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春節假期臨近，社交平臺上，“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，嚷嚷著不去旅遊的人，實際上正是最近有旅行計劃的人。害怕被大資料殺熟的年輕人，選擇在社交媒體上反向表達自己的訴求，等著平臺降低價格“挽留”自己。既然逃不過演算法，就利用想象中的規則反向“控制”演算法。
有使用者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資料殺熟嗎？
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、同一平臺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臺搜尋目標酒店——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，同一時間搜尋同一酒店後，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，一些平臺會給迴流使用者、低活使用者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。社交平臺上，不少電商使用者提到，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，使用者需求越強烈，確定性越高，在平臺的交易活躍度越高，就越不需要透過低價或其他優惠手段來刺激消費。反之，對那些猶豫不決、舉棋不定的使用者，平臺才會以低價或優惠券為餌，吸引使用者下單。
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，最終我都有很大機率下單。
對平臺而言，識別使用者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。
如何識別使用者的需求？素材來自每一個人在網際網路世界留下的痕跡蛛絲馬跡。
平臺之內，每一次搜尋、點選、收藏，瀏覽了哪些內容，在哪個頁面停留多久，平臺都能“埋點”得到資料。這些資料被整理成報表，被每天打工11.5個小時的大廠人，變成分層分人群策略的養料——他們和資料背後的使用者，誰也看不見誰。
平臺之外，資料的使用是更隱蔽的，使用者無法證明資訊被跨平臺使用，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。”
“白天跟朋友說起要去哈爾濱，晚上機票就漲價了，趕緊說不去了。”
“在XXX吐槽酒店太貴，很快就降價了。”
平臺使用使用者留在網際網路世界的蛛絲馬跡，使用者也在蛛絲馬跡中反推平臺的演算法。為了對抗被殺熟的風險，年輕人們試圖反向拿捏演算法。
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，大資料殺熟的過程被拆解為識別關鍵詞-分析使用者意圖-對強意圖的使用者“痛下殺手”。於是，防禦派高手們決定“蒙上”人工智慧的眼睛，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，在人工智慧時代，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資訊，最後總要在平臺下單，被平臺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）殺熟演算法的資料分析系統，讓系統誤判自己是需要靠優惠價格留住的消費者。簡單來說，就是卡殺熟演算法的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，就是透過種種手段，告訴平臺我超窮的，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群包裡放出來。
而所謂的“種種手段”，則涵蓋平臺可能獲取使用者資訊及使用痕跡的任何渠道。
懷疑平臺會分析搜尋和購物車資料的使用者，嘗試多次搜尋“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。
懷疑自己網路發言被平臺監控的使用者，則故意在小紅書、朋友圈等社交平臺，釋出“最近好窮衣服好貴什麼都買不起”的文案。還有部分怪貼心的使用者，擔心跨平臺資料抓取的技術難度太高，複製好類似文案再開啟對應平臺——活躍狀態下，平臺擁有讀取剪下板的許可權，獲得此類資訊的成本較低。
甚至還有部分使用者，懷疑平臺會對自己的日常對話進行監聽，乾脆對著手機反覆唸叨“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、低活躍的使用者。
“你就把這個過程想象成渣男養魚，渣男怎麼吊著小姑娘，你就怎麼吊著這些平臺。”95後消費者歐樂告訴刺蝟公社，因為大部分這類平臺都至少有兩個頭部競爭者，她平時使用時會“雨露均霑”，不會只盯著一個平臺，以避免自己成為熟客被宰。交替使用帶來最顯著的好處是，兩個平臺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，極少收到平臺發放的大額優惠券。
類似的故事也發生在生鮮平臺。生鮮電商使用者萱子告訴刺蝟公社，為了獲得更多優惠券，她不僅會輪換使用生鮮平臺，甚至會經常解除安裝APP，過幾天再重新裝回來。“比如叮咚買菜，如果我把它解除安裝，過幾天再裝回來的話，一登入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。大家透過把自己包裝成即將流失的使用者，來刺激平臺給自己更多優惠。
當然，這種刺激是建立在想象中的跨平臺資料監控之上的，平臺究竟如何給每個使用者定價，對使用者而言始終是黑盒演算法。正因為黑盒，使用者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資料，那麼這些資訊將不會產生任何影響；如果你監控了我的資料，那麼就會被我提供的資訊所迷惑。
普通使用者，真的能“馴化”演算法嗎？
普通使用者利用演算法反擊平臺，聽起來是爽文劇情，但這些手段真的有效嗎？
不少使用者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，而且還要做跨平臺的資料收集，效率實在太低了。”有網際網路行業資深從業者告訴刺蝟公社，“一個是這些文字資訊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、更準確的訊號可以使用。”
更直接、更準確的訊號，包括裝置型號（及對應的價格）、地域、年齡段、歷史消費記錄、搜尋記錄、活躍度、使用時長等資訊。換言之，即便要殺熟，平臺也會更傾向於看使用者是誰、做什麼，而並非看使用者說什麼。
難道所有反殺熟手段，在平臺面前都是雕蟲小計？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。
很多網際網路產品，都會對使用者進行生命週期管理，將使用者分為引入期、成長期、成熟期、沉默期和流失期。
其中，平臺最捨得花錢的是引入期之前，即讓非使用者變成新使用者，新使用者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，來自新使用者的助力都是最有效的。
但對每個產品來說，每個人只能當一次新使用者；想要再次從平臺那裡獲得額外優惠，則可以把自己拋入沉默期或流失期。沉默期的使用者需要喚醒，提升留存，流失期的使用者則需要重新進行觸達和召回。對內容平臺而言，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臺而言，紅包、優惠券才是最直接的方法。
無論是“雨露均霑”的歐樂，還是時常解除安裝APP重灌的萱子，都透過降低自己的活躍度，成為了平臺使用者生命週期管理策略的受益者。
“如果真的想透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，大於複製到剪貼簿以後開啟APP，大於在其他APP發言。”上述行業人士告訴刺蝟公社。
演算法是中性的，不代表善，也不代表惡。它能給使用者帶來更多便利，也能讓使用者產生焦慮。反殺熟的年輕人，並不是想要戰勝演算法——讓使用者和演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，才是使用者想要的結局。
無論誰是道誰是魔，使用者和平臺，都不該出現在“道高一尺魔高一丈”的敘事裡。
（本文中，萱子、歐樂均為化名。）
