服好贵什么都买不起”的文案。还有部分怪贴心的用户，担心跨平台数据抓取的技术难度太高，复制好类似文案再打开对应平台——活跃状态下，平台拥有读取剪切板的权限，获得此类信息的成本较低。

甚至还有部分用户，怀疑平台会对自己的日常对话进行监听，干脆对着手机反复念叨“我好穷我好穷我没钱我没钱”，从行为到文字到语音，全方位塑造自己的贫穷标签。

走“你这样会失去我路线”的，则将自己塑造成一个低粘性、低活跃的用户。

**“你就把这个过程想象成渣男养鱼，渣男怎么吊着小姑娘，你就怎么吊着这些平台。”**95后消费者欧乐告诉刺猬公社，因为大部分这类平台都至少有两个头部竞争者，她平时使用时会“雨露均沾”，不会只盯着一个平台，以避免自己成为熟客被宰。交替使用带来最显著的好处是，两个平台都会向她发放大额优惠券，而她的同事只安装了一个外卖APP，极少收到平台发放的大额优惠券。

类似的故事也发生在生鲜平台。生鲜电商用户萱子告诉刺猬公社，为了获得更多优惠券，她不仅会轮换使用生鲜平台，甚至会经常卸载APP，过几天再重新装回来。“比如叮咚买菜，如果我把它卸载，过几天再装回来的话，一登录它就会给我弹无门槛券。”

最近在小红书盛行的“不买了/不去了”文学，也是“你这样会失去我路线”的变种。大家通过把自己包装成即将流失的用户，来刺激平台给自己更多优惠。

当然，这种刺激是建立在想象中的跨平台数据监控之上的，平台究竟如何给每个用户定价，对用户而言始终是黑盒算法。正因为黑盒，用户才会对杀熟问题心存担忧，继而采用想象中的反击手段——如果你没有监控我的数据，那么这些信息将不会产生任何影响；如果你监控了我的数据，那么就会被我提供的信息所迷惑。

普通用户，真的能“驯化”算法吗？

普通用户利用算法反击平台，听起来是爽文剧情，但这些手段真的有效吗？

不少用户分享自己的成功经验，称自己在发表“不去了文学”后一段时间，机票价格真的有所下降。但事实上，机票价格本就会受时间、售票率等因素影响，在起飞前一段时间产生波动，“发表不去了文学”和“机票降价”这两个事件，很有可能只是两个独立事件，不具有相关性或因果性。

**“针对个人做单独的价格策略，而且还要做跨平台的数据收集，效率实在太低了。”**有互联网行业资深从业者告诉刺猬公社，“一个是这些文本信息需要处理且很难透传，另一个是没这个必要。这些公司都有更直接、更准确的信号可以使用。”

更直接、更准确的信号，包括设备型号（及对应的价格）、地域、年龄段、历史消费记录、搜索记录、活跃度、使用时长等信息。换言之，即便要杀熟，平台也会更倾向于看用户是谁、做什么，而并非看用户说什么。

难道所有反杀熟手段，在平台面前都是雕虫小计？练就了七七四十九招武林秘籍，招招都打在了棉花上？

也不尽然。

很多互联网产品，都会对用户进行生命周期管理，将用户分为引入期、成长期、成熟期、沉默期和流失期。

其中，平台最舍得花钱的是引入期之前，即让非用户变成新用户，新用户也往往能获得最高额的优惠券和最大的商品折扣。连在很多分享助力赢现金/金币/鸡蛋的活动中，来自新用户的助力都是最有效的。

但对每个产品来说，每个人只能当一次新用户；想要再次从平台那里获得额外优惠，则可以把自己抛入沉默期或流失期。沉默期的用户需要唤醒，提升留存，流失期的用户则需要重新进行触达和召回。对内容平台而言，社交关系和兴趣内容都可以作为手段，但对以交易为主的平台而言，红包、优惠券才是最直接的方法。

无论是“雨露均沾”的欧乐，还是时常卸载APP重装的萱子，都通过降低自己的活跃度，成为了平台用户生命周期管理策略的受益者。

“如果真的想通过发言来对价格产生影响，按照实现的可能性来看，在本APP内发言，大于复制到剪贴板以后打开APP，大于在其他APP发言。”上述行业人士告诉刺猬公社。

**算法是中性的，不代表善，也不代表恶。**它能给用户带来更多便利，也能让用户产生焦虑。反杀熟的年轻人，并不是想要战胜算法——让用户和算法站在对立的位置，本就是一种荒谬的局面。被公平对待，能自主选择，才是用户想要的结局。

无论谁是道谁是魔，用户和平台，都不该出现在“道高一尺魔高一丈”的叙事里。

（本文中，萱子、欧乐均为化名。）