Social media as search engines? Manufactured usefulness and the rise of RedNote in mobile search
作者简介:
Shangwei Wu(暨南大学新闻与传播学院)
编译:刘顺顺
编校:朱泓宇
原文刊载于:Big Data & Society,2026 年第 13 卷第 3 期,第 1-14 页。
本文为简译版本,仅作学习交流使用,如需引用请参考原文。

在社交媒体上搜索信息正成为越来越普遍的选择。本研究考察小红书这一已发展为移动搜索工具的中国流行平台,并提出 " 被制造的有用性 "(manufactured usefulness)这一核心概念,以把握此类内容的建构性:个体用户、平台,以及日益增多的广告主共同塑造出一种" 有用性文化 ",集中体现为教学帖(instructional posts)与推荐帖(recommendation posts)两类内容。有用的帖子被期待具备真实性与传播效率等特质,这些特质可由创作者通过对论证方式、话语风格与格式排版等元素有意识地组装和运用来形成,因此,有用性是可以被制造的。小红书正是通过向广告主出售 " 有用 " 的帖子来将这种有用性变现。但随处可见的赞助内容又引发用户对真实性的疑虑。平台一面高举真实性旗帜留住用户,一面借此进一步变现这一价值,其商业逻辑既是限制性的,也是生产性的。
通过社交媒体而非搜索引擎获取信息已日益普遍。在中国,日常搜索中百度最主要的替代品是小红书,它拥有超一亿日活跃用户,约 60% 的用户在应用内主动搜索信息(抖音为 30%)。平台推崇 " 有用性 " 而非 " 娱乐性 ",意味着小红书内的信息搜寻常常指向实际的可应用性。
研究者尚未充分解释小红书为何能在某些情境下胜过搜索引擎,而关键正在于二者的根本差异:搜索引擎将用户引向外部内容,社交媒体则把内容生产与发现整合在一起。既有研究沿用的是信息系统研究中的 " 感知有用性 "(perceived usefulness)概念,它只关注用户如何评估和采纳信息,强化了 " 有用性 " 看似中性乃至积极的一面,却未追问有用性从何而来、又服务于哪种商业逻辑。本文认为,这正是一个需要翻转的视角:借用范 · 戴克把平台拆解为微型系统的模型,本文主张有用性并非自然而然,由此提出 " 被制造的有用性 " 概念,把分析焦点从有用性如何被感知,推进到它如何被生产、操纵并用于商业获利。
本研究的数据收集于 2023 年 9 月至 2024 年 5 月。为获取用户视角,本研究从中国南方一所大学的本科新闻与传播课堂招募了 11 名学生(10 名女性、1 名男性,19-24 岁)。小红书用户以 18-35 岁为主,学生正处于这一年龄段,因而具有代表性。入选条件是须为小红书用户且曾用该应用进行信息搜寻,访谈人均约 40 分钟。为获得平台内部视角,本研究又访谈了 5 名通过网络联系的前员工或实习生(均为女性,23-35 岁),她们在 2021 年至 2023 年间分别任职于用户研究、商业、市场或电商部门,访谈人均约 1 小时;由于小红书不允许在职员工受访,本研究只能接触离职者。所有参与者均作了化名处理,两组发现可以互证。
本研究还运用 " 走查法 "(walkthrough method)系统考察应用的界面与功能,据此把握小红书的平台定位、运营方式与治理规则,并分析了创作中心全部 84 个官方内容创作教程;此外还记录了使用智能手机进行个人搜索的体验,在 2023 年 9 月 15 日至 11 月 12 日间于小红书完成 128 次、于百度完成 75 次搜索以作对照。最后,本研究借助 ATLAS.ti 进行归纳性主题分析。
小红书上的有用内容可归为两大类型:" 教学帖 " 与 " 推荐帖 "。前者提供做某事的技巧或方法,后者把人们的注意力引向自己想要使用、体验或拥有的东西。中国互联网上用来表示说服性推荐的民间说法是 " 种草 ",指培育人们对被推荐之物的欲望;与之相对的是 " 避雷帖 ",即提醒他人避开自己不喜欢的东西的帖子。学生在小红书上的搜索大多可归入这两类,有学生借助小红书上的方法修好了宿舍里漏水的马桶,并表示修马桶、修空调、用省电的方式开空调等技能,都是从小红书上学来的。
教学帖与推荐帖的盛行,标示着一种有用性文化。这可追溯到小红书的早期:2013 年上线时,它被设计为一个由团队发布海外购物指南、用户分享购物经验的平台," 分享 " 与 " 助人 " 的价值观由此持续形塑着用户的创作。然而,有用内容的生产也容易受到商业化的侵蚀:据曾任职于小红书商业部门的前员工介绍,公司的主要营收模式是出售广告服务,并通过一套名为 " 蒲公英 " 的系统把营销内容的生产外包给用户;即便没有官方合作,品牌和商家也能私下接触创作者,通过伪装成教学帖和推荐帖来为产品做广告。由此,评估有用性、辨别商业意图,成了用户搜索体验的重要部分。
用户发出搜索请求后会收到多个结果,并需要判断哪些帖子有用。在浏览阶段,感知有用性取决于帖子本身的品质,而本研究的数据中有两项格外突出:真实性与传播效率。真实性意味着内容以事实为基础,不编造、不夸大、不矫饰;用户搜索教学或推荐时,往往会期待复现他人的经验,当内容真实,这种复现才更可能成功。本研究于 2023 年 9 月 19 日获取的小红书社区规范即以 " 请尊重原创,分享真实内容 " 开篇," 真诚分享 " 一语在创作教程的标题中出现 4 次、封面图中出现 10 次;创作教程还劝告创作者不要使用过于夸张的语言,公司甚至会在品牌合作中审阅并调整赞助帖的措辞," 让内容显得更含蓄地具有推广性 "。
用户也发展出评估真实性的策略。例如,有用户最看重论点质量,也会依据标签判断信源可信度。赞助帖未必说假话,但用户对这类帖子更为警惕:它们常因论证拙劣而露出商业痕迹,比如夸大其词、堆砌术语——本文在分析中用 " 话语风格 "(discursive styles)概括这类手法。推荐帖若包含个人体验,则更容易被感知为真实,有受访者表示:" 把真实生活体验结合起来的帖子看起来比较可信,那些不断介绍产品功能的帖子看起来很假。"
传播效率则指用户以最小的努力找到所需,它与搜索相关性密切相连:许多参与者之所以选择小红书而非百度,正是因为觉得结果更相关、更准确。内容格式同样形塑着传播效率——小红书建议采用竖构图以 " 增大内容的展示面积 ",封面图应呈现不超过三个清晰的主体,标题可用 " 分段式标题 ",正文则应 " 提高信息密度,突出笔记的亮点 ";平台还建议创作者在标题中恰当使用关键词,因为这对系统的分发和推荐有好处,反过来又能给创作者带来更多流量。可见,这些品质并非内容的自然属性,而是可以被有意识地编排和运用的。正是在这一过程中,有用性从 " 被感知 " 变成了 " 被制造 "。
与此同时,小红书还通过创作者之间的可见度再分配,在结构层面制造有用性。据一则新闻报道与受访员工的说法,平台有意控制头部博主的流量规模,把更多流量引向新用户和粉丝较少的创作者,其考量有二:一是让普通用户能轻松参与、并受到激励持续生产内容,避免头部网红 " 挤压 " 普通用户表达自我的空间;二是这契合了用户对素人创作者的信任,有用性文化正是小红书商业利益所立足的文化。这一信任已被纳入其以广告为基础的盈利模式:公司内部用 " 意见领袖 "(key opinion leaders,KOL)与 " 意见消费者 "(key opinion consumers,KOC)来区分博主—— KOL 是头部网红,议价能力更强,也更难控制;KOC 只有几百或几千粉丝,更愿意配合平台。偏爱 KOC 的中小广告主由此采取所谓 " 矩阵策略 ",即赞助一群 KOC 而非少数几个 KOL。可见度再分配意在建设内容生产可持续的社区——有用性不仅在单篇帖子层面被感知,也通过算法可见度在结构层面被制造出来。
小红书这一案例,集中体现了社交媒体平台在移动搜索中挑战传统搜索引擎的信息搜寻格局变迁;尽管它是独特的个案,但促成其成功的一些因素在其他情境中也同样明显(如美国用户使用 TikTok)。它区别于其他主流社交媒体之处,则在于对 " 有用性 " 的刻意追求,以及为组织有用内容生产所作的努力。
因此,本研究呼吁走出信息与技术采纳研究的既有传统,走出一直围绕着中性或正面的 " 感知有用性 " 概念。研究者不仅应考察有用性如何被感知,也应考察它如何被生产。" 被制造的有用性 " 这一概念推进在三个层面具有意涵。理论上,它凸显了有用性借以被制造的社会 - 技术与商业过程,为理解有用性如何在平台经济中被框定、流通和榨取提供了更具批判性的解释,并与平台研究的批判路径相衔接;方法上,它区别于以往对有用性的测量取向,而把它作为一种分析视角,考察有用性如何在平台的技术、文化,以及经济结构的共同作用下形成;经验上,它阐明了小红书的搜索工具角色不仅取决于用户对有用性的评估,也取决于平台对有用性作为一种文化与商业价值的培育。
这一框架还能丰富关于用户生成内容和网红经济的学术讨论。小红书强调有用性的文化,算法平台的内容格局不能被简单归结为娱乐内容当道,有用性同样可以成为平台的内容支柱。在网红经济层面,它把可见度更均匀地分给中小创作者,以防头部网红垄断注意力。这能增强平台自身的议价能力,也提醒我们网红经济的动力机制是复杂而多面的。
原文请见:Wu, S. ( 2026 ) . Social media as search engines? Manufactured usefulness and the rise of RedNote in mobile search. Big Data & Society, 13 ( 3 ) , 1-14. https://doi.org/10.1177/20539517261473356


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