在我们这群“产品经理”看来，偏差像是厨房里的盐——不加不够，过量又会把菜咸到不行。今天聊聊怎么把“从众效应”（Bandwagon Effect）这类认知偏差当成道具，而不是把它们当成把手，随便推着用户往我们想去的方向跑。

想想 Netflix 的“热门榜单”。当它把“热播”这几个字放在首页，用户立刻把它们当成必看清单。研究显示，80% 的观众会被榜单影响（来源：Nielsen 2023）。这就是从众效应的典型表现：人们往往更愿意追随已被大量人所追随的选择。对我们来说，如果产品目标是让用户尝试新功能，把新功能列为“热门”可以让用户心理模型里产生“这一定值得试”的认知。

再来看看 Airbnb。它把房东的星级和评价数展示在房源页面，几乎每一次滑动都会遇到“大家都给了 4.9 星”这类社会证明。根据 Airbnb 内部数据，展示社交证明后，预订转化率提升了 12%。这说明，当用户看到“别人在做”时，他们会将自己的决策与群体一致。

TikTok 的“热门”推荐同样利用了从众效应。算法将正在快速传播的视频推送给更多人，形成正向循环。一个 2022 年的案例研究表明，视频在被推荐后 24 小时内观看次数平均提升 30%。这不仅仅是算法技术，更是对用户心理模型的一次重塑：看到别人也在刷，用户就觉得这是“必须体验”的。

但这可不是一件可以随意玩耍的游戏。伦理上，产品经理必须保持透明。根据 GDPR 和 FTC 的相关条款，隐私与公平的交叉点上，使用偏差来驱动用户行为时，需要在产品说明中披露相关机制，确保用户拥有知情选择权。否则，偏差可能被误认为是“操纵”，从而引发信任危机。

如何在保持伦理的前提下利用偏差？我总结了一个小框架：

• ① 目标明确：先定义清楚想让用户形成哪种心理模型。
• ② 选择偏差：从众、锚定、可得性等，挑选最契合目标的偏差。
• ③ 设计实验：用 A/B 测试对比偏差干预与对照，监测指标如留存、转化。
• ④ 透明沟通：在隐私政策或产品内提示中说明算法依据。
• ⑤ 监测风险：持续跟踪用户反馈与监管动态，及时调整。

最后，我想留给各位产品经理一个问题：当你把“从众”写进产品需求时，你是否已经考虑到它对用户自由选择的边界？记住，偏差是工具，而不是奴隶。让它为你的产品服务，而不是让产品为偏差服务。