出品/联商专栏
撰文/张铁
上线23天用户突破4亿，国庆期间日活跃用户数一度突破3.6亿——高德“扫街榜”以迅雷不及掩耳之势，成为2025年本地生活服务市场最引人注目的新玩家。
这个被高德CEO郭宁称为“永不商业化”的榜单，宣称依托10亿用户的真实导航行为数据，试图用“用脚投票”的方式重塑餐饮评价体系。
在刷分、水军充斥点评平台的当下，高德打着“真实”的旗号，确实触动了不少用户的神经。然而，喧嚣背后，扫街榜也面临着数据失真、合规争议与商业可持续性三重考验。真实行为数据的光环下，暗藏着怎样的算法偏见与商业困境？
一、算法革命：真实行为的“降维打击”？
多年来，以点评类平台为核心的评价模式，始终深陷“虚假评价”与“商业操纵”的泥沼——商家通过雇佣水军刷好评、恶意差评竞争对手，平台则因依赖商家广告收入而对刷分乱象“睁一只眼闭一只眼”，最终导致用户难以从海量评价中筛选出真实有效的消费参考。这种信任危机，为高德以“真实行为数据”破局提供了土壤。
与传统点评平台依赖用户主观文字评价的模式不同，扫街榜的核心逻辑在于“用客观行为替代主观表达”。
在其算法设计中，用户的导航轨迹、到店频次、停留时长等数据，被视为比文字评论更可靠的“消费投票”——毕竟，文字可以被雇佣撰写，但用户主动规划路线前往某地、在店内停留一定时间的行为，理论上难以被批量伪造。
这种以“行为数据为核心”的评价体系，本质上是试图绕开人为操纵的环节，用技术手段重建评价的可信度。
支撑这套体系运转的，是高德作为地图工具积累的庞大用户基数与位置数据壁垒。公开信息显示，高德地图月活跃用户已超8亿，每日处理的导航请求数以亿计，这些数据不仅涵盖用户的移动轨迹，还包含了出发地、目的地、停留时间等多维度信息，构成了扫街榜算法的“数据底座”。
相较于其他本地生活平台需要主动引导用户生产评价，高德的优势在于“被动获取数据”——用户在使用导航工具的过程中，自然完成了行为数据的沉淀，无需额外付出时间成本，这使得数据的获取效率与体量都远超传统平台。
为进一步强化榜单的可信度，高德引入芝麻信用体系作为“二次筛选器”，进一步降低了“恶意刷数据”的可能性。
从理论层面看，“行为数据+信用权重”的双重机制，形成了一道比单纯依赖评论更难突破的防护墙：即便有人试图通过模拟导航轨迹刷热度，也需先突破信用分的门槛，大大提高了刷榜的成本与难度。
但高德的野心，显然不止于打造一个更可信的餐饮指南。从产品矩阵来看，扫街榜已覆盖“必吃美食”“必去景点”“必住酒店”等多个消费场景，其目标是成为用户线下消费决策的“一站式参考标准”。
这背后，是高德从“工具型应用”向“本地生活平台”转型的战略布局。长期以来，高德的用户心智停留在“导航工具”，用户使用场景单一，商业变现路径也局限于地图广告。
而扫街榜的推出，正是试图将庞大的工具流量转化为消费决策流量，通过为用户提供从“找路”到“找消费”的全链路服务，挖掘新的增长空间，完成从“导航工具”到“生活入口”的跨越。
二、榜单背后的数据失真
然而，这套看似无懈可击的“用脚投票”机制，在落地过程中却逐渐暴露出算法与现实之间的裂痕。其核心矛盾在于：导航行为与消费意图之间，并非简单的等同关系。
算法将导航轨迹、停留时长等数据直接等同于“认可与消费”，却忽略了现实场景中用户行为的复杂性——导航到某家店，可能是为了接送朋友、周边办事，甚至只是将店铺作为临时定位点，而非实际到店消费。这种数据解读的偏差，直接导致了榜单与真实消费体验的脱节。
数据失真的问题，在对“热度”的判断上尤为突出。算法对“高频导航”的过度依赖，使得一些并非以消费属性见长的地点，因定位频次高而被误判为“热门消费场所”。
据厦门日报记者此前报道，一家已关停近一年的湘菜馆，曾长期位居当地扫街榜湘菜类榜首。记者调查发现，该店虽已停业，但因地处交通便利位置，周边居民打车、点外卖仍常以其为定位点，所以导致系统误判店铺热度。
这种数据偏差并非个例，而是源于算法对“行为场景”的识别能力不足——系统只能捕捉到“用户到了哪里”，却无法判断“用户到这里做什么”，这种信息差导致数据在转化为评价依据时，天然存在失真风险。
另一重矛盾在于，扫街榜标榜的“本地人爱去”，反而难以覆盖真正的本地消费偏好。在消费场景中，导航工具的使用频率与用户对地点的熟悉程度呈反比：在四五线城市，居民对本地商圈、社区店铺极为熟悉，日常消费无需依赖导航；即便是在一二线城市，社区周边的“老字号”“熟人小店”，其核心客群是长期光顾的老顾客，这类用户前往店铺时同样极少使用导航。
这就意味着，那些真正承载本地烟火气、深受本地人喜爱的店铺，因缺乏导航数据支撑，反而难以进入榜单视野。而榜单上呈现的“本地热门”，更多是需要依赖导航的外地游客或新居民的消费选择，本质上是“需要导航的人爱去”，而非“本地人爱去”。
算法对“网红属性”的天然偏好，进一步加剧了榜单的失衡。在算法逻辑中，网红打卡地往往具备高频导航、高停留时长的特征——游客为了打卡会主动搜索导航，到店后为拍照会延长停留时间，这些行为都能被系统精准捕捉并转化为“高热度”数据。
而算法一旦形成对“网红属性”的偏好，会陷入“热度越高-导航越多-排名越靠前”的循环，进一步挤压那些品质优良但缺乏网红属性的店铺的生存空间，形成“劣币驱逐良币”的潜在风险。
三、合规性与商业化的双重考验
相较于数据失真的技术难题，高德扫街榜面临的合规性与商业化挑战，更关乎其长期生存。其中，数据合规性首当其冲，成为悬在榜单头上的“达摩克利斯之剑”。
根据《个人信息保护法》明确规定，用户的行踪轨迹信息属于敏感个人信息，平台处理此类信息必须满足“特定目的、充分必要性、单独同意”三大前提。这意味着，平台若要将用户的导航数据用于扫街榜排名，需明确告知用户数据的具体用途，并获得用户的单独授权，而非默认同意。
但从实际操作来看，高德在收集和使用导航数据时，仅在用户协议中以模糊表述提及“数据用于优化服务”，既未针对“导航数据用于榜单排名”设置单独的授权页面，也未提供“不共享行踪数据仍可使用榜单”的选项。
这种“一揽子授权”的模式，本质上是将“使用导航服务”与“授权数据用于榜单”捆绑，违背了《个人信息保护法》中“明示同意”的核心原则。
随着数据监管的日益严格，这种合规性瑕疵一旦被监管部门认定为违规，不仅可能面临罚款，更可能需要暂停相关数据的使用，直接动摇扫街榜的核心数据基础。
除了合规压力，“永不商业化”的承诺与商业可持续性之间的矛盾，同样考验着高德的战略定力。
高德CEO郭宁曾公开表示，扫街榜“永不商业化”，不会引入广告投放、付费排名等传统变现模式。这一承诺固然为扫街榜赢得了初期的用户信任，但从商业逻辑来看，一个缺乏变现路径的产品，难以支撑长期的运营投入。
扫街榜的运转，需要持续投入巨额成本：一方面是数据处理成本，每日海量的导航数据需要强大的算力支撑，算法的迭代优化也需要技术团队持续投入；另一方面是人工审核成本，为了减少数据失真，平台需要投入人力排查停业店铺、虚假数据等问题；此外，合规审核、用户投诉处理等环节，也需要持续的资源倾斜。
在缺乏明确收入来源的情况下，长期补贴一个“零收入”的产品，显然不符合企业的商业本质。若未来高德为了平衡成本而打破“永不商业化”的承诺，即便只是引入轻度的商业合作，也可能引发用户对“榜单公正性”的质疑，透支前期积累的信任；若坚持不商业化，则需面对持续的成本压力，甚至可能因资源投入不足导致榜单质量下滑。
写在最后
扫街榜的推出，犹如在本地生活湖面投下的一颗石子，涟漪效应正在扩散。它确实为一些用心经营但不擅长营销的“烟火小店”带来了曝光机会，也为行业提供了“用行为数据重构评价体系”的新思路。
但平台经济的竞争，从来不只是流量的竞争，更是信任的竞争。
当用户发现跟随导航专程前往的“热门店铺”竟已关停多时，当本地人看到榜单推荐的都是游客扎堆的网红店而非地道老字号，这份依靠“真实行为”建立的信任，又能维系多久？
高德手握海量用户行为数据，这是其独特的优势。但要真正打通线上数据与线下体验的壁垒，高德还需在算法优化、数据透明与用户体验之间找到更好的平衡点。
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在刷分、水军充斥点评平台的当下，高德打着“真实”的旗号，确实触动了不少用户的神经。然而，喧嚣背后，扫街榜也面临着数据失真、合规争议与商业可持续性三重考验。真实行为数据的光环下，暗藏着怎样的算法偏见与商业困境？
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多年来，以点评类平台为核心的评价模式，始终深陷“虚假评价”与“商业操纵”的泥沼——商家通过雇佣水军刷好评、恶意差评竞争对手，平台则因依赖商家广告收入而对刷分乱象“睁一只眼闭一只眼”，最终导致用户难以从海量评价中筛选出真实有效的消费参考。这种信任危机，为高德以“真实行为数据”破局提供了土壤。
与传统点评平台依赖用户主观文字评价的模式不同，扫街榜的核心逻辑在于“用客观行为替代主观表达”。
在其算法设计中，用户的导航轨迹、到店频次、停留时长等数据，被视为比文字评论更可靠的“消费投票”——毕竟，文字可以被雇佣撰写，但用户主动规划路线前往某地、在店内停留一定时间的行为，理论上难以被批量伪造。
这种以“行为数据为核心”的评价体系，本质上是试图绕开人为操纵的环节，用技术手段重建评价的可信度。
支撑这套体系运转的，是高德作为地图工具积累的庞大用户基数与位置数据壁垒。公开信息显示，高德地图月活跃用户已超8亿，每日处理的导航请求数以亿计，这些数据不仅涵盖用户的移动轨迹，还包含了出发地、目的地、停留时间等多维度信息，构成了扫街榜算法的“数据底座”。
相较于其他本地生活平台需要主动引导用户生产评价，高德的优势在于“被动获取数据”——用户在使用导航工具的过程中，自然完成了行为数据的沉淀，无需额外付出时间成本，这使得数据的获取效率与体量都远超传统平台。
为进一步强化榜单的可信度，高德引入芝麻信用体系作为“二次筛选器”，进一步降低了“恶意刷数据”的可能性。
从理论层面看，“行为数据+信用权重”的双重机制，形成了一道比单纯依赖评论更难突破的防护墙：即便有人试图通过模拟导航轨迹刷热度，也需先突破信用分的门槛，大大提高了刷榜的成本与难度。
但高德的野心，显然不止于打造一个更可信的餐饮指南。从产品矩阵来看，扫街榜已覆盖“必吃美食”“必去景点”“必住酒店”等多个消费场景，其目标是成为用户线下消费决策的“一站式参考标准”。
这背后，是高德从“工具型应用”向“本地生活平台”转型的战略布局。长期以来，高德的用户心智停留在“导航工具”，用户使用场景单一，商业变现路径也局限于地图广告。
而扫街榜的推出，正是试图将庞大的工具流量转化为消费决策流量，通过为用户提供从“找路”到“找消费”的全链路服务，挖掘新的增长空间，完成从“导航工具”到“生活入口”的跨越。
二、榜单背后的数据失真
然而，这套看似无懈可击的“用脚投票”机制，在落地过程中却逐渐暴露出算法与现实之间的裂痕。其核心矛盾在于：导航行为与消费意图之间，并非简单的等同关系。
算法将导航轨迹、停留时长等数据直接等同于“认可与消费”，却忽略了现实场景中用户行为的复杂性——导航到某家店，可能是为了接送朋友、周边办事，甚至只是将店铺作为临时定位点，而非实际到店消费。这种数据解读的偏差，直接导致了榜单与真实消费体验的脱节。
数据失真的问题，在对“热度”的判断上尤为突出。算法对“高频导航”的过度依赖，使得一些并非以消费属性见长的地点，因定位频次高而被误判为“热门消费场所”。
据厦门日报记者此前报道，一家已关停近一年的湘菜馆，曾长期位居当地扫街榜湘菜类榜首。记者调查发现，该店虽已停业，但因地处交通便利位置，周边居民打车、点外卖仍常以其为定位点，所以导致系统误判店铺热度。
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算法对“网红属性”的天然偏好，进一步加剧了榜单的失衡。在算法逻辑中，网红打卡地往往具备高频导航、高停留时长的特征——游客为了打卡会主动搜索导航，到店后为拍照会延长停留时间，这些行为都能被系统精准捕捉并转化为“高热度”数据。
而算法一旦形成对“网红属性”的偏好，会陷入“热度越高-导航越多-排名越靠前”的循环，进一步挤压那些品质优良但缺乏网红属性的店铺的生存空间，形成“劣币驱逐良币”的潜在风险。
三、合规性与商业化的双重考验
相较于数据失真的技术难题，高德扫街榜面临的合规性与商业化挑战，更关乎其长期生存。其中，数据合规性首当其冲，成为悬在榜单头上的“达摩克利斯之剑”。
根据《个人信息保护法》明确规定，用户的行踪轨迹信息属于敏感个人信息，平台处理此类信息必须满足“特定目的、充分必要性、单独同意”三大前提。这意味着，平台若要将用户的导航数据用于扫街榜排名，需明确告知用户数据的具体用途，并获得用户的单独授权，而非默认同意。
但从实际操作来看，高德在收集和使用导航数据时，仅在用户协议中以模糊表述提及“数据用于优化服务”，既未针对“导航数据用于榜单排名”设置单独的授权页面，也未提供“不共享行踪数据仍可使用榜单”的选项。
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高德CEO郭宁曾公开表示，扫街榜“永不商业化”，不会引入广告投放、付费排名等传统变现模式。这一承诺固然为扫街榜赢得了初期的用户信任，但从商业逻辑来看，一个缺乏变现路径的产品，难以支撑长期的运营投入。
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但平台经济的竞争，从来不只是流量的竞争，更是信任的竞争。
当用户发现跟随导航专程前往的“热门店铺”竟已关停多时，当本地人看到榜单推荐的都是游客扎堆的网红店而非地道老字号，这份依靠“真实行为”建立的信任，又能维系多久？
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