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最近美劇《風騷律師》第六季正式回歸，本來想等著全部更新完之后在一口氣看個痛快。但是豆瓣里一萬多名用戶給出了9.9分的評價，就讓我有點坐不住了，勢必要看看「律師」是如何超越「毒師」的，也彌補一下近期的劇荒

當我打開Netflix之后，引起我注意的是「超愛這部!」這個功能，第一眼看到的時候有些疑惑，這個功能的意義是什么？與點贊功能的區別是什么？我點了之后會怎么樣？我一直理解Netflix的點贊功能和Youtube、Twitter和抖音類似，點擊之后會推薦給我更符合口味的內容或者有收藏的作用。但是對于Double the Thumbs的疑問是，除了喜歡與不喜歡之外，還可以給用戶帶來什么體驗？它是Like功能的進化體么？已經擁有18年歷史的點贊功能還有可優化的空間么？借此話題，來和大家聊聊點贊功能背后的洞察與價值 

幼年時期的點贊

早期的點贊把原本靜止的內容變成了社交的媒介，用戶間通過贊來簡單直接的交流。我喜歡，我就點贊，蘊含贊同、支持和鼓勵，此時的點贊更單純與純粹

2004年，社交新聞聚合器Digg的創始人Kevin Rose發明了Digg功能，用戶從內容列表中查找自己感興趣的內容并將其“Digg”出來——本意「挖掘」，你可以理解為「頂」——以表達自己對這篇報道的認可。當一篇文章得到足夠的Digg之后，就會被提升到首頁上，讓更多的人看到 

就像是一個朋友給你講了一個故事，你十分激動。這個故事是你從來沒有聽過的，你記住了它并將這個故事分享給了其他的朋友 

2007 年，社交聚合網站FriendFeed 將“Like” 按鈕作為一項新功能發布并推廣，兩年后，隨著 FriendFeed 被 Facebook 收購，這項功能也整合到了 Facebook 里。隨后，各大社交產品紛紛效仿，同期的 Tumblr、Vimeo以及后來的 Instagram 都增加了這一功能。在國內，微信4.0版本推出的朋友圈，后來抖音的小紅心、知乎的大拇指或者老鐵雙擊666，不管什么樣式的圖標和表達方式，點贊即可滿足用戶的基本需求，又可以為產品實現商業價值，已經成為了社交產品的標配并且一直延用至今 

點贊背后的洞察

去點贊 

先問各位幾個問題，你一天會給幾條抖音、朋友圈或者知乎的回答點贊？你一天又會收到幾個點贊？那你會記得一天跟多少人打過招呼么？ 

可能你會認為我很無聊，誰會每天統計點贊和打招呼的次數呢?？烧且驗檫@些你根本不在意的數字，無意的一個舉動影響著生活。在電梯里碰到同事你要點頭示意，領導發了一條朋友圈你要點贊附和，朋友積贊領優惠券你要支持。你需要禮貌的簡單問候，或是處于功利維護人際關系，點贊無非是門檻最低，負擔最小的表達方式，是敷衍的象征。相比于轉發顯得太重，評論則需要輸出觀點，模糊不清的態度絕對不會承擔責任，還可以維持住一定的距離感 

在社交媒體里，我們點贊做的只是觀察他們，表示認同，而不是向他們展示我們關心的事情，更別說用它加深友誼 「 Karen North - 數字社交媒體教授」

在傳統的社交中，我們有點頭之交的關系，然而互聯網的出現讓我們生活和工作中又出現了一種新型的關系“點贊之交”，它已經成為了網絡社交的通用禮儀，雖然它無關緊要，含義不足以加深感情，但是想躲也躲不掉 

被點贊

作為一名內容輸出者來說我的體會更深，我的視頻怎么沒人看，為什么點贊還不到一百個，每十分就會拿起手機看十幾次，內心的掙扎與惶恐開始糾纏著我，是不是話術太枯燥，是不是燈光太暗了等等的問題反復的問自己。就比如當你精心拍了一張照片，編輯好一段文案準備點擊發布按鈕的那一刻你在擔心什么？你耗費幾個小時發出自我感覺良好的的一條朋友圈之后，點贊數只有稀稀拉拉的一兩個。原本的炫耀因為點贊數太少變成了日記本

相反，點贊數成倍增加的時候，大腦就會開始分泌大量的多巴胺腎上腺素飆升，同時，你可能將在更多的社交平臺重復這一受捧的過程，以及無數次打開這條動態，進入一種高度的自我欣賞狀態。一個必要功能的出現，也意味著它承載著人們必要的需求。點贊滿足的就是人們「被關注被看見被認同」的底層需求 

點贊的商業價值

重要的指標 

當產品經理們發現了用戶的底層需求之后，如何讓用戶不產生疏離感，積極參與并且促進用戶留存？點贊功能給了他們一個非常輕量級的機會，任何用戶只要點個贊，就可以在整個社區的內容量級評定上貢獻自己的影響力。另一方面，內容的生產者能夠從點贊中獲得更正面的反饋，進而更愿意進行分享實現轉化，這是平臺更愿意看到的

Facebook 2009年在全球推廣點贊功能之后，用戶發貼的數量和質量都隨之提升，約 30% 的用戶每天都會多次點贊。另外，廣告商們馬上解鎖了「營銷密碼」，Facebook將數據售賣給廣告商，打破了傳統媒體市場的盈利模式，把用戶的「喜愛度」拿捏的死死的。就連美國國務院在 2011 年 – 2013 年，只為在 Facebook 上獲得更多的贊，就已經花費了 63 萬美金

但凡事都有利弊，畢竟人性極端化是難以避免的。不知道各位有沒有經歷過可以在淘寶上給微博買粉買贊買評論的階段，看似大把的流量在手其實都是流量造假，早期微博上的電影大V都是靠著一手盜版資源和買粉賺的盆滿缽滿，如果活躍度較高，很容易成為天選之子，平臺還會親自送你粉絲，這種效果顯然與社交網絡設計之初，希望通過虛擬社區增進情感聯絡的初心是相悖的，另外，造假產業環環相扣侵蝕了平臺的利益，這就不是平臺愿意看到的了，所以改善社區環境是必然

各個平臺也做過努力，例如微信朋友圈在點贊功能發布不久，就對公眾號集贊送禮品等誘導分享行為嚴厲打擊。2019年左右Facebook、Instagram包括Twitter在內的 Demetrication（去數量化）顧名思義，就是將點贊數量隱藏，讓用戶看不到有多少人給帖子點贊，強制用戶把注意力放在內容上。類似于教育改革落實“雙減”政策將百分制改為ABCD的等級制，考試結果不排名、不公布，全面關注學生綜合素質的培養。但是，有條新聞，一名老師大白天的拉著窗簾偷偷摸摸搞培訓被社區抓現形的新聞想必大家都看過，貪榮慕利，眾星捧月的潘多拉魔盒已經打開了，與用戶的底層需求博弈注定不是短期就可以完成的

轉眼已經三年過去了，海外的社交平臺顯然沒有做到 Demetrication，技術手段根本完不成的任務。國內的社交平臺則是把壓力放在了創作者身上，利用起了用戶底層需求，你想讓作品在流量池里獲得更多的點贊、評論和轉發就要不斷優化內容質量，尋找自身問題，或者花錢買數據，抖音的抖加和小紅書的薯條都是社區平臺迭代后的現狀。既能避免黑產保護平臺利益，又能給創作者來帶可觀的數據何樂而不為呢 

更好的評分制 

說回 Netflix 的 Double the Thumbs，官方給到的解釋“這是一種讓會員們了解自身喜好，更精準的看到想看的電影和電視的另一種方式”

其實就是通過更細微的分類比如導演、演員類型或者制作團隊等等給奈飛的用戶推薦相關的內容，只能說這很奈飛。從1997年開始賣碟片直到2006年轉戰流媒體，Netflix 的用戶增長和商業成功的關鍵就是把猜你喜歡做到極致，這也是手握全球兩億付費用戶的原因

不難看出Netflix更依賴用戶，用戶對于平臺的反饋很重要。2017年Netflix拋棄了類似豆瓣一樣的五星評分制，原因在于用戶的打分并未遵從內心，評分較高的電視劇/電影會越來越火，不火的內容永遠不會被用戶看到，亂打分的現象頻繁出現，Netflix不希望用戶變成批判家，受到其他人影響，你只需要看你喜歡的內容就好。就比如說，周末你想跟女朋友去甜甜蜜蜜度過一個周末，舞臺劇「莎士比亞」和電影「小時代」你會選哪個？我想大部分人都會選「小時代」，因為它話題性強，電影結束后可以在餐桌上和女朋友一起吐吐槽。但是，如果讓你在平臺上給兩部劇評分，一定是「莎士比亞」高于「小時代」，問題就在于Netflix在乎的并不是評分，而是用戶會看哪部劇 

顯示性偏好（Revealed preference）和是期望性偏好（Aspirational preference），這在日常生活中也很常見，比如一個決定中午吃輕食的人實際點了炸雞，一個計劃下午去圖書館備考的人實際仍躺在宿舍里刷劇，一個決定更溫和些的人在面臨類似的矛盾時仍選擇發脾氣 - 經濟學家保羅·薩默爾森（P.Samuelson） 

另外，Netflix與YouTube、抖音和B站又有所不同，Netflix全部都是PGC內容，都是自己花錢買的，流媒體版權的成本越來越高，被淹沒掉的內容幾乎失去了競爭力，對于平臺的沖擊巨大

Netflix不得不做出改變，只有不斷優化推薦算法，向用戶推薦更精準的內容才是王道，顯然點贊/點踩對于用戶來說更方便且選擇單一，是獲取數據最高效最精準的方法，在一項 Beta 測試中，Netflix 向全球數十萬新用戶推出了點贊/點踩手勢，發現評級參與度上升了 200% 

Netflix產品副總裁Todd Yellin指出這種無法完全準確洞察用戶喜好的評級系統對Netflix當下原創內容的儲備沒有益處 

如果各位很喜歡看美劇應該知道Netflix有非常多的自制劇，自制劇要比買別人的版權便宜的多，如果版權到期或者競品的乘勝追擊，也不會讓自己處于被動局面。只有自制劇、自制內容才是平臺的護城河，比如「紙牌屋」和「魷魚游戲」等等，這些優質的內容之所以能制作成功出現在大眾視野，全部都來自點贊功能獲取的用戶數據

如今，Netflix在點贊/點踩的旁邊增加了Double the Thumbs，改為了三星評分制度，從官方給到的解釋“用戶可以通過它告訴 Netflix，自己對某種特定內容情有獨鐘，包括主演、制作團隊、角色類型、小眾劇集類型等等，Netflix 的推薦也就能夠更具體入微”，反之，Netflix可以通過更細微的分類來洞察用戶喜好，一方收獲了利益，一方收獲了效率