各大App的分享链接，正在偷窥你的朋友圈。

你有没有这样的经历：

正美滋滋地刷着某个 App，首页突然出现了一个熟悉的面容，他可能是你的同事、发小、远房亲戚。

你不禁开始疑惑，私下没有任何交集，也从未公开过微信以外的社交媒体。

大数据，是怎么知道你们认识的？

其实大数据不懂通灵，也没在你家装摄像头，它只是派人——

在随时跟踪你。

从一个你从不知道的事情开始说。

某天你看到一个好笑的帖子，然后开心地转发到好友群、朋友圈。

也许你没想到，就在此刻，你那点赞一堆小姐姐的账号，已经开始裸奔了。

不信？我给你演示下。

有朋友转发了一个小红书帖子，我点进去按右上角 ··· ，然后复制链接。

接着打开某个查询网站，把链接粘贴进去，按下回车——

再接着我朋友的小红书账号，就出现了⬇️

如果朋友给我分享一条微博呢？

一样可以查到他的微博账号⬇️

根据网站开发者的描述，下面这些平台的分享链接，都会泄露你的 ID：

小红书、微博、网易云音乐、QQ 音乐、全民 K 歌、喜马拉雅、雪球、Keep、汽水音乐、百度、酷安、小宇宙、知识星球、知乎、哔哩哔哩、即刻。

凭这些平台的含金量，差评君可以说：

只要你分享过东西，哪怕一个视频，一首歌，一个帖子。

那不好意思，你就已经被锁定了。

看到这，可能有差友开始慌了：哥那关注百来个妹妹的号，不会要被发现了吧？

别慌。

查询网站我不会透露，谁还没个小秘密了，我关注的比你还多。

但，你也不能完全不慌。

因为你的信息就藏在平台的分享链接里。有的链接过于简单，即便不用网站也能看出你的账号。

比如下图里的小红书帖子，它的链接其实两行半就够了，多出来的全是跟踪参数。

它包括了：

我的账号，我的手机系统，我的 App 版本，我的分享平台。

账号参数差评君就不标注位置了，免得大家都得社死。。。

有时一长串链接很不美观，在用文字分享时，平台会转为短链形式。

别以为它短了你就不痛了，只要解析一下，你的账号还是会露出鸡脚。

往链接里加跟踪参数这事，并不新鲜。

早在 20 年前，大家就用它查流量来源，这类技术可以统称为 UTM （ Urchin Tracking Module ）。

比如我在托尼和小黑胖家都投了广告，为了区分效果，在他们的推广链接里分别加了一串参数：

utm_source= 托尼， utm_source= 小黑胖

这样我就可以判断，谁家的数据更好。

UTM 及类似技术在不同平台有不同目的。比如返利平台靠它来判断是谁的返利链接。

那这些社交媒体平台呢？他们在链接里塞跟踪参数干啥？

当然是为了更了解你。

前几天，有同事在群里发了一串视频链接，结果我在 App 里看完后下一秒，就刷到了他的大脸盘子，平台说我们可能认识。

熟人推荐机制嘛，这个大家都知道。

当我复制同事的链接，到 App 打开的一瞬间，我俩在数据世界里就已连上了一根线。

我连他，他连你，你再连我，线和线之间就织成了一张巨网。

网里兜着的，正是我们的社交关系，我们的朋友圈。

所以甭管你藏得有多深，你七大姑八大姨，你离婚三次的二伯爷的新老婆，都可能会看到你的账号。

了解你的社交关系对平台有啥好处？

第一，增强用户互动。

这些平台最渴望的，是你能和熟人能直接在这里社交，互相艾特，一键转发。

甚至习惯性地在对应平台的聊天框里和朋友社交，而非再通过微信，这可以几何倍数地增加你的使用时长。

重点是第二个：让推荐更智能。

2022 年 IJSDS 《 国际战略决策科学杂志 》刊登了一篇名为《 利用在线社交关系是否可以提高个性化推荐的多样性 》的论文，里面阐述了把用户社交关系纳入推荐模型，不仅增加了推荐的多样性，还能保持相当水平的准确性。

说简单点：社交关系让推荐算法，更强了。

众所周知，你的兴趣爱好，行为模式，都是组成大数据的支点。支点越多，平台就越懂你，推荐的就越符合你的口味。

但如果算法再分析一下你朋友、同事，乃至你们这个社交圈子都喜欢的内容，甚至再给推荐一些相同的爆款视频，增加你们群里、闲暇时间的谈资，会发生啥呢？

最终结果就是——

每个人都更爱刷社交媒体了。

你的信息茧房已经形成，从虚拟到现实，算法已经把你全拿捏了。

这，就是平台在链接里塞跟踪信息的最终目的。

从企业的角度来看，这似乎是一个行业内人人皆知的，促进平台发展的商业行为。之前小红书还很大方地直接在分享页面显示分享者的 ID 。

可要从用户角度看，差评君只感觉：自己被偷家了。

大家应该知道，近两年互联网上出现了一支庞大的军队，叫 momo 家族。

其实它就是有表达欲的网友，为躲避熟人推荐机制，降低被视奸风险，选择戴上了 momo 面具。

为了求稳，他们还会手动打开各大 App 里的所有隐私设置。

可在跟踪参数面前，这些隐私设置和 momo 面具，都没用了。

因为你发出去的链接，直接和你的账号一对一匹配。

想象一下，一旦有人根据链接查到你的账号，看着你发疯的日常，细细咀嚼，嘴里念叨着——

“ 啧啧，原来你是这样的人啊！”

你是什么感觉？

反正对差评君这种网络和生活分开的人来说，那就是纯纯社死。

每一天，我们都以为自己隐匿地很好。在无人认识的平台尽情吐槽、发疯、emo、说着熟人面前不能说的话，享受新时代下仅存的一丝边界感。

但事实却是，自己的每一次分享，都是亲手把账号送到熟人面前，都是一次风险系数拉满的自爆行为。

要差评君说，你们平台要带跟踪参数我能理解，但能不能先征求用户同意呢。

好好好，用户算个锤子。

那起码在分享时，你对齐下颗粒度，提醒一句 “ 可能会暴露账号 ” ，让大家知道下自己的处境吧。

好好好，这样会不利于用户分享，阻碍平台发展。

那你可以给追踪参数加个密，稍微保护下账号隐私吧。

像手机端 bilibili 分享的链接就经过了一层加密，查询网站破解不了，无法查到账号信息。

给链接加密对平台来说并不难，他们没做，不是基于技术或成本的考量，就是不想做罢了。

毕竟，它对平台发展似乎没有直接利益。

其实吧，很多故事说来说去，背后的逻辑也从未改变。

这些平台尝试一切能利用的手段，想要知道你的性别、年龄、喜好，如今还想了解你的社交关系，来优化推荐算法。

他们把你掰开揉碎，用放大镜一层一层查看、剖析，就是想让你留存得更久，沉浸在这个赛博世界里更久。

但这样做，只会把用户越推越远。

几年前，大家夸一个平台时会说： “ 哇，这里的内容推荐得很准，很懂我啊！ ” 仿佛发现了一座宝藏。

但现在，放眼整个互联网，我居然找不到一个不懂我的地方了。

撰文：刺猬 莽山烙铁头  编辑：莽山烙铁头  封面：焕妍

图片、资料来源：

Does Utilizing Online Social Relations Improve the Diversity of Personalized Recommendations? 

某查询网站

小红书