“大数据杀熟”，可能真的要终结了？
原创 陆易斯 | 2026-01-13 20:58
【数据猿导读】 在数字经济的浩瀚版图中，美国纽约州刚刚落下的一枚棋子，或许将在大洋彼岸引发一场无法忽视的海啸，这枚棋子名为《纽约算法定价披露法》（New York's Algorithmic Pricing Disclosure Act）。尽管它只是美国纽约州的一项地方法案，但其内容却如同一把锋利的手术刀，精准地切入当...
“当推荐算法不再能悄悄“杀熟”，互联网流量生意底层逻辑可能生变。
在数字经济的浩瀚版图中，美国纽约州刚刚落下的一枚棋子，或许将在大洋彼岸引发一场无法忽视的海啸，这枚棋子名为《纽约算法定价披露法》（New York's Algorithmic Pricing Disclosure Act）。尽管它只是美国纽约州的一项地方法案，但其内容却如同一把锋利的手术刀，精准地切入当代互联网及大数据商业模式的最核心——算法定价。
该法案并不禁止商家利用算法进行复杂的数学计算，也不干涉供需关系对价格的调节，它只要求做一件事：“披露”。新规要求，只要商家使用了纽约的消费者个人数据，无论是浏览记录、地理位置、购买历史，还是更深层的行为标签和画像，为商品或服务设定或调整价格，都必须以显著方式告知用户：你正在看到的价格是算法根据你的个人数据计算出来的。（This price was set by an algorithm using your personal data.）
这一立法的实施，表明监管机构开始将注意力从数据隐私本身延伸到数据如何被用于商业决策。回顾过去十五年，互联网与大数据行业经历了“躺着赚钱”的时代，在这个时期，核心商业模式建立在一个隐秘且高效的逻辑之上，平台与算法掌握了上帝视角，它们精准地计算出了每一位用户的支付意愿上限（WTP），也就是经济学中所说的保留价格；但天平的另一端，用户对于商品的真实底价、库存状况以及他人的成交价一无所知。一行行隐秘运行在云端的代码，在毫秒之间吞噬了本该属于消费者的“消费者剩余”，而将其转化为平台的超额利润。
那么，纽约新法则让这一切发生了变化，更准确地说，它将改变的一方面是“差异化定价”本身，另一方面还会顺藤摸瓜地触到整个互联网行业的关键链条：推荐算法、行为画像、精准营销和广告投放模型。在新的监管视角下，它们可能不再被视为个性化的神秘黑箱，而会被解构为需要告知，进而或将进行管束的机制。那么，这类监管会不会扩散到其他州，甚至跨越大洋来到中国？如果披露机制成为全球共识，互联网赖以生存的游戏规则是否会被重写？有些大厂会不会因此一夜倾塌？
拆解“纽约新规”
它到底想管住什么？
我们需要首先厘清一个概念，纽约新规所针对的“算法定价”究竟是什么，它与我们习以为常的“定价”有何本质区别？我们知道，价格并非一成不变的，经济学基本原理告诉我们，当供需不平衡后，通过价格调整，重新达到平衡，这是经济规律。
科技公司习惯将两者混为一谈，用“供需平衡”的大旗来掩盖“价格歧视”的事实。算法定价属于一种动态定价，相对传统定价方式的滞后性，动态定价是指商家根据需求、竞争对手定价、客户行为和时机等因素主动调整价格的策略。比如香港有的茶餐厅在下午2:00提供更为廉价的下午茶，北京的出租车在晚上11:00以后价格有所涨幅，这是对所有处于该时空节点的用户一视同仁的调整；也有见人下菜碟的情况，商家会对某些愿意出高价的用户报出一个高价，愿意出相对低价的用户，则报出一个低价。
动态定价图解 来源：FourweekMBA
在互联网大数据重度参与定价之前，动态定价已经普遍存在，而大数据技术发展之后，则把上述动态定价推向一个新的高度，即机器根据多因素分析、计算针对某人在某个时间产生什么价格，得出商家利润最大化和最可能成交之间的一个“最优解”。比较典型的是在电商领域，比如某电商平台上同一个充电宝，价格在一周内可能会变动多次，机票酒店领域，价格波动也十分明显，它都是根据算法得出来的最优解，还有针对“千人千面”的情况，对同一件商品，展示给不同用户的价格是不同的，甚至还有老客户价格更高的情况，即所谓“大客户杀熟”。
这就是新法所要求必须披露的场景。试想一个场景：算法通过分析你的历史订单，发现你是一位从不比价、且习惯在深夜下单的高净值买家，同时，通过读取你的设备信息，发现你使用的是最新款的旗舰手机，甚至检测到你的电池电量即将耗尽。基于这些数千个维度的数据点，深度学习模型瞬间判定你的价格敏感度极低，且支付意愿极高，于是为你生成了一个比普通用户高出20%的“专属价格”。像这种情况，新法则要求商家把上述结论告知给用户。新法将“算法定价”从一种默认的商业潜规则，重新定义为一种必须经过用户知情甚至授权的服务。
电子商务平台算法价格歧视的实施路径 来源：mdpi.com
这种监管逻辑的变化具有里程碑式意义。过去在GDPR（General Data Protection Regulation，欧盟通用数据保护条例）的框架下，监管关注的重点是“数据安全”：确保个人信息不被泄露、滥用或黑客窃取。而纽约最近的《算法定价披露法》则代表了新一代规则，它将监管重心从“保护数据隐私”进一步提升到“保护数据如何被使用”，防止平台把用户已授权的数据用作差异化剥削的工具。
值得注意的是，新规采取的“只透底、不禁止”策略，实则是一招极其高明的“攻心计”。它的高明之处在于，其并没有一刀切禁止个性化定价，因为在某些场景下可能有助于向消费者提供促销折扣，而是利用法律的力量来倒逼“大数据杀熟”的行为得到收敛。
深度拆解——为什么这会让“大数据生意”变得难做？
在当今的互联网行业中，依赖数据的商业模式几乎渗透到所有细分领域，从电商到网约车，从广告投放到内容推荐，从OTAs（在线旅游）到本地生活平台。它们的底层逻辑几乎一致，即通过用户行为轨迹、消费记录、关注偏好等维度数据，对用户进行更精准的分层，从而提升转化率、提高客单价，进而扩大每个用户的ARPU值（每用户平均收入，来衡量在一段时间内，公司从每个用户身上平均赚到了多少钱）。
以电商行业为例，平台会利用用户过往的搜索与浏览记录建立偏好图谱，然后通过商品展示顺序、优惠券分配和推荐体系影响用户的下单路径，当系统判断某类用户对某类商品具备更高支付意愿时，价格往往会在用户难以察觉的幅度内微调，即便用户意识到价格有所变化，他在比较“同类商品价格”后，仍可能觉得这个价格还算合理，从而继续下单。
让平台心安理得之处在于，平台经营者认为这属于“个性化运营策略”：由于不同用户的购买能力与支付意愿不同，因此就可以展示不同的内容与价格，既提升交易效率，也能为平台和商家带来额外利润。然而，他们往往忽视了其中的风险。当用户隐约察觉到“杀熟”，虽然无法确切知道自己被贴上了怎样的标签，也不确定是否以更高价格买到了同样的商品，但这种不确定性会逐渐侵蚀信任，最终演变为对平台的持续怀疑。
行为经济学中有一个著名的“最后通牒博弈”（Ultimatum game）实验，它证明了人类并非“理性经济人”，而是有一种与生俱来的厌恶不平等的本能，当分配方案极度不公平时，会产生生理上的厌恶感，宁愿牺牲自己的既得利益，也要惩罚那些获取超额利润的分配者。放到“大数据杀熟”的情境中，用户一旦长期感受到分配不公，就会产生“我宁可不买，也不让你赚这个黑心钱”的逆反心理。而《纽约算法定价披露法》会让这种情绪更早、更直接地被触发：当用户在结算页面看到“系统检测到您从不比价，因此该价格较平均价上浮10%”提示时，他们的心理防线会瞬间崩塌，愤怒将取代购买意愿，交易转化率则出现断崖式下跌。
“最后通牒博弈”理论图解 来源：labvanced
在过去十年，数据被誉为“新时代的石油”，亦同土地、房屋、机器设备等资产一样，被称为“数据资产”。企业疯狂囤积用户的点击流、位置轨迹、社交关系和购买记录等数据，因为数据等同于更高的转化率和更精准的定价能力，意味着销售转化。但在新规之下，如果这些数据不能直接转化为隐蔽的差异化定价，且存储、处理和合规披露的成本激增，企业持有海量数据的投资回报率（ROI）将会面临严峻的挑战。数据可能从资产变成负债。
推荐算法也将走向“去魅”。过去十几年，算法被塑造为一种推动效率的中立工具，一种“更懂你”的便利技术，充满了高科技色彩的神秘感。然而在披露机制出现之后，算法的角色会发生变化，监管会要求平台解释算法的依据，他们将揭开所谓的“精准投放”，到底是精准匹配了需求，还是精准收割了韭菜？以数字广告行业为例，当广告主意识到点击率可能是通过“诱导性排序”或“杀熟式推荐”获得的，那么流量的真实价值将被重新评估，整个数字广告行业的估值体系可能会经历一场剧烈的震荡。
可以说，无论是对数据资产价值重估还是推荐算法的强制曝光，纽约这项法律，都将直接撼动互联网“精准投流＝赚钱工具”这一底层假设，而当“理解用户”不能再攫取不对称溢价，当“越懂你越赚钱”要求变成“越懂你越要解释你是怎么懂我的”，那么大数据的盈利逻辑将会发生重写。
中国版“算法用数告知”的可行性与挑战
中国互联网是全球最依赖“推荐算法”的经济体，甚至可以说没有之一，从短视频平台的沉浸式种草，到电商平台的“猜你喜欢”，再到外卖与网约车的智能调度，算法已经渗透到了用户生活的毛细血管，如果我们试着将纽约的这一法律场景搬到中国，所引发的连锁反应将远超美国，画面感更具冲击力。
让我们把镜头首先推向一年一度的“双11”大促。大促既是全民狂欢，也是算法技术的巅峰阅兵，但在“强制披露”的假设下，这场狂欢可能会变成一场尴尬的对话。当一位资深电商买家打开App，结算页面突然弹出一个强制窗口：“检测到您是高频复购且对价格不敏感用户，所以您拿不到更多的满减优惠券。”此时用户就会发现，长期积累所谓的“会员金冠级尊享”在算法眼里可能只是割韭菜的代名词。这种“自杀式”的披露将直接摧毁现有会员“优惠”体系，倒逼平台回归到公平的游戏规则上。
再把镜头拉到网约车出行场景。在一个暴雨倾盆的周五晚高峰，当用户焦急地点击呼叫专车时，如果叫车按钮旁必须标注：“定价因子披露：系统识别到您手机电量仅剩5%，且位于陆家嘴金融中心，判定您支付意愿极高，当前预估价上浮15%。”用户或许会因为迫切的出行需求而不得不点击确认，但这一下点击所积累的怨气，将在社交媒体上引爆舆论的核弹。用户将不再把溢价简单归结为“天气不好”，而是会愤怒地质问平台：为什么我的电量和位置会成为你们涨价的理由？这种对算法伦理的拷问，将迫使平台解释那些原本深藏不露的定价因子，究竟是运力不足的客观反映，还是趁火打劫的技术手段。
我们继续把镜头摇到OTA（在线旅游）领域。当消费者发现，同一家酒店、同一个房型，自己因为使用了高端手机或拥有高频差旅记录而被判定为“高净值”，从而看到了一个比其他用户高出数百元的“尊贵价”时，信任将荡然无存。届时，价格旁的那行小字：“根据您过去三年的消费记录分析，此价格包含200元的‘忠诚度溢价’，将成为压垮用户忠诚度的最后一根稻草，游客和商旅采购者将重新审视OTA的价值，用户或转向直接与酒店签订会员协议。
正如前面所述，“最后通牒博弈”已经在发生，只是用户能够隐约感知到，但无法精准确认，当明确数据展示出来之后，中国消费者无疑会发生一场集体出走。
实际上，中国实施纽约州的类似法律已具备一定可行性。我国的《个人信息保护法》在第24条已经明确规定：“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。”国家网信办等四部门发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，对算法的公平公正提出了具体要求。
来源：《中华人民共和国个人信息保护法》
这次美国纽约的“具体价格标签”披露，对于我国来说，完全可以看作是现有法规在执行层面的一次具象化补充。监管层只需要在现有的法律框架下，出台更为细致的司法解释或行业标准，要求将“算法推荐”的知情权延伸到“价格生成”的知情权，便可实现无缝对接。
然而，真正的挑战在于中国互联网商业模式的结构性特征，有比美国更为复杂的优惠体系、补贴竞争、重促销节奏和高度碎片化的价格结构。
首先，“原价”就难以界定，在长期补贴大战和复杂的营销策略下，商品往往拥有“划线价”、“会员价”、“秒杀价”、“限时价”等多个价格锚点，企业即便披露价格，也可以辩称自己并没有针对个人提价，或者说该用户不满足某种隐蔽的优惠条件；其次，国内电商有大量的促销活动，要证明这是“算法定价”而非“营销活动”，在取证上具有一定难度；第三，算法的黑箱属性也是监管的难点。企业极可能以算法参数和权重是核心商业机密为由，拒绝向监管机构和公众公开具体的定价逻辑。
但这并不意味着中国不能推动更温和的实施路径。例如，平台可以在设置按钮下引入明确的“关闭个性化定价”选项，让用户自主选择是否接受。头部企业也可以主动建立“算法伦理委员会”，自愿披露有关信息，减少监管压力的同时建立行业标杆。现在纽约的消费者已经在Uber和DoorDash上看到了它们主动披露的内容。另外，在当前消费环境下，如果有关部门贸然实施强披露制度，可能会在短期内对企业造成较大冲击，尤其是那些依赖差异化定价提升利润的企业，如果地方监管机构不搞一刀切，采用“试点先行”的方式，平台又能够主动响应，那么未来形成具有中国特色的“算法透明机制”并非不可能。
野蛮生长终会过去，
大数据生存游戏的下半场该怎么玩？
如果说过去十五年是“越懂你越赚钱”的时代，这种野蛮生长终会过去，那么接下来十年或是“平台越能替用户省钱越有增长”的时代。在强披露机制成为常态之后，数据的应用逻辑将从“挖掘付费意愿”转向“提升用户福利”。
这意味着，全新的买家服务商（Buyer Agent）可能会崛起，12月8日，Instacart成为第一个在ChatGPT内推出完整购物功能的公司，它由“卖家中心”转变为“买家中心”，以全网比价为例，买家发起一句话的描述，AI可以在用户购物前自动扫描所有电商平台该商品及其SKU的价格，找到最优价，此时，过去流量、促销、推荐等玩法都将被新方式所取代。与此同时，电商卖家也会借助AI寻找更具性价比的货源、提升供应链效率，在买家代理的筛选机制下，那些“大数据杀熟”卖家甚至可能连进入推荐列表的机会都没有。
下一代AI购物方式
另外，我们将见证会员制的回归与升级，当“大数据杀熟”被法律堵死，通过隐蔽手段赚取超额利润不再可行，企业将不得不重新思考与用户的关系。类似Costco或Amazon Prime的模式将成为主流：通过收取显性的会员费，让用户无需担心被算法算计，用LTV（终身价值）取代单次超额转化，长此以往，平台商家的信任将被重塑。
如今，《纽约算法定价披露法》已在大洋彼岸落地，它更像是一面镜子，映照出数字经济繁荣背后随时可能激化的“最后通牒博弈”，也提醒我们，技术从来不是绝对中立的，代码背后总有价值观的抉择，这一点与Anthropic所提出的“宪法式AI”理念并无二致。如果说大数据的上半场是以“流量为王”为特征的狩猎时代，依赖的是圈地与扩张，那么下半场更像“信任为王”的农耕时代，需要的是长期耕耘、稳定服务与理性增长。
当算法不再能在暗处“看人下菜碟”，当大数据的生意不再依赖简单粗暴的“杀熟”模式，或许一部分长期借由信息不对称获利的企业会迎来阵痛，但从更长远的周期看，这正是行业走向成熟的必经之路。只有建立在公平与透明基础上的商业模式才具备可持续性，唯有摆脱将用户视为可操控数据点的盈利逻辑，平台的价值才能真正从杀熟堆出的泡沫中剥离出来，回到公允的价值区间。
来源：数据猿
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