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各大App的分享链接,正在偷窥你的朋友圈

各大App的分享链接,正在偷窥你的朋友圈

7月前

网友们可能没想到,自己的互联网身份,可能已经在随手分享给朋友、同事的链接中“自爆”了,而在跟踪参数面前,我们所设下的隐私设置和 momo 面具,似乎也没啥用处。


———— / BEGIN / ———

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。

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

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作者:刺猬,莽山烙铁头;编辑:莽山烙铁头

来源微信公众号:差评(ID:chaping321)

题图来自 Unsplash ,基于 CC0 协议

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来源:人人都是产品经理

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