惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
N
News and Events Feed by Topic
Forbes - Security
Forbes - Security
The Last Watchdog
The Last Watchdog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Schneier on Security
Schneier on Security
SecWiki News
SecWiki News
V
Vulnerabilities – Threatpost
Project Zero
Project Zero
O
OpenAI News
W
WeLiveSecurity
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
H
Hacker News: Front Page
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Spread Privacy
Spread Privacy
Help Net Security
Help Net Security
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
K
Kaspersky official blog
S
Security @ Cisco Blogs
Latest news
Latest news
AWS News Blog
AWS News Blog
U
Unit 42
Martin Fowler
Martin Fowler
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
S
Secure Thoughts
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Scott Helme
Scott Helme
博客园 - 司徒正美
B
Blog RSS Feed
C
Check Point Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
D
Docker
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Jina AI
Jina AI
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Last Week in AI
Last Week in AI
月光博客
月光博客
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
S
SegmentFault 最新的问题
NISL@THU
NISL@THU
T
The Blog of Author Tim Ferriss
C
Cisco Blogs
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
小众软件
小众软件

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
高德扫街榜:算法懂网红,但不懂美食
IC实验室 · 2025-10-04 · via 人人都是产品经理

在餐饮点评领域,高德扫街榜的出现为消费者提供了一个新的选择。这篇文章深入探讨了高德扫街榜的评价体系及其背后的算法逻辑。

在这个被评分与算法绑架的世界里,唯一值得百分之百相信的,只有自己的舌头。

这两天高德扫街榜发布了一个2025国庆指南,全国TOP100餐厅。

大家看看有哪些自己城市的餐厅上榜,可以评论说下感受。

老实说这个榜单里的餐厅我吃过不少,所以我看到这个榜单的时候,意识到高德扫街榜的想法,或许和现实还有那么点出入。

这期我就聊一聊高德扫街榜。

01

这张榜单最下面,写了一行小字:「10亿人用脚投票的真实榜单」,差不多就是高德扫街榜的核心逻辑。

在餐饮点评这个赛道,所有人都知道问题在哪,就是刷分、控评、水军、差评师这些情况太多。

用户觉得榜单都是广告,商家觉得不花钱就没活路,平台的评分自然就没有公信力。这几年大众点评4.5分以上不敢信,3.5分以下不敢吃,也不是什么秘密了。

阿里和美团在外卖领域杀得正酣,高德奇袭大众点评,就是看中了这个弱点,拿「真实」做了文章。

那怎么保证自己榜单的真实性呢?

高德的逻辑非常简单粗暴:嘴会骗人,但脚不会。

你们那些点评都是主观的,可以刷,可以编。

但我不同,我只看客观的,看导航数据。用户愿意开车几十公里去找的餐厅,愿意一次又一次地来,才是真的好餐厅。

所以「高德扫街榜」,是基于海量的导航数据,搞出的一套评价体系。

当然,具体的算法肯定更复杂,会考虑各种因素。但导航数据无疑是这个评价体系里权重非常大的一个因子,也是高德积累了多年最无可取代的资源优势。

根据这个逻辑,高德扫街榜还分了好几个榜单,比如「多次前往」,主要侧重的是回头客,复购率高的店,自然就是好店。

还有「轮胎磨损榜」,主要聚焦在用户专门为了某家店驱车前往。

为了倡导真实性,高德一直强调他们用数据、AI说话,并且永不商业化,尽量把主观因素——类似服务员拜托你给个好评啦,给个好评送杯饮料啦这些排除在外,而引入人的行为这个客观因素。

这个方法其实在数据科学里也不少见,毕竟人会骗人,但人下意识,或者私下的行为往往才会暴露真实的秉性。

打个比方,大家看我文章,觉得馆长可真是个正直的人。

但要是万一看了我的搜索历史,可能就要一边洗眼睛一边点取关了。

现代人,碰什么都不能碰搜索历史和跟朋友的聊天记录。

这也是为什么往往很多问卷调查的结果不可信,大家要是感兴趣,有机会我再做一期专门聊聊这个。

02

总之,高德扫街榜是刀刀都砍在了大众点评的动脉上,效果也很不错,据说上线第一天,用户就干到了4000万。

并且这个逻辑听起来好像也没什么毛病。

但是,如果看高德扫街榜的这份榜单,就会发现一个有意思的现象。

这些各地上榜的餐厅,第一,很多都缺乏本地特色,比如北京排名第一的是胡大,吃小龙虾的,杭州是碳烤肉,上海是兰州牛肉面。

第二是这些餐厅大部分都是当地的网红餐厅,排队都非常厉害。

我甚至觉得这些餐厅都不需要再用一份榜单介绍了,平时都要排队,国庆可能更排不上。

那为什么会出现这种情况呢?

关键就在于,「客观」这把武器确实很锋利,可是导航这个数据,并不是就毫无偏见,甚至算法会有自己的偏见。

第一个问题是,本地人有多少会导航去附近的餐厅?

大家可以想象一下什么时候会用导航去一家餐厅,最大可能就是第一次去,根本不知道这家店怎么走的时候。

相反如果觉得好吃,第二次、第三次、第十次去,就不会用导航了。

也就是说,导航这个行为,是在认可餐厅这件事之前发生的。

那些在本地开了多年的老店,本地人常去的店,可能很少用导航。

而真正为「用脚投票」贡献数据的,更多是游客,是出差党,是刚搬来这个城市、两眼一抹黑的新人。

这可能就导致本地人的高频光顾因为没有「导航」这个动作,变成了无效的投票。而外地游客的一次性打卡,却因为使用了导航,被算法放大了。

所以导航这个数据,更像是筛选出「热门」餐厅,但「热」,并不一定等同于「好」。

第二个问题,是流量的马太效应

所谓马太效应,说白了就是「富的越富,穷的越穷」。

在推荐系统里,这个循环是这样运作的:

一家店,可能因为位置好或者运气好,获得了最初的一波热度。

算法捕捉到这个信号,把它推上榜单。

上了榜单,曝光量暴增,吸引了更多的人导航过去。

更多的人导航过去,数据就更好看,于是算法就把它推到更高的位置。

周而复始,雪球越滚越大。

算法在这里,不是一个「发现者」,而是一个「放大器」。它把微小的优势无限放大,最终形成了赢家通吃的局面。

这两点或许就能解释,这份榜单为什么缺乏本地特色,又为什么很网红。

第三个问题呢,就是算法是不是能完全规避人为操作

实际上是不一定的。

任何餐饮点评网站刚建立的时候,也认为人们会忠实和客观记录自己的用餐体验,给餐厅打分。

当餐厅摸清楚了这套游戏规则,引诱客户给自己好评的手段就自然出现了。

算法也是一样,商家们一旦熟悉了这套新的规则,找到了算法的偏好,一定也会针对性投其所好。

这个场景其实跟短视频很像。

短视频把内容的推送交给算法,算法则来源于用户的行为。

但你能说短视频的内容比过去人进行选择的内容要更优质吗?

职业的创作者,是不是同样在摸清算法规律后,会更着重在开头切入、标题、跳出率这些数据上?

显然,算法筛选的未必就是好,它最大的特点,其实是高效。

03

当然,并不是说高德扫街榜没用。

之所以出现高德扫街榜,说到底,还是大众点评这些老的点评类网站的评分体系,越来越不被认可了。

至少高德扫街榜的出现,给消费者多了一个选择。

只要它在那里,其他点评网站想要活下去,也得想办法挽救一下自己的真实性。

而且如果你是一个游客,去一个陌生的城市,想快速找到一个不难吃、人气高、交通方便的餐厅,那么扫街榜还是一个非常高效的工具。

它帮你排除了风险,提供了一个最大公约数的选择。

说到底,算法只是工具,无论它是以顾客的主观评价为主,还是导航的客观数据为主,它总是有失真的时候。

不可能存在一个人人满意的,真实的榜单,即使是你朋友带你去一家打包票好吃的餐厅,也不一定符合你的口味。

所以,朋友们,别把我们的大脑外包给任何一个APP。

榜单可以参考,数据可以分析,但最终的决策,还是要靠自己的判断和体验。

毕竟,在这个被评分与算法绑架的世界里,唯一值得百分之百相信的,只有自己的舌头。

本文由人人都是产品经理作者【IC实验室】,微信公众号:【IC实验室】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。