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B站,猜你不喜歡

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撰文|畫畫

昨天,B站宣布了一件事:

從零點起,下線"猜你喜歡"算法,不再根據(jù)你的喜好推薦主頁內(nèi)容。


但隨后這篇推文被刪除。

緊接著,B站又在官方渠道發(fā)了另一條推文:

4月1日零點,B站首頁將上線功能彩蛋,屆時,將不再只推薦“猜你喜歡”的內(nèi)容,你還可以選擇切換成“猜別人喜歡”的內(nèi)容。


這個事情,本身可以看作是B站的一個新嘗試和玩法,但也可能是對外的策略沒有想明白,才導(dǎo)致的一次烏龍事件。

在今天AI消息滿天飛的氛圍中,這件事本身并不會掀起多大的動靜。

但是,放在整個互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展脈絡(luò)里,它是一件非常奇怪的事,因為它把一個重量且沒有人敢拿上臺面討論的話題,擺了出來:算法推薦。

算法推薦是過去十年內(nèi)容平臺最重要的基礎(chǔ)設(shè)施。幾乎所有人都在做,沒有人主動提到要關(guān)掉。

B站今天玩了一次,但又撤回了。

但這都不重要,因為本質(zhì)是B站拋出了一個問題,那就是平臺和用戶之間的關(guān)系,到底要怎么定義。

要理解這件事意味著什么,需要先回到起點,聊一聊算法推薦這件事。

1、算法推薦的真實歷史

2012年,今日頭條上線。

在此之前,內(nèi)容分發(fā)的邏輯很簡單,編輯選什么,用戶看什么。

門戶時代的新浪、搜狐、網(wǎng)易,靠的是人工編輯的判斷力。誰的編輯團(tuán)隊更強,誰的內(nèi)容質(zhì)量更高,誰就能吸引更多用戶。

今日頭條做了一件當(dāng)時看起來很激進(jìn)的事:把編輯換成算法。

不再由人來判斷什么內(nèi)容值得推薦,而是讓機器來觀察用戶的行為,你點了什么,看了多久,有沒有分享,有沒有評論。

然后根據(jù)這些信號,推斷你喜歡什么,再推給你更多類似的內(nèi)容。

邏輯上這聽起來很投其所好:你喜歡什么,我就給你什么。比編輯更懂你,比搜索更省力。

但這個邏輯里有一個隱藏的前提,從一開始就被忽略了:

算法衡量的喜歡,不是你真正喜歡的東西,僅僅是你在那一刻點開的東西。

這兩件事,不是同一件事。

在深夜刷到一個標(biāo)題黨新聞,好奇點開了,算法記錄:用戶喜歡這類內(nèi)容。

被一個情緒激動的視頻吸引停留了三分鐘,算法還是記錄:用戶喜歡這類內(nèi)容。

簡單來說,算法只記錄用戶的行為,然后無限放大它。

2016年,抖音上線,把這套邏輯做到了極致,全屏沉浸,上下滑動,無限供給。

用戶甚至不需要主動選擇,算法替你選好了下一條。每一次停留、每一次完播、每一次重播,都是信號輸入。算法在實時學(xué)習(xí)你,然后實時調(diào)整推薦。

從用戶行為的角度看,抖音是有史以來最成功的內(nèi)容產(chǎn)品之一,用戶平均每天使用時長超過100分鐘。

但這里有一個關(guān)鍵問題,在那幾年幾乎沒有人追問:

用戶停留時間長,等于用戶滿意嗎?

答案是:不等于。

有大量研究指出,高度算法化的內(nèi)容消費,會帶來一種特殊的心理狀態(tài),你一直在刷,但刷完之后感到空洞,你停不下來,但不是因為享受,而是因為算法一直在投喂你勉強能點開的內(nèi)容,你在等一個真正想看的東西,但它一直沒來。

這種狀態(tài),有個名字叫多巴胺陷阱。

算法的真實目標(biāo),從來不是讓你滿意。是讓你停留。停留時間越長,廣告價值越高,平臺收入越多。"猜你喜歡"是產(chǎn)品的名字,但它的商業(yè)本質(zhì)是:

把用戶的注意力,變成可以出售給廣告主的商品。

這件事,平臺從來沒有明說。用戶也很少意識到。

但它一直在發(fā)生。

2、所有平臺都跟了,沒有一個例外

今日頭條驗證了算法推薦的商業(yè)價值之后,幾乎所有內(nèi)容平臺都跟進(jìn)了。

微博從時間線變成算法流,微信公眾號從訂閱邏輯引入推薦邏輯,知乎從關(guān)注流引入推薦流,快手從雙列信息流引入更強的算法干預(yù),B站也不例外,從關(guān)注UP主的訂閱邏輯,逐漸引入"猜你喜歡"的算法推薦。

這個過程,在當(dāng)時看起來是理所當(dāng)然的進(jìn)化。

不做算法推薦,等于放棄用戶時長,等于放棄廣告收入,等于落后。平臺之間的競爭,在很長一段時間里,就是比誰的算法更準(zhǔn)、誰的用戶停留時間更長。

但這場競爭有一個代價,在大家都往前沖的時候,沒人在意:

當(dāng)所有平臺都在用算法最大化用戶停留時,用戶的信息世界,開始收窄。

信息繭房這個概念,討論了很多年,但真正被大眾感知,是在算法推薦普及之后。

刷抖音,越刷越只看到同類內(nèi)容。在今日頭條,越看越只看到你原本就認(rèn)同的觀點。在微博,越用越只剩下你關(guān)注的那個圈層的聲音。

不是內(nèi)容變少了,而是算法幫你過濾掉了所有不符合你偏好的內(nèi)容。

結(jié)果是,每個人都生活在一個量身定制的信息氣泡里,以為自己看到了世界,但實際上只看到了算法認(rèn)為你想看的那一部分。

這個問題,沒有平臺主動承認(rèn)過。因為承認(rèn)等于告訴用戶,我的產(chǎn)品正在傷害你。

直到今天,B站隱晦的擺了出來。

3、算法在B站,造成了特殊傷害

B站的用戶構(gòu)成,在國內(nèi)內(nèi)容平臺里是獨特的,它的核心用戶群體,是18到35歲之間、受教育程度較高、有強烈自我意識的年輕人。

這批人有一個共同特點,他們比其他平臺的用戶,更容易意識到自己在被算法操控,也更容易對這種操控產(chǎn)生反感。

這種情況,在其他平臺也有,但在B站尤其集中和尖銳。

原因是B站的用戶和平臺之間,原本不是投喂與被投喂的關(guān)系,而是社區(qū)關(guān)系。

B站起家于二次元社區(qū),核心資產(chǎn)是一批有創(chuàng)作能力、有內(nèi)容品質(zhì)意識的UP主,以及一批愿意深度消費內(nèi)容、有圈層認(rèn)同感的用戶。

這種關(guān)系,更接近于論壇、貼吧時代的社區(qū)邏輯,你來這里,是為了找到同類,找到你真正感興趣的內(nèi)容,找到一種歸屬感。

算法推薦破壞的,恰恰是這種關(guān)系的基礎(chǔ)。

當(dāng)算法開始主導(dǎo)內(nèi)容分發(fā),會發(fā)生幾件事:

第一,流量開始向容易被點開的內(nèi)容集中,而不是向真正有價值的內(nèi)容集中。

標(biāo)題黨、情緒化內(nèi)容、短平快的娛樂視頻,在算法環(huán)境下天然有優(yōu)勢。因為它們更容易觸發(fā)點擊行為,更容易產(chǎn)生停留時間信號。而深度知識內(nèi)容、長篇紀(jì)錄片、需要一定門檻才能欣賞的創(chuàng)作,這些B站最核心的內(nèi)容類型,在算法環(huán)境下反而越來越難被推薦到。

第二,UP主開始為算法生產(chǎn)內(nèi)容,而不是為用戶。

當(dāng)創(chuàng)作者發(fā)現(xiàn),符合算法偏好的內(nèi)容能獲得更多流量,而真正想做的內(nèi)容流量慘淡,他們會怎么選擇?大多數(shù)人,會向算法妥協(xié)。

這是一種隱性的內(nèi)容降級。表面上看,平臺的內(nèi)容數(shù)量在增加,用戶的停留時間在增加,數(shù)據(jù)很好看。但內(nèi)容的平均質(zhì)量,在緩慢下滑。

第三,社區(qū)感在消失。

當(dāng)你的首頁被算法填滿,全是你從未關(guān)注過的人的視頻,B站和抖音、快手的區(qū)別,就越來越小了。

用戶還在,但他們來B站的理由,開始變得模糊。

這是B站最危險的地方。因為B站的護(hù)城河從來不是算法,而是社區(qū)。一旦社區(qū)感消失,用戶沒有理由不去抖音。

4、B站真正要解決的問題,不是停留,是信任

理解了上面這些,才能理解B站今天遭遇的問題。

表面上看,下線猜你喜歡算法,是在放棄用戶停留時長,是在做一件商業(yè)上不理性的事。

但往深處看,B站在解的壓根就不是用戶多停留還是少停留的問題。

它在解的,是一個關(guān)于信任的問題。

算法推薦的本質(zhì),是平臺對用戶說:我比你更知道你想要什么。

但長期來看,這句話會破壞一種東西,那就是用戶對自己選擇能力的信心,以及對平臺的基本信任。

當(dāng)你發(fā)現(xiàn)自己每次打開B站,看到的都是算法覺得你該看的東西,而不是你真正想找的東西。用戶就會開始覺得,這個地方不是我的,是算法的。

你在上面消費內(nèi)容,但你不屬于這里。

這種感覺,是B站的用戶群體尤其敏感的東西。他們不只想找內(nèi)容,而是想找認(rèn)同,找歸屬,找同類。

B站撤回的那個“下線猜你喜歡”,本質(zhì)上是一種聲音的折射:

我不想再替你做選擇了。我想讓你重新成為這里的主人。

這是一次關(guān)于平臺和用戶關(guān)系的重新表態(tài)。

在今天幾乎所有平臺都在用算法最大化停留時長的環(huán)境里,這個表態(tài),本身成了一種稀缺。

5、這件事,為什么發(fā)生在2026年?

時間節(jié)點不是偶然的。

過去幾年,有幾件事同時在發(fā)生,用戶對算法推薦的反感,達(dá)到了一個新的高點。

信息繭房從一個學(xué)術(shù)概念,變成了大眾日常體驗的詞匯。越來越多的用戶開始主動問:能不能關(guān)掉算法?能不能只看我關(guān)注的人的內(nèi)容?

這種需求,以前被平臺忽視,因為算法帶來的數(shù)據(jù)增長太好看了。但當(dāng)用戶的流失開始發(fā)生,當(dāng)用戶的抱怨開始集中,平臺開始重新考量這個問題。

內(nèi)容平臺的競爭邏輯,開始從時長轉(zhuǎn)向質(zhì)量。

當(dāng)所有平臺都在拼時長,時長就不再是差異化優(yōu)勢。用戶的時間是有限的,當(dāng)抖音、快手、B站、微博、小紅書都在爭奪同一塊注意力,最終獲勝的,不一定是算法最準(zhǔn)的那個,而是用戶最愿意信任的那個。

AI的崛起,改變了內(nèi)容消費的底層邏輯。

當(dāng)AI生成內(nèi)容開始大規(guī)模涌入,算法推薦的內(nèi)容池,正在被填滿越來越多的機器生產(chǎn)的內(nèi)容。用戶開始產(chǎn)生一種新的疲憊:刷到的東西,是真實的人做的嗎?還是機器批量生產(chǎn)的?

在這個背景下,真實社區(qū)和人與人之間的連接,開始重新變得有價值。

B站的社區(qū)屬性,在AI內(nèi)容泛濫的時代,反而成了一種差異化優(yōu)勢。但前提是,這個社區(qū)感要真實存在,而不是被算法稀釋掉。

這幾件事疊加在一起,構(gòu)成了B站今天做這個玩法的時代背景,它不是突然的,它是一種積壓已久的修正,在今天找到了一個出口。

6、這個賭注,不一定贏

說到這里,需要承認(rèn)的是,B站假設(shè)真的下線猜你喜歡,充滿了很大風(fēng)險。

這意味著要賭一件事,用戶對自主選擇的渴望,大于對算法投喂的依賴。

這個賭注,聽起來很符合人性。但現(xiàn)實可能更復(fù)雜。

算法推薦普及了十年,用戶已經(jīng)被訓(xùn)練成了被動消費者。你打開App,內(nèi)容自動出現(xiàn),你只需要選擇看還是不看。這種消費模式,已經(jīng)成為大多數(shù)人的默認(rèn)狀態(tài)。

如果B站關(guān)掉算法,把選擇權(quán)還給用戶,很多用戶的第一反應(yīng),大概率不是太好了,可以自主選擇了,而是怎么找不到想看的東西了。

自主選擇需要成本。你需要主動去搜索,主動去關(guān)注,主動去建立自己的內(nèi)容偏好,這件事,比被算法投喂要累得多。

有多少用戶,真的愿意付出這個成本?

另一個風(fēng)險是,如果關(guān)掉猜你喜歡,新的推薦算法沒有足夠好,用戶可能既得不到算法推薦的高效,又得不到完全自主的滿足感,陷入一種兩頭不靠的尷尬狀態(tài)。

那么平臺需要需要解決一個非常難的問題:

如何在不依賴行為數(shù)據(jù)強化循環(huán)的情況下,仍然幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們真正感興趣的內(nèi)容。

這在技術(shù)上,比"猜你喜歡"難多了。

7、它意味著什么?

回到最初的問題:B站今天這件事的已讀撤回,意味著什么?

它不只是B站的決定,是一個信號,也指向一個更大的問題:算法推薦這套邏輯,到底還能走多遠(yuǎn)?

過去十年,算法推薦被視為內(nèi)容平臺進(jìn)化的方向。它讓內(nèi)容分發(fā)更高效,讓平臺商業(yè)價值更高,讓用戶停留時間更長。它是一個看起來沒有缺點的技術(shù)。

但今天,第一個主流內(nèi)容平臺把這件事擺在了臺面上,說要試一試。

這件事本身,就在宣告這套邏輯,有些地方出了問題。

不是技術(shù)出了問題,而是它背后的假設(shè)出了問題,讓用戶停留更長時間和讓用戶更滿意,不是同一件事。

在用戶關(guān)系的邏輯上,它讓我們看到了一個正確的方向,平臺和用戶之間,不是注意力交易的關(guān)系。

如果一個平臺只知道怎么讓你停留,而不知道怎么讓你信任它,那它最終會失去的,不只是用戶的時間,而是用戶本身。

B站在用一個嘗試的動作,重新問自己:平臺存在的價值,是讓用戶停留,還是讓用戶回來?

這兩件事,表面上相似,本質(zhì)上完全不同。

讓用戶停留,靠的是算法。讓用戶回來,靠的是信任。

算法可以優(yōu)化,可以迭代,可以被競爭對手復(fù)制。信任,很難建立,建立之后很難被復(fù)制。

【版面之外】的話:

算法推薦發(fā)展了十年,沒有一家平臺主動關(guān)掉過它,也沒有人主動提及。

不是因為不知道它的問題,而是因為沒有人敢第一個停下來。停下來的代價是確定的,時長下降,收入受損,數(shù)據(jù)變難看。

停下來的收益是不確定的,用戶會不會因此更信任你,沒人知道。

所有平臺都只能繼續(xù)跑。

直到今天,B站開始嘗試新的算法,在猜你喜歡的基礎(chǔ)上,又加上了猜別人喜歡。

算法這件事,又有了新變種。人,又多了一個新繭房。

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。

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