智媒時代網紅帶貨背后的算法機制研究

摘要：本文聚焦智媒時代算法機制在網紅帶貨過程中的作用，分析算法及流量對網紅帶貨的影響。研究發現，智媒時代的算法機制主要包括標簽機制、獎勵機制、分發機制等，這些機制構成了算法的可見性，對平臺、主播產生了積極的影響。但與此同時，算法機制也帶來了算法囚徒、馬太效應增大等不利影響，這讓人不得不思考究竟是人控制了算法，還是算法控制了人。針對這些問題，本文提出相應的解決方法，力求規避算法的不利影響，最大限度地發揮其積極作用，這也有助于完善網紅帶貨行業的規范，營造健康的電商環境。

關鍵詞：算法機制；網紅帶貨；直播；智媒

中圖分類號：F724.6 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2021）10-0018-03

一、直播平臺的算法機制

算法媒體作為信息與受眾之間的中介，是具有中介權力的把關人，是知識與認知主體間傳遞的橋梁和紐帶，對社會有著重要的意義。算法媒體的社會建構運作依靠一套隱秘的可見性生產邏輯，這套邏輯貫穿于信息生產、分發和審核等價值鏈環節中[1]。算法媒體是指由算法驅動的，具有信息傳播功能的平臺，如抖音、淘寶、快手等。算法作為一種新的中介化技術，在這些平臺上發揮著重要的作用，在平臺、用戶、主播之間構成了一個成熟的循環鏈條。

直播平臺的算法機制是基于平臺、用戶、主播之間的三組關系，即平臺與主播、平臺與用戶、主播與用戶這三組關系形成的。其中，平臺與主播對應算法機制中的審核機制、獎勵機制與推薦機制；平臺與用戶對應平臺的監測機制；主播與用戶對應平臺的互動機制和反饋機制。

（一）平臺與主播

對于主播來說，平臺意味著規則和資源。而平臺的算法機制，起著重要的中介作用，它決定著主播的工作標準、主播作品的曝光量以及后續的資源安排。最重要的是，算法影響著主播在平臺的可見性。一個質量中等的視頻，如果受到算法的青睞，則可以一飛沖天，迅速積累大量流量；而一個質量優秀的作品，如果數據不好，不受算法看顧，也可能泯然眾矣。

算法機制包括很多模塊，如垃圾過濾模塊、本地模塊、熱點模塊、分類模塊等，這些模塊讓可見性有了運作的余地，并使得可見性理念貫穿于平臺內容的生產、審核、分類、推薦分發、引流的全過程。因此，僅從算法對社會帶來的影響看，這套可見性機制幾乎起了決定性作用，對于主播來說，這是必須要遵守的規則，主播甚至會受其裹挾。

1.平臺的審核機制

平臺的審核機制一般分為機器審核和人工審核。機器審核一般是通過提前設置好的算法模型識別主播分享的內容和關鍵詞。它主要有兩個作用，一是審核內容是否違規；二是通過內容或關鍵字將內容與平臺海量數據庫進行匹配消重，對內容重復的作品進行低流量推薦或降權推薦。

審核通過后，平臺會根據主播發布視頻內容后不同的標簽用戶觀看后的數據反饋，即哪些標簽的用戶看完了，哪些標簽的用戶點贊、評論較多，為主播的內容建立相對應的標簽。因此，主播需要經常關注評論，根據粉絲的愛好優化所拍的視頻或直播的內容。例如，李佳琦的直播間就與“美妝”“口紅”“婦女之友”等標簽結合在一起。

2.時間效應

平臺的流量是有限的，用戶的注意力和時間也是有限的，因此，對于平臺和主播來說，如何在有限的時間內搶奪用戶有限的注意力極為重要。目前，多數平臺會通過一系列的獎勵機制對主播及其作品進行推薦，而這一切的基礎在于可見性，即直播時限。

即使是像李佳琦和薇婭這樣有著平臺保底流量的頭部主播，也要保持高強度的播出時間。

以“雙11”為例，對于淘寶網紅和淘寶商家來說，每年這段時間都是一個非常大的流量入口，因此，雖然淘寶直播的“雙11”專場是在10月20日開始的，但像李佳琦這樣的專職網紅們在9月份就會開始準備。這段時間他們的直播節奏分為三個階段，分別是9月1日—9月30日的練習期，10月21日—10月31日的預售期，以及11月1日—11月11日的正式期。從淘寶白皮書可以看出，主播們要想在“雙11”預售期間進入“雙11”直播，其中一個關鍵要求就是必須保證直播的天數和時長，即每個階段的直播天數必須達到10天，每天的直播時長必須達到3小時。這一要求一方面是為了讓主播們將受眾持續引流至淘寶，另一方面也是為了培養他們的直播能力。

當主播們積累了足夠的直播時限后，平臺就會根據這些主播的表現分配資源和權益，比如會場置頂、彈窗、焦點圖、中插等。這些舉措可以幫助主播們吸引大量流量，帶來關注度和客戶。但無論如何，直播時長都是平臺算法運作的基礎。

3.流量池效應疊加推薦

平臺推薦并非全靠直播時限決定，受眾的反饋也是重要的一環。平臺的算法作為一種中介化的技術，看中的是數據，保證的是效率。用戶對平臺推薦內容的一系列反應，如點贊、評論、轉發等，越是被算法挖掘，就越能表明一個主播的潛力，越有可見性，越能獲得流量和關注，這就是流量池效應。

對于主播新發布的視頻或直播，平臺最開始會根據賬號的權重給予一定的初始推薦流量，初始推薦流量會優先分發給附近的用戶以及關注主播的粉絲，此后則會根據標簽進行智能分發。也就是說，在算法的計算后，一個主播的初始熱度越高，平臺就越愿意依照一定的權重給予其更多的流量，反之則不會再分發流量。

（二）平臺與用戶

平臺的監測機制。平臺會根據用戶看某個視頻或直播停留的時間以及點贊、評論、轉發、關注等行為數據判斷用戶的個人喜好，并為用戶打上標簽，即平臺會通過用戶的各種數據辨別用戶畫像。基于此，平臺就能根據用戶標簽進行個性化的推送，提升推送內容與用戶的匹配度。

（三）主播與用戶

1.平臺的互動機制

網紅城堡的董事長張銳曾說過：原來的電商比拼價格，現在的網紅電商除了購買到商品外，還富含精神層面的價值，此外更重要的是互動。

在互動中，受眾會進行點贊、轉發、評論。算法會通過對受眾的反應數據進行統計分析，形成反饋報告，進而使主播們可以根據受眾數據調整相應的策略。

2020年3月19日，李佳琦在直播間推薦了一款脫毛儀，但是售后很多粉絲反映缺少酒精盒。在李佳琦及其團隊監測到這一產品評論后，迅速作出了反應，在3月24日發布通知表明會為粉絲解決問題，并且為所有通過直播間購買該產品的粉絲每人補償了200元。這種雷厲風行的作風和實事求是的態度贏得了粉絲的好感，不僅解決了一次公關危機，同時也進一步在粉絲心中鞏固了李佳琦可靠、值得信賴的形象，起到了積極正面的效果。

2.平臺的反饋機制

對于直播帶貨網紅來說，信任是很重要的。只有主播推薦的產品物美價廉才能得到用戶信任，才能增強用戶黏性；也只有用戶黏性增強了，主播才會有更大的議價空間，才能為用戶爭取到更多的優惠。這是一個雙向促進的過程。李佳琦曾經就因為自己直播間的產品比薇婭直播間同類產品的價格要高一些在直播間發脾氣，并呼吁粉絲退貨、差評，并宣布以后永不推薦這家產品。而李佳琦能這樣做的底氣則在于他的粉絲數量多、黏性強、忠誠度高。

二、算法機制的影響

智媒時代，平臺算法在一定程度上替代了人工，成了看不見的把關人，連接在受眾與主播之間。它決定了受眾能看見什么，不能看見什么，并以此決定人們的所思所想。可以說，算法主導了各個直播平臺的話語范式。而算法機制對平臺和用戶的影響是利弊交織。一方面，算法機制可以增強平臺的用戶黏性，為主播吸引流量；另一方面，算法機制也會催生算法囚徒，增強主播間的馬太效應，并讓主播深受算法的桎梏。

（一）積極影響

1.對平臺：增加用戶黏性

不同的用戶打開抖音、快手和淘寶時會發現各自頁面上的內容是各不相同的，也就是算法推薦的內容不同。平臺為了獲取用戶的關注度，增強有效信息可見性，會根據用戶數據，利用算法生成個性化的用戶畫像，并根據不同的用戶畫像進行算法推薦。這樣，用戶就能更加方便快捷地找到自己想要的內容。

這種個性化推送使受眾沉浸在平臺算法為其定制的內容中，獲得了需求的滿足，這進一步增強了用戶黏性，可以使平臺獲得更多的流量和利益。

2.對主播：保持流量和熱度

對于主播來說，算法的重要性還在于可以為他們保持熱度和流量，增強其在平臺的可見性。正如前文所說，平臺的算法機制自有一套邏輯和要求，主播們一旦接住了流量，就獲得了平臺的可見性。

以李佳琦2020年2月5日—3月8日這段時間發布的內容為例，他在抖音發布了16條短視頻，評論數最高的一條達38.3萬。雖然這些短視頻時長很短，但借助于李佳琦自身積累的流量和平臺的算法推薦，很多人都會刷到這些短視頻，不僅幫助其在已有的粉絲那里加強了存在感，也會吸引一些新粉絲的關注。

借助算法機制，主播能獲得推薦位，在平臺的海量信息中吸引用戶的關注，積累粉絲量。

（二）消極影響

數據與算法的應用，擴大了人的能力范圍，但也帶來了許多問題。

1.對受眾：催生算法囚徒

隨著算法機制及個性化推薦的出現，算法囚徒和信息繭房的問題也進入大眾視野。算法時代，人們的選擇有時不是基于自己的需要，反而是基于數據分析，基于算法。算法代替了受眾的主觀能動性，代替受眾作出行為決策，這催生了大量的算法囚徒。

如今，在數據的監測和算法的評估下，人們的身份、地位和行為都被數據與算法打下烙印，久而久之，個人成為平臺的囚徒，沉浸在算法推薦的幸福感中失去自制力。算法看上去是為個體提供人性化服務的工具，但它也可能是對個體進行控制的一種手段[2]。例如，很多人在刷完抖音或淘寶后會買一些自己實際上根本不需要的商品。

2.對主播：算法裹挾下的工具人

算法成就了主播，讓主播能夠在短時間內迅速得到曝光，獲得傳播可見性，吸引大量流量。因此，嘗到算法甜頭的主播們不得不采取各種措施去迎合算法，讓自己變成算法裹挾下的工具人。

例如，李佳琦會聯合一些明星和其他知名人士一起在直播間直播。一方面，他能通過這些知名人士保持直播間的新鮮度，鞏固已有的粉絲；另一方面，也能將這些直播間嘉賓的粉絲吸納過來，使之成為新的粉絲和流量。

盡管這種迎合流量的方式是比較好的，但對于大部分主播來說，他們并不具備與明星合作的條件。這樣的背景下，他們迎合算法的主要方式就是增加直播時長和頻率，通過可見性的增強達到利用平臺流量和算法的目的。即使是李佳琦這樣的頭部主播，一年直播場數也能達到380場。

但這樣迎合算法的弊端也是十分明顯的。一方面，過度的曝光會讓受眾產生審美疲勞，失去新鮮感，從而降低用戶黏性；另一方面，過長的工作時長會加劇主播的疲勞，降低直播的質量，即便通過算法獲得了大量粉絲，但粉絲很快也會因為直播內容質量低下而流失。久而久之，這些主播就會成為算法裹挾下的工具人，失去直播的熱情和動力，也難以實現更大的突破。

3.對平臺：算法主導下馬太效應的擴大

在算法的主導下，平臺會形成一套特定的機制，這套機制決定了哪些直播能夠獲得更多可見性，推薦的力度有多大。隨著網紅帶貨平臺發展到今天，頭部主播李佳琦、薇婭等愈加成熟，他們獲得算法紅利的機會和可能性也更大。但這也意味著，數據和算法的偏見有可能即將他們進一步困在原有的社會結構中，底層向上流動的機會日益減少，而那些具有優良條件的個體則會不斷獲得新的機會與資源。

算法會在某種程度上導致社會資源分配的馬太效應被進一步放大[3]。久而久之，頭部主播與底層主播的差距會越來越大，各主播的階層會基本固化。這種完全依靠算法的平臺會讓部分優秀的主播失去曝光的機會和平臺的資源，從而導致主播競爭力的喪失和平臺活力的下降。久而久之，平臺本身也會因為固化的階層流失大量主播，失去行業競爭力。

三、規避算法負面影響的措施

智媒時代，算法無處不在，潛移默化地影響著人們生活的方方面面。然而算法在給我們生活帶來便利的同時也存在一定的弊端，給我們的生活帶來了一些負面影響，規避這些負面影響并找出解決之道十分重要。

（一）平臺：加強人工干預

平臺是算法運行的基礎。規避算法的負面影響首先要加強人工干預，主動承擔社會責任。在平臺審核、監管的過程中要強調人力的作用，摒棄算法的“一言堂”，這樣，平臺對算法的運用才會更加靈活，才可以避免一些優秀的主播由于算法的限制無法出頭。

同時，算法對數據的收集、使用和管理應遵循公平和安全的原則，不能有種族、膚色、國籍、宗教、性別、身體狀況或家庭狀況的歧視[4]，這樣才能最大限度地促進不同種類、不同層次內容的流動，挖掘更多優質內容。

（二）政府：加強對平臺的監管

在政府層面，有必要推出算法問責機制，改革有關法律，使其跟得上現實情況的發展。各方尤其是政府要迅速采取措施，保護公眾利益，使算法置于公眾的監督下，以確保公正和準確。

有專家建議，具體的監管機制應該包括設置更為嚴格的訪問協議，商定數字管理的道德標準，任命專人監管信息，在線跟蹤個人信息再次使用情況，允許用戶不提供個人信息，未經用戶同意不得將數據轉賣給第三方等。

（三）受眾：提升算法素養

“算法素養并不是指能夠嚴格地讀寫代碼，而是說（受眾）能意識到算法在他們生活中的存在，以及算法所扮演的越來越重要的角色，不管這個角色是好或是壞。”[5]由于算法的代碼不可見，大部分用戶并不清楚算法的運行過程以及為何算法會成為威脅，因而未來應該加強公眾的算法素養教育，讓受眾了解算法的社會影響，并對該影響感興趣，這是應對算法挑戰的關鍵。

在算法素養得到提升之后，人們就能有意識地防范算法的影響，降低算法偏見對自身的影響。比如，受眾會主動尋找并觀看那些冷門的或者與自身觀點不同的直播或視頻，從而對一個商品或品牌形成更加全面的認知，避免由偏見或誤解帶來的影響。

（四）主播：深耕內容，提升質量

對于主播來說，算法機制是重要的，但絕不是最重要的。內容和質量才是一個主播不斷發展的基礎。

因此，主播一方面要深諳平臺算法機制，實現算法利用的最大化，為自己的頻道帶來人氣和流量；另一方面，主播也要不斷創新，打破算法的桎梏，提升內容質量，增強創新性，以優化用戶體驗，培養用戶忠誠度，留住算法帶來的流量。只有做到內容上的不斷創新，質量上的不斷提升，才能留住用戶，實現可持續發展。

四、結語

智媒時代，算法的過度運用使其成為一種枷鎖。算法機制對于平臺和主播的發展確實起到了重要的作用，但這種基于數據的算法機制，盡管能分析數據行為，卻不能完全理解人的心理。我們在依賴算法作出決策的同時，也在被算法桎梏，反過來成為被算法決定的人。因此，智媒時代，我們在利用算法機制帶來的便捷和紅利的同時，也要保持審慎、批判的態度，警惕算法機制帶來的危害和不利影響，更重要的是要保持強烈的人文關懷，恪守道德底線，成為算法的主人。

參考文獻：

[1] 羅昕.算法媒體的生產邏輯與治理機制[J].人民論壇·學術前沿，2018（24）：25-39.

[2] 彭蘭.增強與克制：智媒時代的新生產力[J].湖南師范大學社會科學學報，2019（04）：132-142.

[3] 中國社會科學院新聞研究所.馬克思恩格斯論新聞[M].新華出版社，1985：115.

[4] 科特·拉什.霸權之后的權力：變異中的文化研究[J].理論，文化和社會，2007，24（3）：55-78.

[5] 鐘書平，劉慶振，牛媛媛，等.智能媒體語境中的信息囚徒、算法悖論及其突圍路徑[J].教育傳媒研究，2019（03）：16-21.

作者簡介：趙夢霄（1998—），女，湖北襄陽人，碩士在讀，研究方向：網絡傳播。