（文/刘媛媛 编辑/周远方）

这几年，出现了一个很神奇的现象：每隔一段时间，就会有一个普通人突然站上流量的顶点，成为大众竞相追捧的“网红”。

从于文亮、郭有才，到刘畊宏、董宇辉，再到近期的紫薯精、爱吃蛋、鸡排哥，“以及重庆摇人按猪”引发万人奔赴的“呆呆”……他们走红的速度越来越快，公众的困惑也越来越深：他们凭什么红？

这个问题看似简单，却很难回答。于是网络上出现了两种流行的猜测。第一种是玄学论，认为小火靠努力，大火靠命；第二种是阴谋论，觉得算法是万能开关，平台想捧谁就捧谁。只是，这两种猜测都存在明显的问题，前者把现象神秘化，回避问题复杂性，后者将技术当做“替罪羊”，拿不出扎实的证据。

鸡排哥

实际上，观察者网在与多位业内专家、学者及平台方交流后发现：网红走红既不是玄学，也不是算法操纵，而是一个多因一果的过程。算法在其中扮演的角色，远没有想象中那么神秘和巨大。

不过，承认算法不具备“造神”的自主意志，并不意味着平台可以回避问题：流量分配的规则是否透明？低俗猎奇与优质内容是否被一视同仁？需要平台给出清晰的规则并接受监督。

从凡人到网红，被加速的“素人神话”

回顾过去几年的网红更迭史，一个明显的趋势正在发生，素人“封神”的速度越来越快，周期越来越短。

早期的网红，如Papi酱，是通过持续的内容输出、多年的积累才逐步建立起个人品牌。但到了最近两三年，一个普通人可能因为一条视频、一场直播，就一夜之间就成为全网焦点。并且，这样的剧情几乎每隔一段时间就会上演一次。

像是2025年10月，江西景德镇的草根摊主“鸡排哥”突然走红网络。起因是有游客随手拍下了他边炸鸡排边幽默互动的视频，其真实又接地气的风格迅速引发网友共鸣，大家纷纷称他为“炸鸡排界的郭德纲”。

有媒体报道称，流量最高峰时，“鸡排哥”的抖音账号开通仅20天粉丝量便突破100万大关，其摊位前被围得水泄不通，本人也被邀请到不同城市进行“首炸”，甚至登上了综艺节目。

几乎同一时期，一位分享煮鸡蛋技巧的素人博主“爱吃蛋”一夜爆红。他只是简单分享了一个煮蛋方法：水开下蛋，9分12秒捞出，立即过冷水。

凭借这一精准教学，“爱吃蛋”在短短3天内涨粉超过100万，被网友封为“蛋神”。截至2025年12月10日，其账号一共仅发布14条作品，粉丝量从最初的200人暴涨至300万。网友惊叹：“没想到煮鸡蛋也是艺术。”

“爱吃蛋”作品分享

到了今年初，重庆合川女孩“呆呆”的走红，则将这一现象推向了一个新的高度。1月9日凌晨，这位在重庆城区做美甲师的00后女孩，剪辑了一条不到一分钟的视频发到社交平台上。

视频里没有精致的包装，没有精心设计的脚本，她只是对着镜头说了一句：“1月11号家里杀年猪，爸妈年纪大了按不动，谁有空来帮忙？事成请吃刨猪汤！就想家门口停满车，比结婚还热闹，在村里扬眉吐气一回。”

就这么一句朴实无华的邀约，在48小时内获得了近20万点赞和10多万转发。她建立的6个500人“刨猪汤群”迅速满员。短短两天时间，全国各地约1万名网友线下奔赴这个小山村。

据统计，1月11日至12日两天，呆呆直播间的点赞总数达3304.5万次，直播间观看人数超3000万人，她的个人账号粉丝也从不足500人暴涨至272万。

这种“无心插柳柳成荫”的爆红剧本，在两个月后再次上演。3月，佛山顺德一家名为“莫氏鸡煲”的乡村小店因为一条探店视频意外爆红。老板老莫不希望被拍得太好，“生意太忙做不了”的“劝退式”言论反而激起了更多人的兴趣。

截至目前，那条探店视频点赞已超180万，而这家原本每天只接待10桌本地客人的小店，客流瞬间暴涨20倍，单日最高客流超过8000人次。香港著名影星李国麟、马德钟等人也前去打卡。

莫氏鸡煲老板“雷霆发言”

不难看出，这些故事的共同点都是：走红的主体为普通人，走红的介质是短视频。他们所分享的原本看着不起眼的日常，最后竟然发酵成了现象级的流量事件。

而这种加速现象，让人们很容易将目光聚焦在最显性的技术变量——“算法”上。毕竟，算法助推了谁能被看见、谁会被淹没。于是，“算法造神”的说法应运而生，成为公众理解这一现象最便捷的解释框架。

为什么“算法造神论”是一种误解？

不少人觉得平台想捧谁就捧谁，算法是就像一个“技术开关”，按下按钮“神”就诞生了。

不过，在北京市社会科学院副研究员王鹏看来，算法本质上是“放大器”而非“造物主”。它只是基于用户行为反馈的流量分配工具，无法让完全脱离大众需求的内容获得传播，只能放大那些已经获得初始用户认可的内容。

上海财经大学数字经济研究院副院长崔丽丽也表达了类似的观点，她认为所谓的“造神”效应，其实是互联网流量平台的“需求端规模经济”带来的。只要内容符合大多数人的偏好、点燃了大众的情绪，就能在短时间内得到快速传播，算法只是遵循“看的人越多，推荐越多”的逻辑在运转。

就拿重庆合川“呆呆”的刨猪宴案例来说，其能火根本动力在于城市化进程中大众对乡土年味的集体怀念、对互助分享传统人情的渴望，以及“呆呆”视频中流露出的真诚与困境所形成的强烈情感共鸣。

崔丽丽分析说，能够回应社会公众普遍心声的、有感染力和创造力的内容，天然具备走红的属性，“集体情绪、感触和心声，以及社会普遍现象会更突出一些”。

呆呆的视频刚好戳中了那根弦，大家开始疯狂转发、涌入直播间、甚至买票去重庆。等这些用户行为的数据跑起来，算法才反应过来，开始加大推荐。从头到尾，算法都是被动响应的那个。它不可能提前预测谁会火，更不可能凭空捏造一个网红，也无法预知下一个“呆呆”会在何时出现。

“呆呆”刨猪宴现场

另外，平台有没有必要去“造神”也值得讨论。一般我们认为，一个健康的平台生态，靠的是内容够丰富、创作者够多。如果把所有流量都灌给一两个人，用户看几天就腻了，转头就会投向其他App。因此，扶持百花齐放远比打造一枝独秀更符合平台的长期利益。

从风险控制的角度看，与个别网红深度绑定也存在巨大风险。网红是人，人是不稳定的。一个网红可能因为言论失当、行为失范、甚至莫须有的谣言而迅速“塌房”。如果平台将其流量命脉系于少数几个网红身上，一旦出现风险，平台将承受巨大损失。

王鹏指出，时不时出现的“素人神话”可以降低创作者的准入预期，吸引更多人参与内容生产，但这跟“集中资源造神”是两回事。

还有一个常见的误解，就是把一个网红的成功归结为“被算法选中了”。这其实是一种叙事陷阱，把网红走红简化成“被算法选中”，听起来很玄乎，好像算法手里有张名单，轮到谁就是谁。但该说法忽略了一个关键问题：为什么是“这一类”内容会火，而不是“那一个”？

按照王鹏的分析，网红走红是偶然性和必然性的混合。必然的部分是触达了社会情绪，每个时期大众心里都有一些共同的渴望、困惑、焦虑，这些情绪决定了“某一类”内容一定会火。比如于文亮对应普通人对“容貌焦虑、平凡叙事”的表达渴望，郭有才踩中了下沉群体对“接地气的逆袭叙事”的情感共鸣。

郭有才

偶然的部分是谁会成为那个幸运儿，于文亮火了，但另一个同样拍日常的素人没有火，这里面确实有运气成分，可能是发布时间刚好，也可能是第一条评论带起了节奏。但把一切都归结为“算法选中”，就等于用一个神秘的黑箱解释了一切，反而让我们忽略了：那些素人到底做对了什么？他们触动了我们哪根心弦？

网红走红背后的“多因一果”真实模型

既然“算法造神”是误解，那网红到底是怎么红的？可以确定的是，这并非单一因素驱动，而是一个典型的“多因一果”现象。一个相对完整的真实模型，至少包含六个层面的因素。

最基础的是内容本身。无论是董宇辉的文化带货、李子柒的田园生活，还是“爱吃蛋”那条精确到9分12秒的煮蛋教程，内核都是能够提供独特价值或情感共鸣的内容产品。内容不行，其他一切都是空谈。

但光有内容不够，还得有人接住它。用户的点赞、评论、分享，是内容获得社会认同最直接的体现。

于文亮之所以能火，不是因为他拍得有多精良，而是因为他击中了无数普通人的“平凡羞耻症”，大家在他身上看到了自己，也看到了“原来平凡也可以被认可”。这种深层次的情感连接，才是内容能够发酵的前提。

当内容开始被关注，专业的运作就该上场了。MCN机构在内容策划、流量运营、商业变现方面提供的系统支持，能够帮助创作者从“偶然走红”走向“持续发展”。

崔丽丽在谈到这个问题时强调，个人天赋、专业运营和算法推荐三者缺一不可，但如果非要分个权重，她觉得“个人天赋可能要占40%，其他占60%”。她的理由是：专业运营的一个重要内容，就是要基于算法逻辑来指导内容策划，两者其实是息息相关的。

那么什么样的天赋更容易成功？王鹏给出了一个更具体的判断：长红的网红和那些昙花一现的网红，最核心的区别在于是否具备独立的“内容生产能力和IP价值沉淀”。

“像Papi酱这样的长红创作者，能够持续输出适配不同阶段社会情绪的差异化内容，形成不依赖单一平台流量的个人品牌。而那些迅速消失的网红，往往只是某个流量标签的‘临时载体’。比如靠一首翻唱走红的歌手，一旦用户对这首歌审美疲劳，他就很难再获得曝光。”

papi酱热度不减

崔丽丽也提到了类似的现象：“长红的网红需要在内容中保持并强化个人内容风格与IP的特色，不断创新内容形式，内容有深度，与时俱进，而不是短期昙花一现的或者形式风格单一没有迭代的内容。唱歌类特别是翻唱歌手类的主播，很容易因为一首特别风格的歌曲而走红，但是很难持续走红，就是这个原因。”

除了个体和机构的努力，外部环境也很重要。国家政策对直播行业的规范引导，以及各地政府借助网红推动文旅、助农的举措，为网红成长提供了正向的社会土壤。

比如“鸡排哥”走红后，景德镇当地文旅部门顺势介入，把他推向了更大的舞台；呆呆的刨猪宴爆火时，重庆当地媒体和相关部门也给予了关注和支持。这些外部力量会在某些节点上放大走红的效果。

最后才是技术平台和算法。平台通过算法机制和社区规则，既为优质内容提供了曝光渠道，也设定了内容的安全红线。而算法的作用，是在上述所有因素共同作用、产生了初始热度之后，把内容推送给感兴趣的用户。

王鹏用了一个很形象的表述：在这个造星链条中，个人天赋提供了差异化的内容素材，算法是流量的“准入闸口”，让内容获得了初始曝光机会；专业运营是“转化器”，负责把流量落地为商业价值。

因此，综合来看，网红的走红是一连串因素共振的结果。缺了任何一个环节，都可能止步于“小范围自嗨”。

被忽视的“专业能力”，主播是一门新职业

值得一提的是，在2024年，人社部已经正式将“网络主播”认定为国家新职业。这不是随便贴个标签，而是意味着这个岗位有了明确的职业标准、技能要求和评价规范。

换句话说，主播和厨师、会计、工程师一样，是一门需要系统学习和持续精进的专业。很多人只看到“一条视频涨粉百万”的结果，却忽略了背后的积累。

比如，“爱吃蛋”那条9分12秒的煮蛋教程，看起来简单，但要想想：他是怎么得出这个精确时间的？他煮了多少次蛋、试了多少种火候、记录了多久，才找到这个“黄金窗口”？这些功夫，观众看不到，但恰恰是专业能力的体现。

同样，手工博主“陆三层”做的那些微缩模型，一个3厘米高的小房子门窗俱全、自带灯光，一个小人儿关节灵活到可以自由活动。从裁剪、折叠到组装、上色，每一个步骤都是手工完成的。这种手艺，不是天赋两个字就能概括的，背后是无数个小时的练习和打磨。

博主“陆三层”展示纸制微型小屋

再比如“鸡排哥”，表面上他只是个炸鸡排的摊主，但他边炸边聊、见招拆招的幽默感，那种让游客随手一拍就想发网上的“网感”，其实是一种非常稀缺的现场表现力。

崔丽丽把这类能力归结为“有感染力和创造力的内容”。她说，能够回应社会公众普遍心声的、有感染力的内容，天生具备走红的属性。但这种感染力，往往不是天生的，而是在日复一日的实践中长出来的。

所以，当我们说“主播是一门新职业”的时候，不是在拔高这个行当，而是在还原一个事实：很多看起来“一夜爆红”的素人，绝大多数在爆红之前，已经默默积累了很长时间。只是这些积累发生在公众视野之外，所以被忽略了。

而专业化的另一个体现，是专业的运营。很多人对MCN机构有偏见，觉得它们就是流水线式的“网红工厂”，生产出来的内容千篇一律。这种批评有一定道理，但也不能一棍子打死。

专业运营的一个重要功能，是把流量落地为商业价值、延长内容生命周期。一个素人突然火了，面对突如其来的流量，很多时候是手足无措的。怎么接广告？怎么选合作？怎么规划下一步内容？这些如果没有专业团队的支持，很容易把一手好牌打烂。

打了个比方：就像一个厨师，他首先要会做菜，这是他自己的天赋和手艺，但他也得知道食客喜欢什么口味、餐厅怎么经营，才能把好菜卖出去。专业运营就是后边这部分能力。

回过头看，公众对“算法造神”的执念，某种程度上也反映了对主播这个职业的不了解。这种叙事不仅不公平，也容易误导那些想进入这个行业的人，让他们以为长红靠的只是运气。

平台应从“技术中立”到“算法向善”

不过，承认算法不具备“造神”的自主意志，不意味着平台可以推卸责任。相反，平台掌握算法技术这一新型生产资料，就必然承担相应的主体责任，需要对自己的规则保持透明。

崔丽丽指出，平台公布算法逻辑，可以让大众更了解内容传播的过程，有益于他们提升对平台的信任感。

那具体应该怎么做？她给出了一个很具体的建议：关键是要把选择权交给用户。平台应该明确告知用户，个性化推荐的好处是什么、坏处是什么，让用户自己决定是否愿意接受基于标签的个性化推荐，还是选择关闭它。

用崔丽丽的话说，“用户要有知情权”，而对于中国数亿的互联网用户来说，“估计绝大多数的用户并不清楚这些”。

在这点上，很多人刷短视频的时候，并不知道自己看到的内容为什么会被推荐，也不知道自己可以选择不看哪类内容、甚至可以关闭个性化推荐。这种不透明正是“算法造神论”能够流行的土壤，因为大家不了解，所以容易猜测、容易怀疑。

王鹏则从另一个角度提出了要求。他认为，平台至少应该做出两类披露：

第一类是流量分配规则的可解释性披露。明确说明内容推荐的核心评估维度，比如内容质量、用户互动、公共价值等指标的权重逻辑，避免黑箱操作。

目前来看，这种披露已经不是纸上谈兵。以抖音为例，其安全与信任中心官网介绍了推荐算法的工作原理，算法会结合用户行为和视频本身的价值权重，推算出视频推荐的价值分数，并将综合得出的价值最高的视频推送给用户。

在这个过程中，推荐算法会对用户的一系列行为预估，这些行为包括点赞、关注、收藏、分享、不喜欢、是否点击作者头像、评论区停留时长、长期消费等。

第二是公平性承诺。对公共价值类内容设置保底流量池，对极端博眼球的内容设置流量上限，防止流量过度向低质、情绪化的内容倾斜。

实际上，主流平台已建立起类似的干预机制。这里同样以抖音为例，所有在平台发布的内容都会经过评估，流量越高的经历的评估次数越多，标准也越严格。一条视频从初审、复审到三审，流量每达到一个新阈值，都会触发更严格的“人工+机器”审核。相当于为博眼球的低质内容设置了自动的“流量天花板”，防止其无限传播。

王鹏的两条建议，指向了同一个问题：算法不能谁的数据好就推谁，因为数据好不等于内容好，点击率高不等于有价值。而“算法向善”这个概念，听起来有点虚，落到实处就是“透明、选择权、公平性”。

透明是指平台愿意告诉用户“我的规则是什么”；选择权是指用户可以决定“我要不要被算法推荐”；公平性是指平台对不同类型的内容有一套相对公允的评估标准，而不是简单地把流量交给点击率。

崔丽丽还提出了一个更根本的问题：流量分配的公平性到底怎么定义？她说，平台的两端，一边是用户，一边是内容生产者，“那是我对用户公平还是对内容制作者公平？还是平台应该有一个统一评价内容优劣的标尺，根据这个标尺去衡量所有的内容？”这些问题没有标准答案，但至少应该被提出来，被讨论。

综上来看，算法的本意是好的，帮助用户更高效地获取信息，帮助优质内容获得应有的关注。如果没有算法，我们可能还停留在门户网站的时代，每天被海量信息淹没，找不到自己感兴趣的内容。

只不过，它在服务用户的同时，也需要接受监督，并兼顾公平、不忘引导。这既是平台的责任，也是平台长期发展的基础。