打开抖音，滑动屏幕，无数视频划过指尖——美食、萌宠、剧情、知识科普……但仔细回想，真正留下点赞的似乎寥寥无几。为什么抖音刷到的视频普遍没有点赞？ 这个看似简单的疑问，实则折射出短视频生态的深层变革。从算法逻辑到用户心理，从内容生产到流量分配，多个维度的交织作用，共同塑造了“刷到的视频无赞”这一普遍体验。要解开这个谜题，需穿透表象，直抵短视频平台运转的核心肌理。
算法推荐的“流量漏斗”：点赞是筛选的“生死线”
抖音的算法推荐本质是一场“流量漏斗”游戏。当你打开APP，算法首先从海量内容库中，根据你的历史行为（点赞、评论、完播、关注等）和实时画像（地理位置、年龄、兴趣标签），筛选出数百条“初步候选视频”，推入你的“推荐池”。但这只是第一步——这些候选视频并未获得平等曝光机会，而是要经历严格的“互动测试”。
算法的核心目标是“效率最大化”：用最短时间判断内容是否优质，从而决定是否投入更多流量。而点赞，作为成本最低、最直观的互动行为（无需思考，只需指尖轻点），成为算法判断内容价值的“第一道门槛”。数据显示，一条视频在初始推荐阶段（通常为前100-500次曝光）的点赞率，直接决定了其能否进入下一级流量池。若点赞率低于平台阈值（该阈值因用户画像、内容类目动态调整），算法会迅速降低其推荐权重，使其在后续曝光中逐渐“沉没”。
这意味着，你刷到的“无赞视频”，大概率是算法测试阶段的“淘汰者”。它们可能因内容不够抓人、与你的兴趣匹配度略低，或发布时机不佳，在初始测试中未能获得足够点赞，从而被判定为“低质内容”，失去了持续曝光的机会。并非这些视频本身毫无价值，而是在算法的“效率优先”原则下，它们成了流量竞争中的“炮灰”。你刷到它们，恰是因为算法仍在尝试探索你的潜在兴趣，只是这些“探索”大多以失败告终。
用户心理的“点赞疲劳”：从“乐于标记”到“选择性吝啬”
若说算法是“无赞现象”的客观推手，用户行为的变化则是主观根源。抖音早期，用户对新鲜内容的敏感度极高，一条有趣的萌宠视频、一段惊艳的才艺表演，往往能轻易获得“随手点赞”。但如今，随着用户日均使用时长突破120分钟，内容总量呈指数级增长，用户的“点赞阈值”被悄然抬高。
心理学中的“边际效用递减”在此显现：当用户每天刷过数百条相似内容后，对“惊喜”的感知会逐渐麻木。早期点赞是出于“发现宝藏”的兴奋感，如今则更像是“内容质检”——只有那些真正击中内心、引发强烈共鸣（或强烈反感）的视频，才会获得用户的“点赞许可”。比如，一条制作精良的科普视频，若信息密度过高、缺乏情感连接，即便内容有价值，用户也可能选择“划走”而非点赞；而一条引发强烈共鸣的情感故事，则可能打破用户的“点赞防御”，获得互动。
此外，点赞的“社交属性”也在弱化。早期，点赞是用户表达态度、构建身份认同的方式（如“点赞说明我懂这个梗”）；如今，随着内容同质化加剧，点赞的“社交货币”价值下降，用户更倾向于通过评论、转发等深度互动表达观点，点赞则沦为“沉默的大多数”。数据显示，抖音视频的平均互动率中，评论占比从2020年的15%升至2023年的28%，而点赞占比则从65%降至52%——用户正从“点赞党”转向“评论党”，对“无赞视频”的容忍度自然提高。
内容同质化：“审美疲劳”下的互动意愿枯竭
用户“点赞吝啬”的背后，是内容生态的“同质化危机”。抖音的爆款逻辑，本质是“模板化复制”：一条视频爆火后，大量创作者会迅速拆解其“黄金3秒开头”“情绪反转点”“结尾钩子”，并批量生产同类内容。从“科目三”到“显眼包文学”，从“沉浸式化妆”到“万物皆可盘”，爆款模板的快速复刻，让推荐池充斥着“换汤不换药”的内容。
当用户连续刷到10条结构相似、笑点雷同的剧情短剧，或20条拍摄手法一致、文案模板化的美食视频时，“审美疲劳”便不可避免。此时，即便单条视频制作精良，用户也会因“似曾相识”而失去新鲜感，进而关闭“点赞开关”。更关键的是，同质化内容削弱了用户的“情感连接感”——点赞本质上是一种情感反馈，当内容无法提供独特体验（或情绪价值）时，用户自然不会为“标准化产品”付费。
创作者的“流量焦虑”进一步加剧了这一问题。为迎合算法的“完播率”“互动率”指标，许多创作者放弃深度创新，转而追逐短期爆款，导致内容陷入“低质复刻—数据惨淡—更激进复刻”的恶性循环。你刷到的“无赞视频”，或许正是这种循环中的产物：它试图模仿爆款，却因缺乏独特性，既无法引发用户共鸣，也无法让算法眼前一亮，最终在“无人点赞”的尴尬中沉寂。
流量分配的“马太效应”：头部虹吸与长尾沉默
最后，“无赞现象”还与抖音的流量分配逻辑密切相关——平台资源向头部创作者和爆款内容高度倾斜，形成“强者愈强，弱者愈弱”的马太效应，导致长尾视频（非头部创作者的普通内容）的点赞获取难度激增。
数据显示，抖音平台前10%的头部创作者占据了超过60%的流量和80%的互动量。一条头部视频的点赞量可达数百万，而中小创作者的视频即便获得1万次曝光，点赞量可能不足百。当你打开抖音，算法会优先推送头部内容（因其数据表现优异，能提升用户停留时长），这些内容自然获得海量点赞；而你刷到的“无赞视频”，大多是中小创作者的长尾内容——它们因缺乏初始流量，难以进入算法的“推荐优先级”，用户自然也无缘为其点赞。
这种“虹吸效应”让普通用户陷入一种“错觉”：似乎抖音上所有视频都在“疯狂获赞”，而自己刷到的却“普遍无赞”。实则不然，你刷到的“无赞视频”，正是短视频生态中沉默的“大多数”。它们构成了平台的“内容基座”，却因流量分配的不均衡，难以获得与价值匹配的关注。
为什么抖音刷到的视频普遍没有点赞？ 答案并非单一，而是算法效率逻辑、用户心理变迁、内容生态困境与流量分配机制共同作用的结果。算法以“点赞”为筛选器，让多数内容在测试阶段沉寂；用户在信息过载中“吝啬”点赞，只为真正优质的内容“投票”；同质化内容削弱了互动动力，让点赞沦为“奢侈品”；而马太效应则让头部虹吸流量，长尾视频在沉默中无赞。
这一现象或许并非坏事——它倒逼创作者跳出模板化陷阱，回归内容本质；推动平台优化算法逻辑，避免“流量霸权”；也让用户在信息洪流中，重新学会为“独特价值”而非“爆款套路”停留。点赞的“稀缺”，或许正是短视频生态从“野蛮生长”走向“价值深耕”的开始。