B站，猜你不喜歡

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，不再根據你的喜好推薦主頁內容。

但隨后這篇推文被刪除。

緊接著，B站又在官方渠道發了另一條推文：

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”的內容，你還可以選擇切換成“猜別人喜歡”的內容。

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，放在整個互聯網的發展脈絡里，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容平臺最重要的基礎設施。幾乎所有人都在做，沒有人主動提到要關掉。

B站今天玩了一次，但又撤回了。

但這都不重要，因為本質是B站拋出了一個問題，那就是平臺和用戶之間的關系，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，內容分發的邏輯很簡單，編輯選什么，用戶看什么。

門戶時代的新浪、搜狐、網易，靠的是人工編輯的判斷力。誰的編輯團隊更強，誰的內容質量更高，誰就能吸引更多用戶。

今日頭條做了一件當時看起來很激進的事：把編輯換成算法。

不再由人來判斷什么內容值得推薦，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。

然后根據這些信號，推斷你喜歡什么，再推給你更多類似的內容。

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。

在深夜刷到一個標題黨新聞，好奇點開了，算法記錄：用戶喜歡這類內容。

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。算法在實時學習你，然后實時調整推薦。

從用戶行為的角度看，抖音是有史以來最成功的內容產品之一，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，高度算法化的內容消費，會帶來一種特殊的心理狀態，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容，你在等一個真正想看的東西，但它一直沒來。

這種狀態，有個名字叫多巴胺陷阱。

算法的真實目標，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"是產品的名字，但它的商業本質是：

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價值之后，幾乎所有內容平臺都跟進了。

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，知乎從關注流引入推薦流，快手從雙列信息流引入更強的算法干預，B站也不例外，從關注UP主的訂閱邏輯，逐漸引入"猜你喜歡"的算法推薦。

這個過程，在當時看起來是理所當然的進化。

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、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容。在今日頭條，越看越只看到你原本就認同的觀點。在微博，越用越只剩下你關注的那個圈層的聲音。

不是內容變少了，而是算法幫你過濾掉了所有不符合你偏好的內容。

結果是，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為你想看的那一部分。

這個問題，沒有平臺主動承認過。因為承認等于告訴用戶，我的產品正在傷害你。

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站的用戶構成，在國內內容平臺里是獨特的，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系，而是社區關系。

B站起家于二次元社區，核心資產是一批有創作能力、有內容品質意識的UP主，以及一批愿意深度消費內容、有圈層認同感的用戶。

這種關系，更接近于論壇、貼吧時代的社區邏輯，你來這里，是為了找到同類，找到你真正感興趣的內容，找到一種歸屬感。

算法推薦破壞的，恰恰是這種關系的基礎。

當算法開始主導內容分發，會發生幾件事：

第一，流量開始向容易被點開的內容集中，而不是向真正有價值的內容集中。

標題黨、情緒化內容、短平快的娛樂視頻，在算法環境下天然有優勢。因為它們更容易觸發點擊行為，更容易產生停留時間信號。而深度知識內容、長篇紀錄片、需要一定門檻才能欣賞的創作，這些B站最核心的內容類型，在算法環境下反而越來越難被推薦到。

第二，UP主開始為算法生產內容，而不是為用戶。

當創作者發現，符合算法偏好的內容能獲得更多流量，而真正想做的內容流量慘淡，他們會怎么選擇？大多數人，會向算法妥協。

這是一種隱性的內容降級。表面上看，平臺的內容數量在增加，用戶的停留時間在增加，數據很好看。但內容的平均質量，在緩慢下滑。

第三，社區感在消失。

當你的首頁被算法填滿，全是你從未關注過的人的視頻，B站和抖音、快手的區別，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站的護城河從來不是算法，而是社區。一旦社區感消失，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，是一個關于信任的問題。

算法推薦的本質，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。

當你發現自己每次打開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。他們不只想找內容，而是想找認同，找歸屬，找同類。

B站撤回的那個“下線猜你喜歡”，本質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。

這是一次關于平臺和用戶關系的重新表態。

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

5、這件事，為什么發生在2026年？

時間節點不是偶然的。

過去幾年，有幾件事同時在發生，用戶對算法推薦的反感，達到了一個新的高點。

信息繭房從一個學術概念，變成了大眾日常體驗的詞匯。越來越多的用戶開始主動問：能不能關掉算法？能不能只看我關注的人的內容？

這種需求，以前被平臺忽視，因為算法帶來的數據增長太好看了。但當用戶的流失開始發生，當用戶的抱怨開始集中，平臺開始重新考量這個問題。

內容平臺的競爭邏輯，開始從時長轉向質量。

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

AI的崛起，改變了內容消費的底層邏輯。

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

在這個背景下，真實社區和人與人之間的連接，開始重新變得有價值。

B站的社區屬性，在AI內容泛濫的時代，反而成了一種差異化優勢。但前提是，這個社區感要真實存在，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，需要承認的是，B站假設真的下線猜你喜歡，充滿了很大風險。

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。但現實可能更復雜。

算法推薦普及了十年，用戶已經被訓練成了被動消費者。你打開App，內容自動出現，你只需要選擇看還是不看。這種消費模式，已經成為大多數人的默認狀態。

如果B站關掉算法，把選擇權還給用戶，很多用戶的第一反應，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，主動去關注，主動去建立自己的內容偏好，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？

另一個風險是，如果關掉猜你喜歡，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。

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據強化循環的情況下，仍然幫助用戶發現他們真正感興趣的內容。

這在技術上，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？

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

但今天，第一個主流內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。

不是技術出了問題，而是它背后的假設出了問題，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。

算法可以優化，可以迭代，可以被競爭對手復制。信任，很難建立，建立之后很難被復制。

【版面之外】的話：

算法推薦發展了十年，沒有一家平臺主動關掉過它，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，數據變難看。

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跑。

直到今天，B站開始嘗試新的算法，在猜你喜歡的基礎上，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。