B站，猜你不喜欢

撰文｜画画

昨天，B站宣布了一件事：

从零点起，下线"猜你喜欢"算法，不再根据你的喜好推荐主页内容。

但随后这篇推文被删除。

紧接着，B站又在官方渠道发了另一条推文：

4月1日零点，B站首页将上线功能彩蛋，届时，将不再只推荐“猜你喜欢”的内容，你还可以选择切换成“猜别人喜欢”的内容。

这个事情，本身可以看作是B站的一个新尝试和玩法，但也可能是对外的策略没有想明白，才导致的一次乌龙事件。

在今天AI消息满天飞的氛围中，这件事本身并不会掀起多大的动静。

但是，放在整个互联网的发展脉络里，它是一件非常奇怪的事，因为它把一个重量且没有人敢拿上台面讨论的话题，摆了出来：算法推荐。

算法推荐是过去十年内容平台最重要的基础设施。几乎所有人都在做，没有人主动提到要关掉。

B站今天玩了一次，但又撤回了。

但这都不重要，因为本质是B站抛出了一个问题，那就是平台和用户之间的关系，到底要怎么定义。

要理解这件事意味着什么，需要先回到起点，聊一聊算法推荐这件事。

1、算法推荐的真实历史

2012年，今日头条上线。

在此之前，内容分发的逻辑很简单，编辑选什么，用户看什么。

门户时代的新浪、搜狐、网易，靠的是人工编辑的判断力。谁的编辑团队更强，谁的内容质量更高，谁就能吸引更多用户。

今日头条做了一件当时看起来很激进的事：把编辑换成算法。

不再由人来判断什么内容值得推荐，而是让机器来观察用户的行为，你点了什么，看了多久，有没有分享，有没有评论。

然后根据这些信号，推断你喜欢什么，再推给你更多类似的内容。

逻辑上这听起来很投其所好：你喜欢什么，我就给你什么。比编辑更懂你，比搜索更省力。

但这个逻辑里有一个隐藏的前提，从一开始就被忽略了：

算法衡量的喜欢，不是你真正喜欢的东西，仅仅是你在那一刻点开的东西。

这两件事，不是同一件事。

在深夜刷到一个标题党新闻，好奇点开了，算法记录：用户喜欢这类内容。

被一个情绪激动的视频吸引停留了三分钟，算法还是记录：用户喜欢这类内容。

简单来说，算法只记录用户的行为，然后无限放大它。

2016年，抖音上线，把这套逻辑做到了极致，全屏沉浸，上下滑动，无限供给。

用户甚至不需要主动选择，算法替你选好了下一条。每一次停留、每一次完播、每一次重播，都是信号输入。算法在实时学习你，然后实时调整推荐。

从用户行为的角度看，抖音是有史以来最成功的内容产品之一，用户平均每天使用时长超过100分钟。

但这里有一个关键问题，在那几年几乎没有人追问：

用户停留时间长，等于用户满意吗？

答案是：不等于。

有大量研究指出，高度算法化的内容消费，会带来一种特殊的心理状态，你一直在刷，但刷完之后感到空洞，你停不下来，但不是因为享受，而是因为算法一直在投喂你勉强能点开的内容，你在等一个真正想看的东西，但它一直没来。

这种状态，有个名字叫多巴胺陷阱。

算法的真实目标，从来不是让你满意。是让你停留。停留时间越长，广告价值越高，平台收入越多。"猜你喜欢"是产品的名字，但它的商业本质是：

把用户的注意力，变成可以出售给广告主的商品。

这件事，平台从来没有明说。用户也很少意识到。

但它一直在发生。

2、所有平台都跟了，没有一个例外

今日头条验证了算法推荐的商业价值之后，几乎所有内容平台都跟进了。

微博从时间线变成算法流，微信公众号从订阅逻辑引入推荐逻辑，知乎从关注流引入推荐流，快手从双列信息流引入更强的算法干预，B站也不例外，从关注UP主的订阅逻辑，逐渐引入"猜你喜欢"的算法推荐。

这个过程，在当时看起来是理所当然的进化。

不做算法推荐，等于放弃用户时长，等于放弃广告收入，等于落后。平台之间的竞争，在很长一段时间里，就是比谁的算法更准、谁的用户停留时间更长。

但这场竞争有一个代价，在大家都往前冲的时候，没人在意：

当所有平台都在用算法最大化用户停留时，用户的信息世界，开始收窄。

信息茧房这个概念，讨论了很多年，但真正被大众感知，是在算法推荐普及之后。

刷抖音，越刷越只看到同类内容。在今日头条，越看越只看到你原本就认同的观点。在微博，越用越只剩下你关注的那个圈层的声音。

不是内容变少了，而是算法帮你过滤掉了所有不符合你偏好的内容。

结果是，每个人都生活在一个量身定制的信息气泡里，以为自己看到了世界，但实际上只看到了算法认为你想看的那一部分。

这个问题，没有平台主动承认过。因为承认等于告诉用户，我的产品正在伤害你。

直到今天，B站隐晦的摆了出来。

3、算法在B站，造成了特殊伤害

B站的用户构成，在国内内容平台里是独特的，它的核心用户群体，是18到35岁之间、受教育程度较高、有强烈自我意识的年轻人。

这批人有一个共同特点，他们比其他平台的用户，更容易意识到自己在被算法操控，也更容易对这种操控产生反感。

这种情况，在其他平台也有，但在B站尤其集中和尖锐。

原因是B站的用户和平台之间，原本不是投喂与被投喂的关系，而是社区关系。

B站起家于二次元社区，核心资产是一批有创作能力、有内容品质意识的UP主，以及一批愿意深度消费内容、有圈层认同感的用户。

这种关系，更接近于论坛、贴吧时代的社区逻辑，你来这里，是为了找到同类，找到你真正感兴趣的内容，找到一种归属感。

算法推荐破坏的，恰恰是这种关系的基础。

当算法开始主导内容分发，会发生几件事：

第一，流量开始向容易被点开的内容集中，而不是向真正有价值的内容集中。

标题党、情绪化内容、短平快的娱乐视频，在算法环境下天然有优势。因为它们更容易触发点击行为，更容易产生停留时间信号。而深度知识内容、长篇纪录片、需要一定门槛才能欣赏的创作，这些B站最核心的内容类型，在算法环境下反而越来越难被推荐到。

第二，UP主开始为算法生产内容，而不是为用户。

当创作者发现，符合算法偏好的内容能获得更多流量，而真正想做的内容流量惨淡，他们会怎么选择？大多数人，会向算法妥协。

这是一种隐性的内容降级。表面上看，平台的内容数量在增加，用户的停留时间在增加，数据很好看。但内容的平均质量，在缓慢下滑。

第三，社区感在消失。

当你的首页被算法填满，全是你从未关注过的人的视频，B站和抖音、快手的区别，就越来越小了。

用户还在，但他们来B站的理由，开始变得模糊。

这是B站最危险的地方。因为B站的护城河从来不是算法，而是社区。一旦社区感消失，用户没有理由不去抖音。

4、B站真正要解决的问题，不是停留，是信任

理解了上面这些，才能理解B站今天遭遇的问题。

表面上看，下线猜你喜欢算法，是在放弃用户停留时长，是在做一件商业上不理性的事。

但往深处看，B站在解的压根就不是用户多停留还是少停留的问题。

它在解的，是一个关于信任的问题。

算法推荐的本质，是平台对用户说：我比你更知道你想要什么。

但长期来看，这句话会破坏一种东西，那就是用户对自己选择能力的信心，以及对平台的基本信任。

当你发现自己每次打开B站，看到的都是算法觉得你该看的东西，而不是你真正想找的东西。用户就会开始觉得，这个地方不是我的，是算法的。

你在上面消费内容，但你不属于这里。

这种感觉，是B站的用户群体尤其敏感的东西。他们不只想找内容，而是想找认同，找归属，找同类。

B站撤回的那个“下线猜你喜欢”，本质上是一种声音的折射：

我不想再替你做选择了。我想让你重新成为这里的主人。

这是一次关于平台和用户关系的重新表态。

在今天几乎所有平台都在用算法最大化停留时长的环境里，这个表态，本身成了一种稀缺。

5、这件事，为什么发生在2026年？

时间节点不是偶然的。

过去几年，有几件事同时在发生，用户对算法推荐的反感，达到了一个新的高点。

信息茧房从一个学术概念，变成了大众日常体验的词汇。越来越多的用户开始主动问：能不能关掉算法？能不能只看我关注的人的内容？

这种需求，以前被平台忽视，因为算法带来的数据增长太好看了。但当用户的流失开始发生，当用户的抱怨开始集中，平台开始重新考量这个问题。

内容平台的竞争逻辑，开始从时长转向质量。

当所有平台都在拼时长，时长就不再是差异化优势。用户的时间是有限的，当抖音、快手、B站、微博、小红书都在争夺同一块注意力，最终获胜的，不一定是算法最准的那个，而是用户最愿意信任的那个。

AI的崛起，改变了内容消费的底层逻辑。

当AI生成内容开始大规模涌入，算法推荐的内容池，正在被填满越来越多的机器生产的内容。用户开始产生一种新的疲惫：刷到的东西，是真实的人做的吗？还是机器批量生产的？

在这个背景下，真实社区和人与人之间的连接，开始重新变得有价值。

B站的社区属性，在AI内容泛滥的时代，反而成了一种差异化优势。但前提是，这个社区感要真实存在，而不是被算法稀释掉。

这几件事叠加在一起，构成了B站今天做这个玩法的时代背景，它不是突然的，它是一种积压已久的修正，在今天找到了一个出口。

6、这个赌注，不一定赢

说到这里，需要承认的是，B站假设真的下线猜你喜欢，充满了很大风险。

这意味着要赌一件事，用户对自主选择的渴望，大于对算法投喂的依赖。

这个赌注，听起来很符合人性。但现实可能更复杂。

算法推荐普及了十年，用户已经被训练成了被动消费者。你打开App，内容自动出现，你只需要选择看还是不看。这种消费模式，已经成为大多数人的默认状态。

如果B站关掉算法，把选择权还给用户，很多用户的第一反应，大概率不是太好了，可以自主选择了，而是怎么找不到想看的东西了。

自主选择需要成本。你需要主动去搜索，主动去关注，主动去建立自己的内容偏好，这件事，比被算法投喂要累得多。

有多少用户，真的愿意付出这个成本？

另一个风险是，如果关掉猜你喜欢，新的推荐算法没有足够好，用户可能既得不到算法推荐的高效，又得不到完全自主的满足感，陷入一种两头不靠的尴尬状态。

那么平台需要需要解决一个非常难的问题：

如何在不依赖行为数据强化循环的情况下，仍然帮助用户发现他们真正感兴趣的内容。

这在技术上，比"猜你喜欢"难多了。

7、它意味着什么？

回到最初的问题：B站今天这件事的已读撤回，意味着什么？

它不只是B站的决定，是一个信号，也指向一个更大的问题：算法推荐这套逻辑，到底还能走多远？

过去十年，算法推荐被视为内容平台进化的方向。它让内容分发更高效，让平台商业价值更高，让用户停留时间更长。它是一个看起来没有缺点的技术。

但今天，第一个主流内容平台把这件事摆在了台面上，说要试一试。

这件事本身，就在宣告这套逻辑，有些地方出了问题。

不是技术出了问题，而是它背后的假设出了问题，让用户停留更长时间和让用户更满意，不是同一件事。

在用户关系的逻辑上，它让我们看到了一个正确的方向，平台和用户之间，不是注意力交易的关系。

如果一个平台只知道怎么让你停留，而不知道怎么让你信任它，那它最终会失去的，不只是用户的时间，而是用户本身。

B站在用一个尝试的动作，重新问自己：平台存在的价值，是让用户停留，还是让用户回来？

这两件事，表面上相似，本质上完全不同。

让用户停留，靠的是算法。让用户回来，靠的是信任。

算法可以优化，可以迭代，可以被竞争对手复制。信任，很难建立，建立之后很难被复制。

【版面之外】的话：

算法推荐发展了十年，没有一家平台主动关掉过它，也没有人主动提及。

不是因为不知道它的问题，而是因为没有人敢第一个停下来。停下来的代价是确定的，时长下降，收入受损，数据变难看。

停下来的收益是不确定的，用户会不会因此更信任你，没人知道。

所有平台都只能继续跑。

直到今天，B站开始尝试新的算法，在猜你喜欢的基础上，又加上了猜别人喜欢。

算法这件事，又有了新变种。人，又多了一个新茧房。