坦率讲，你抖音的使用习惯可能是错的
本文来自微信公众号：扯氮集 （ID：wwh_33330533），作者：魏武挥二世，题图来自：AI 生成知道很多人认定短视频是猪食，抖音就是奶头乐。
至少中国成名的大型互联网公司，个个都有原罪标签。这些刻板印象式的偏见，在我看来，几乎是不可能消除的。毕竟，痛斥资本，痛斥流量，痛斥商业，总是天然就站在道德高地上了，而且和流行作对，颇有些众人皆醉我独醒的高逼格感。
这篇文章，只想聊聊我的使用体会。有没有收过钱，您自行判断就好。
一
我从来不讳言，我每天大概要在抖音上花至少一个小时的时间。如果没有什么手游正在沉迷的话，这是我手机里屏幕使用时间长期排在第二的应用。
有些人痛斥娱乐至死，我除了暗暗鄙视这人压根不懂什么叫娱乐至死外，还暗暗佩服了这人居然能和娱乐切割如斯，活得这么累居然还活着。
抖音确实有很多娱乐向的内容，但这个和个人具体怎么使用也很有关系。
我很少点赞、收藏、转发，更不大可能去评论留言。但我很喜欢使用 " 不感兴趣 "。抖音没有账号拉黑机制，但基本上不感兴趣相当于该账号拉黑。有一些名闻遐迩的媒体账号，就在我不感兴趣列表里，于是它们从来恶心不到我。
不感兴趣不仅能无限逼近账号拉黑，也能做到是这类内容不要再给我推荐。比如我为了吃前体操队员那个瓜，专门找相关信息看，结果被猛推了一阵子所谓擦边视频，多点点不感兴趣后，是真没了。还有某年我知道了有中国人死在俄乌那疙瘩，也搜来看过，也被猛推过类似的视频，不感兴趣了一两天，现在也就没了。
不感兴趣之所以重要，就是你要告诉算法你确实毫无兴致的内容（或者当下感兴趣之后就完全不感兴趣了）。至于什么感兴趣，其实可以 open 一点。
二
第二个使用技巧：要尽可能横屏看。
横屏后，碎片化的真短视频，就在你的信息流里消失了。取而代之的，包括影视剧切片和大量的知识类内容。如果你觉得切片好讨厌，好侵犯人版权，还是那句话：不感兴趣即可。
横屏还有一个好处，就是它会自动播放下一个，而不是竖屏那种循环播放当下这个。这使得抖音成了我的下饭神器，手都不用去摸，完全符合吃小龙虾的场景。
都说 B 站是教育软件，但在横屏下，抖音成了我无用即大用的冷知识宝库——比如我最近通过下饭横屏，学习了外国友人如果要归化成中国人，身份证上的民族该怎么填。
B 站的推荐做得还是差点意思，所以我是把横屏抖音当十万个为什么用的。
B 站在我个人使用体验里，是一个游戏攻略软件。
三
第三个使用技巧，我是从别人那里学来的，我自己倒没啥需求：抖音是可以用来听的。
抖音有位高管在一次行业论坛里提到这样一组数据：
2024 年，有一条《450 分钟深度解读红楼梦》的超长视频发布在抖音上，最终获得了超过 3 亿的播放，700 万的收藏。
这都没啥。因为我也看到了，还看了半分钟，然后难得地点击了一次收藏，总以为自己会看看，虽然就再没看过。
该高管接下来披露的这个数据超出我认知：有超过 100 万人的完播量。
450 分钟啊！7 个半小时啊！100 万完播？就我所知，看半分钟再直接拉到最后，是不会被当成完播统计的。
和朋友聊起这个事时，人提出：抖音是可以听的！所以，应该不少完播其实是催眠睡觉时播完的，至少系统认为播完了。
这么一说，倒也合理。七个半小时，早晨醒来可不就播完了嘛！但如果要听东西，干嘛不去 ...... 唔 ...... 比如小宇宙？
又有朋友说，他太太听抖音已经听了两年了。
我仔细想了想，确实，不少横屏知识视频，听也无妨。视频画面，我实话实说，信息量很低的，大多数时候，根本不重要——就好像我一贯认为，公号那个头图，纯属脱裤子放屁。
四
接下来，要说一个比较重要的事，这个和该怎么用也有关。
算法推荐的核心词其实是 " 打标 "，各种打标，包括给用户打标签，给内容打标签（广告也是内容），给内容源也就是账户打标签。标签打得颗粒度越细，匹配的命中率可能就越高。
这至少是我长期以来对算法推荐的理解。
今年 3 月 31 日，2025 中国网络媒体论坛，抖音总裁韩尚佑发表演讲，他这么说：
" 如今，随着机器学习技术的发展，抖音的推荐系统，已经几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过一系列神经网络计算，直接预估每一个用户对每一个内容的目标行为，比如点赞、关注、分享、评论的概率，并挑选出概率最大的一部分内容，推荐给用户。这意味着，算法无需理解内容类型或语义，就能直接预测用户行为。"
在 " 抖音安全与信任中心 " 官网中，官方总结推荐算法的核心就是：以数学计算学习人类行为。相比人工推荐，推荐算法实现了一个重要范式突破：它将用户对内容的具体偏好（如点击、评分等显式行为）抽象为高维空间中的数学映射关系。
以上内容是在媒体报道中可以公开看到的，还有一些内容我弄到了手，但据说没有公开过，我就不展示了。
我进行了一番学习，说实话，太细节的东西我确实没搞懂，什么高维空间中的数学映射关系，超纲了超纲了。但我基本可以这么理解：算法推荐正在识别你的 " 意图 "。
在当下流行的 AI 聊天机器人里，深度思考模式中就可以看到 AI 在琢磨你的意图，比如这样的：
熟悉我的人都知道，我对算法推荐和信息茧房之间的关系是不大在意的。因为算法推荐注重在你的兴趣，但兴趣不是立场观点态度，而茧房和后者有关。我对美国大选感兴趣，和我到底是站特朗普还是哈里斯，不是一回事。在非极端站的情况下，算法是很难知道的。反倒是各种倾向的内容都推给我看，恰恰能破除茧房。