“那就『骗』他们交出数据。”

顾清舟笑了。

“在註册流程里，加一步。让用户选三个感兴趣的標籤。比如：你喜欢猫还是狗？你喜欢旅行还是宅家？”

“这不仅是为了收集数据，更是为了给用户一种『被尊重』的错觉。让他们觉得，halo是在为他们量身定製的。”

“而且……”

顾清舟走到大卫身边，压低了声音。

“我们还有一个杀手鐧。”

“什么？”

“位置服务。”

“一个人在哪，决定了他是谁。”

“如果一个用户经常出现在华尔街，那他大概率对財经和豪车感兴趣。如果他经常出现在苏荷区，那他可能是个时尚达人。”

“把地理位置信息也加进向量里。”

大卫深吸了一口气。

他看著顾清舟，眼神里多了一丝敬畏。

这个年轻人不仅懂產品，更懂那些隱藏在数据背后的逻辑。

“我明白了。”

大卫转身，拿起一支新的粉笔。

“给我三天。我会重写推荐引擎的核心算法。”

“我要把halo的用户，拆解成一千个维度的向量。我要让算法，比他们的男朋友更懂他们。”

接下来的三天，算法实验室的灯就没有熄过。

大卫带著他的两个助手，像是在进行一场精密的手术。他们把halo那庞大的资料库切开，把每一个用户的每一次点击、每一次停留、每一次滑动，都转化成了冰冷的数字，填进了那个名为“协同过滤”的巨大矩阵里。

三天后。

halo的新版算法悄然上线。

没有公告，没有弹窗。

但在后台的数据监控室里，所有人都屏住了呼吸。

“上线了。”马克·李盯著屏幕，“流量切过来了。10%的用户正在使用新算法。”

一分钟。

两分钟。

那条代表“用户平均停留时长”的曲线，突然向上跳动了一下。

然后，开始爬升。

48分钟……50分钟……55分钟……

“涨了！涨了！”

王胖子激动地拍大腿，“老顾，这玩意儿真神了！我看后台日誌，有个用户本来只打算看两分钟，结果硬是刷了半个小时！因为系统一直给他推他喜欢的球鞋！”

大卫·陈靠在墙上，手里拿著一杯咖啡，脸上露出了疲惫但满足的微笑。

“这只是个开始。”大卫说，“现在的模型还很粗糙。等数据量再大十倍，等那个矩阵填满的时候……”

“它会產生『心跳』。”

顾清舟接过了话头。

“它会知道用户什么时候开心，什么时候无聊，什么时候寂寞。”

“它会在用户最需要的时候，把那张最能触动他神经的照片，送到他的眼前。”

“这就是——猜你喜欢。”

顾清舟看著屏幕上那条昂扬向上的曲线。

他知道，这才是halo真正的护城河。

滤镜可以抄，界面可以抄，但这种沉淀在数据里的智慧，是任何竞爭对手都偷不走的。