“大數(shù)據(jù)殺熟”，可能真的要終結了？

“當推薦算法不再能悄悄“殺熟”，互聯(lián)網(wǎng)流量生意底層邏輯可能生變。

在數(shù)字經(jīng)濟的浩瀚版圖中，美國紐約州剛剛落下的一枚棋子，或許將在大洋彼岸引發(fā)一場無法忽視的海嘯，這枚棋子名為《紐約算法定價披露法》（New York's Algorithmic Pricing Disclosure Act）。盡管它只是美國紐約州的一項地方法案，但其內(nèi)容卻如同一把鋒利的手術刀，精準地切入當代互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)商業(yè)模式的最核心——算法定價。

該法案并不禁止商家利用算法進行復雜的數(shù)學計算，也不干涉供需關系對價格的調(diào)節(jié)，它只要求做一件事：“披露”。新規(guī)要求，只要商家使用了紐約的消費者個人數(shù)據(jù)，無論是瀏覽記錄、地理位置、購買歷史，還是更深層的行為標簽和畫像，為商品或服務設定或調(diào)整價格，都必須以顯著方式告知用戶：你正在看到的價格是算法根據(jù)你的個人數(shù)據(jù)計算出來的。（This price was set by an algorithm using your personal data.）

這一立法的實施，表明監(jiān)管機構開始將注意力從數(shù)據(jù)隱私本身延伸到數(shù)據(jù)如何被用于商業(yè)決策。回顧過去十五年，互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)歷了“躺著賺錢”的時代，在這個時期，核心商業(yè)模式建立在一個隱秘且高效的邏輯之上，平臺與算法掌握了上帝視角，它們精準地計算出了每一位用戶的支付意愿上限（WTP），也就是經(jīng)濟學中所說的保留價格；但天平的另一端，用戶對于商品的真實底價、庫存狀況以及他人的成交價一無所知。一行行隱秘運行在云端的代碼，在毫秒之間吞噬了本該屬于消費者的“消費者剩余”，而將其轉(zhuǎn)化為平臺的超額利潤。

那么，紐約新法則讓這一切發(fā)生了變化，更準確地說，它將改變的一方面是“差異化定價”本身，另一方面還會順藤摸瓜地觸到整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的關鍵鏈條：推薦算法、行為畫像、精準營銷和廣告投放模型。在新的監(jiān)管視角下，它們可能不再被視為個性化的神秘黑箱，而會被解構為需要告知，進而或?qū)⑦M行管束的機制。那么，這類監(jiān)管會不會擴散到其他州，甚至跨越大洋來到中國？如果披露機制成為全球共識，互聯(lián)網(wǎng)賴以生存的游戲規(guī)則是否會被重寫？有些大廠會不會因此一夜傾塌？

拆解“紐約新規(guī)”

它到底想管住什么？

我們需要首先厘清一個概念，紐約新規(guī)所針對的“算法定價”究竟是什么，它與我們習以為常的“定價”有何本質(zhì)區(qū)別？我們知道，價格并非一成不變的，經(jīng)濟學基本原理告訴我們，當供需不平衡后，通過價格調(diào)整，重新達到平衡，這是經(jīng)濟規(guī)律。

科技公司習慣將兩者混為一談，用“供需平衡”的大旗來掩蓋“價格歧視”的事實。算法定價屬于一種動態(tài)定價，相對傳統(tǒng)定價方式的滯后性，動態(tài)定價是指商家根據(jù)需求、競爭對手定價、客戶行為和時機等因素主動調(diào)整價格的策略。比如香港有的茶餐廳在下午2:00提供更為廉價的下午茶，北京的出租車在晚上11:00以后價格有所漲幅，這是對所有處于該時空節(jié)點的用戶一視同仁的調(diào)整；也有見人下菜碟的情況，商家會對某些愿意出高價的用戶報出一個高價，愿意出相對低價的用戶，則報出一個低價。

動態(tài)定價圖解 來源：FourweekMBA

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)重度參與定價之前，動態(tài)定價已經(jīng)普遍存在，而大數(shù)據(jù)技術發(fā)展之后，則把上述動態(tài)定價推向一個新的高度，即機器根據(jù)多因素分析、計算針對某人在某個時間產(chǎn)生什么價格，得出商家利潤最大化和最可能成交之間的一個“最優(yōu)解”。比較典型的是在電商領域，比如某電商平臺上同一個充電寶，價格在一周內(nèi)可能會變動多次，機票酒店領域，價格波動也十分明顯，它都是根據(jù)算法得出來的最優(yōu)解，還有針對“千人千面”的情況，對同一件商品，展示給不同用戶的價格是不同的，甚至還有老客戶價格更高的情況，即所謂“大客戶殺熟”。

這就是新法所要求必須披露的場景。試想一個場景：算法通過分析你的歷史訂單，發(fā)現(xiàn)你是一位從不比價、且習慣在深夜下單的高凈值買家，同時，通過讀取你的設備信息，發(fā)現(xiàn)你使用的是最新款的旗艦手機，甚至檢測到你的電池電量即將耗盡。基于這些數(shù)千個維度的數(shù)據(jù)點，深度學習模型瞬間判定你的價格敏感度極低，且支付意愿極高，于是為你生成了一個比普通用戶高出20%的“專屬價格”。像這種情況，新法則要求商家把上述結論告知給用戶。新法將“算法定價”從一種默認的商業(yè)潛規(guī)則，重新定義為一種必須經(jīng)過用戶知情甚至授權的服務。

電子商務平臺算法價格歧視的實施路徑 來源：mdpi.com

這種監(jiān)管邏輯的變化具有里程碑式意義。過去在GDPR（General Data Protection Regulation，歐盟通用數(shù)據(jù)保護條例）的框架下，監(jiān)管關注的重點是“數(shù)據(jù)安全”：確保個人信息不被泄露、濫用或黑客竊取。而紐約最近的《算法定價披露法》則代表了新一代規(guī)則，它將監(jiān)管重心從“保護數(shù)據(jù)隱私”進一步提升到“保護數(shù)據(jù)如何被使用”，防止平臺把用戶已授權的數(shù)據(jù)用作差異化剝削的工具。

值得注意的是，新規(guī)采取的“只透底、不禁止”策略，實則是一招極其高明的“攻心計”。它的高明之處在于，其并沒有一刀切禁止個性化定價，因為在某些場景下可能有助于向消費者提供促銷折扣，而是利用法律的力量來倒逼“大數(shù)據(jù)殺熟”的行為得到收斂。

深度拆解——為什么這會讓“大數(shù)據(jù)生意”變得難做？

在當今的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，依賴數(shù)據(jù)的商業(yè)模式幾乎滲透到所有細分領域，從電商到網(wǎng)約車，從廣告投放到內(nèi)容推薦，從OTAs（在線旅游）到本地生活平臺。它們的底層邏輯幾乎一致，即通過用戶行為軌跡、消費記錄、關注偏好等維度數(shù)據(jù)，對用戶進行更精準的分層，從而提升轉(zhuǎn)化率、提高客單價，進而擴大每個用戶的ARPU值（每用戶平均收入，來衡量在一段時間內(nèi)，公司從每個用戶身上平均賺到了多少錢）。

以電商行業(yè)為例，平臺會利用用戶過往的搜索與瀏覽記錄建立偏好圖譜，然后通過商品展示順序、優(yōu)惠券分配和推薦體系影響用戶的下單路徑，當系統(tǒng)判斷某類用戶對某類商品具備更高支付意愿時，價格往往會在用戶難以察覺的幅度內(nèi)微調(diào)，即便用戶意識到價格有所變化，他在比較“同類商品價格”后，仍可能覺得這個價格還算合理，從而繼續(xù)下單。

讓平臺心安理得之處在于，平臺經(jīng)營者認為這屬于“個性化運營策略”：由于不同用戶的購買能力與支付意愿不同，因此就可以展示不同的內(nèi)容與價格，既提升交易效率，也能為平臺和商家?guī)眍~外利潤。然而，他們往往忽視了其中的風險。當用戶隱約察覺到“殺熟”，雖然無法確切知道自己被貼上了怎樣的標簽，也不確定是否以更高價格買到了同樣的商品，但這種不確定性會逐漸侵蝕信任，最終演變?yōu)閷ζ脚_的持續(xù)懷疑。

行為經(jīng)濟學中有一個著名的“最后通牒博弈”（Ultimatum game）實驗，它證明了人類并非“理性經(jīng)濟人”，而是有一種與生俱來的厭惡不平等的本能，當分配方案極度不公平時，會產(chǎn)生生理上的厭惡感，寧愿犧牲自己的既得利益，也要懲罰那些獲取超額利潤的分配者。放到“大數(shù)據(jù)殺熟”的情境中，用戶一旦長期感受到分配不公，就會產(chǎn)生“我寧可不買，也不讓你賺這個黑心錢”的逆反心理。而《紐約算法定價披露法》會讓這種情緒更早、更直接地被觸發(fā)：當用戶在結算頁面看到“系統(tǒng)檢測到您從不比價，因此該價格較平均價上浮10%”提示時，他們的心理防線會瞬間崩塌，憤怒將取代購買意愿，交易轉(zhuǎn)化率則出現(xiàn)斷崖式下跌。

“最后通牒博弈”理論圖解 來源：labvanced

在過去十年，數(shù)據(jù)被譽為“新時代的石油”，亦同土地、房屋、機器設備等資產(chǎn)一樣，被稱為“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”。企業(yè)瘋狂囤積用戶的點擊流、位置軌跡、社交關系和購買記錄等數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)等同于更高的轉(zhuǎn)化率和更精準的定價能力，意味著銷售轉(zhuǎn)化。但在新規(guī)之下，如果這些數(shù)據(jù)不能直接轉(zhuǎn)化為隱蔽的差異化定價，且存儲、處理和合規(guī)披露的成本激增，企業(yè)持有海量數(shù)據(jù)的投資回報率（ROI）將會面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)可能從資產(chǎn)變成負債。

推薦算法也將走向“去魅”。過去十幾年，算法被塑造為一種推動效率的中立工具，一種“更懂你”的便利技術，充滿了高科技色彩的神秘感。然而在披露機制出現(xiàn)之后，算法的角色會發(fā)生變化，監(jiān)管會要求平臺解釋算法的依據(jù)，他們將揭開所謂的“精準投放”，到底是精準匹配了需求，還是精準收割了韭菜？以數(shù)字廣告行業(yè)為例，當廣告主意識到點擊率可能是通過“誘導性排序”或“殺熟式推薦”獲得的，那么流量的真實價值將被重新評估，整個數(shù)字廣告行業(yè)的估值體系可能會經(jīng)歷一場劇烈的震蕩。

可以說，無論是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值重估還是推薦算法的強制曝光，紐約這項法律，都將直接撼動互聯(lián)網(wǎng)“精準投流＝賺錢工具”這一底層假設，而當“理解用戶”不能再攫取不對稱溢價，當“越懂你越賺錢”要求變成“越懂你越要解釋你是怎么懂我的”，那么大數(shù)據(jù)的盈利邏輯將會發(fā)生重寫。

中國版“算法用數(shù)告知”的可行性與挑戰(zhàn)

中國互聯(lián)網(wǎng)是全球最依賴“推薦算法”的經(jīng)濟體，甚至可以說沒有之一，從短視頻平臺的沉浸式種草，到電商平臺的“猜你喜歡”，再到外賣與網(wǎng)約車的智能調(diào)度，算法已經(jīng)滲透到了用戶生活的毛細血管，如果我們試著將紐約的這一法律場景搬到中國，所引發(fā)的連鎖反應將遠超美國，畫面感更具沖擊力。

讓我們把鏡頭首先推向一年一度的“雙11”大促。大促既是全民狂歡，也是算法技術的巔峰閱兵，但在“強制披露”的假設下，這場狂歡可能會變成一場尷尬的對話。當一位資深電商買家打開App，結算頁面突然彈出一個強制窗口：“檢測到您是高頻復購且對價格不敏感用戶，所以您拿不到更多的滿減優(yōu)惠券。”此時用戶就會發(fā)現(xiàn)，長期積累所謂的“會員金冠級尊享”在算法眼里可能只是割韭菜的代名詞。這種“自殺式”的披露將直接摧毀現(xiàn)有會員“優(yōu)惠”體系，倒逼平臺回歸到公平的游戲規(guī)則上。

再把鏡頭拉到網(wǎng)約車出行場景。在一個暴雨傾盆的周五晚高峰，當用戶焦急地點擊呼叫專車時，如果叫車按鈕旁必須標注：“定價因子披露：系統(tǒng)識別到您手機電量僅剩5%，且位于陸家嘴金融中心，判定您支付意愿極高，當前預估價上浮15%。”用戶或許會因為迫切的出行需求而不得不點擊確認，但這一下點擊所積累的怨氣，將在社交媒體上引爆輿論的核彈。用戶將不再把溢價簡單歸結為“天氣不好”，而是會憤怒地質(zhì)問平臺：為什么我的電量和位置會成為你們漲價的理由？這種對算法倫理的拷問，將迫使平臺解釋那些原本深藏不露的定價因子，究竟是運力不足的客觀反映，還是趁火打劫的技術手段。

我們繼續(xù)把鏡頭搖到OTA（在線旅游）領域。當消費者發(fā)現(xiàn)，同一家酒店、同一個房型，自己因為使用了高端手機或擁有高頻差旅記錄而被判定為“高凈值”，從而看到了一個比其他用戶高出數(shù)百元的“尊貴價”時，信任將蕩然無存。屆時，價格旁的那行小字：“根據(jù)您過去三年的消費記錄分析，此價格包含200元的‘忠誠度溢價’，將成為壓垮用戶忠誠度的最后一根稻草，游客和商旅采購者將重新審視OTA的價值，用戶或轉(zhuǎn)向直接與酒店簽訂會員協(xié)議。

正如前面所述，“最后通牒博弈”已經(jīng)在發(fā)生，只是用戶能夠隱約感知到，但無法精準確認，當明確數(shù)據(jù)展示出來之后，中國消費者無疑會發(fā)生一場集體出走。

實際上，中國實施紐約州的類似法律已具備一定可行性。我國的《個人信息保護法》在第24條已經(jīng)明確規(guī)定：“個人信息處理者利用個人信息進行自動化決策，應當保證決策的透明度和結果公平、公正，不得對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇。”國家網(wǎng)信辦等四部門發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》，對算法的公平公正提出了具體要求。

來源：《中華人民共和國個人信息保護法》

這次美國紐約的“具體價格標簽”披露，對于我國來說，完全可以看作是現(xiàn)有法規(guī)在執(zhí)行層面的一次具象化補充。監(jiān)管層只需要在現(xiàn)有的法律框架下，出臺更為細致的司法解釋或行業(yè)標準，要求將“算法推薦”的知情權延伸到“價格生成”的知情權，便可實現(xiàn)無縫對接。

然而，真正的挑戰(zhàn)在于中國互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的結構性特征，有比美國更為復雜的優(yōu)惠體系、補貼競爭、重促銷節(jié)奏和高度碎片化的價格結構。

首先，“原價”就難以界定，在長期補貼大戰(zhàn)和復雜的營銷策略下，商品往往擁有“劃線價”、“會員價”、“秒殺價”、“限時價”等多個價格錨點，企業(yè)即便披露價格，也可以辯稱自己并沒有針對個人提價，或者說該用戶不滿足某種隱蔽的優(yōu)惠條件；其次，國內(nèi)電商有大量的促銷活動，要證明這是“算法定價”而非“營銷活動”，在取證上具有一定難度；第三，算法的黑箱屬性也是監(jiān)管的難點。企業(yè)極可能以算法參數(shù)和權重是核心商業(yè)機密為由，拒絕向監(jiān)管機構和公眾公開具體的定價邏輯。

但這并不意味著中國不能推動更溫和的實施路徑。例如，平臺可以在設置按鈕下引入明確的“關閉個性化定價”選項，讓用戶自主選擇是否接受。頭部企業(yè)也可以主動建立“算法倫理委員會”，自愿披露有關信息，減少監(jiān)管壓力的同時建立行業(yè)標桿。現(xiàn)在紐約的消費者已經(jīng)在Uber和DoorDash上看到了它們主動披露的內(nèi)容。另外，在當前消費環(huán)境下，如果有關部門貿(mào)然實施強披露制度，可能會在短期內(nèi)對企業(yè)造成較大沖擊，尤其是那些依賴差異化定價提升利潤的企業(yè)，如果地方監(jiān)管機構不搞一刀切，采用“試點先行”的方式，平臺又能夠主動響應，那么未來形成具有中國特色的“算法透明機制”并非不可能。

野蠻生長終會過去，

大數(shù)據(jù)生存游戲的下半場該怎么玩？

如果說過去十五年是“越懂你越賺錢”的時代，這種野蠻生長終會過去，那么接下來十年或是“平臺越能替用戶省錢越有增長”的時代。在強披露機制成為常態(tài)之后，數(shù)據(jù)的應用邏輯將從“挖掘付費意愿”轉(zhuǎn)向“提升用戶福利”。

這意味著，全新的買家服務商（Buyer Agent）可能會崛起，12月8日，Instacart成為第一個在ChatGPT內(nèi)推出完整購物功能的公司，它由“賣家中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤百I家中心”，以全網(wǎng)比價為例，買家發(fā)起一句話的描述，AI可以在用戶購物前自動掃描所有電商平臺該商品及其SKU的價格，找到最優(yōu)價，此時，過去流量、促銷、推薦等玩法都將被新方式所取代。與此同時，電商賣家也會借助AI尋找更具性價比的貨源、提升供應鏈效率，在買家代理的篩選機制下，那些“大數(shù)據(jù)殺熟”賣家甚至可能連進入推薦列表的機會都沒有。

下一代AI購物方式

另外，我們將見證會員制的回歸與升級，當“大數(shù)據(jù)殺熟”被法律堵死，通過隱蔽手段賺取超額利潤不再可行，企業(yè)將不得不重新思考與用戶的關系。類似Costco或Amazon Prime的模式將成為主流：通過收取顯性的會員費，讓用戶無需擔心被算法算計，用LTV（終身價值）取代單次超額轉(zhuǎn)化，長此以往，平臺商家的信任將被重塑。

如今，《紐約算法定價披露法》已在大洋彼岸落地，它更像是一面鏡子，映照出數(shù)字經(jīng)濟繁榮背后隨時可能激化的“最后通牒博弈”，也提醒我們，技術從來不是絕對中立的，代碼背后總有價值觀的抉擇，這一點與Anthropic所提出的“憲法式AI”理念并無二致。如果說大數(shù)據(jù)的上半場是以“流量為王”為特征的狩獵時代，依賴的是圈地與擴張，那么下半場更像“信任為王”的農(nóng)耕時代，需要的是長期耕耘、穩(wěn)定服務與理性增長。

當算法不再能在暗處“看人下菜碟”，當大數(shù)據(jù)的生意不再依賴簡單粗暴的“殺熟”模式，或許一部分長期借由信息不對稱獲利的企業(yè)會迎來陣痛，但從更長遠的周期看，這正是行業(yè)走向成熟的必經(jīng)之路。只有建立在公平與透明基礎上的商業(yè)模式才具備可持續(xù)性，唯有擺脫將用戶視為可操控數(shù)據(jù)點的盈利邏輯，平臺的價值才能真正從殺熟堆出的泡沫中剝離出來，回到公允的價值區(qū)間。