“今天已有 1,240 人购买。”“来自成都的小林刚刚注册。”“入住本房间的大多数客人都会重复使用毛巾。”这类信息在网上随处可见，而它们之所以有效，背后的原因心理学家已经研究了七十多年。理解这些原因，决定了你的社会认同是能打动人，还是被忽略，甚至适得其反。
本文依据原始研究来解释社会认同心理学，而不是转述网上反复流传的营销数字。如果你需要先了解一个简短定义，请阅读什么是社会认同？，再回到这里。
心理学中的社会认同是什么
罗伯特·西奥迪尼（Robert Cialdini）在《影响力》（Influence，1984）一书中让这个概念广为人知。他的定义很简单：社会认同是指我们通过了解别人认为什么是正确的，来判断什么是正确的。西奥迪尼强调，有两个条件会让这种效应最强：
- 不确定。当我们不知道该怎么做时，别人的行为就是成本最低的证据。
- 相似。我们更愿意追随和自己相似的人，而不是和自己不同的人。
心理学还区分了追随他人的两种动机，这一区分由莫顿·多伊奇（Morton Deutsch）和哈罗德·杰拉德（Harold Gerard）在 1955 年发表：
- 信息性社会影响：我们模仿别人，是因为觉得他们知道我们不知道的东西。“这么多人选了这个套餐，应该没错。”
- 规范性社会影响：我们模仿别人，是因为想融入群体、被人接受。“像我这样的人都这么做。”
最近购买通知主要触发第一种动机：它为犹豫的访客提供信息。而“加入 3,000 位正在使用此模板的设计师”这样的信息则依靠第二种动机：它告诉访客，他所属的群体在做什么。
社会认同背后的研究
阿希线段实验：连显而易见的答案也会动摇
20 世纪 50 年代初，所罗门·阿希（Solomon Asch）请参与者判断三条线中哪一条与参照线一样长。任务很简单：独自作答时，人们出错的比例不到 1%。但当真正的参与者在一群事先安排好、全部给出同一个错误答案的“同伴”之后作答时，他在 36.8% 的关键试次中随大流给出了错误答案。大约四分之一的参与者从未屈从。
有两个细节对营销尤其重要。第一是人数：面对 1 名反对者时，错误率为 3.6%；2 名时为 13.6%；3 名时为 31.8%；人数再多，效果几乎不再增加。第二，一个盟友就能改变一切：当另一个人给出正确答案时，参与者从众的频率只有原来的约四分之一。阿希在 1955 年的《科学美国人》（Scientific American）上向大众总结了这些结果。
街角实验：人群会吸引更多人群
1968 年，斯坦利·米尔格拉姆（Stanley Milgram）、伦纳德·比克曼（Leonard Bickman）和劳伦斯·伯科威茨（Lawrence Berkowitz）在纽约一条繁忙的人行道上安排 1 到 15 人的小组，让他们一起抬头盯着六楼一扇什么也没发生的窗户，并拍下了 1,424 名路人的反应。只有 1 人抬头时，4% 的路人停下脚步，42% 也抬头看。当小组有 15 人时，40% 的路人停下，86% 抬头。唯一的变化，就是已经在这样做的人有多少。
酒店毛巾实验：“和你一样的人”胜过“拯救地球”
诺亚·戈尔茨坦（Noah Goldstein）、罗伯特·西奥迪尼和弗拉达斯·格里斯克维修斯（Vladas Griskevicius）测试了酒店请客人重复使用毛巾的提示卡（2008 年发表）。写着“大多数客人都会重复使用毛巾”的卡片，使毛巾重复使用率达到 44.1%，而常见的环保提示为 35.1%。写着“住过这间房的大多数客人都会重复使用毛巾”的卡片达到 49.3%，而该实验中常规提示为 37.2%。参照群体越接近，效果越强。
MusicLab：人气决定了什么会变得受欢迎
在 2006 年发表于《科学》（Science）的研究中，马修·萨尔加尼克（Matthew Salganik）、彼得·多兹（Peter Dodds）和邓肯·瓦茨（Duncan Watts）搭建了一个在线“音乐市场”，包含 48 首无名歌曲和 14,341 名参与者。一部分人只看到歌名；另一部分人还能在八个相互独立的“世界”之一中看到每首歌的下载次数。显示下载次数让成功变得更加不平等，也更难预测。质量依然重要（最好的歌很少表现差，最差的歌也很少表现好），但其他任何结果都有可能。
点赞：一个早期的赞会滚成雪球
列夫·穆奇尼克（Lev Muchnik）、西南·阿拉尔（Sinan Aral）和肖恩·泰勒（Sean Taylor）在一个社交新闻网站上进行了随机实验，并于 2013 年发表在《科学》上。发布时被随机多加一个赞的评论，从下一位读者那里获得正面评价的可能性高出 32%，最终得分平均高出 25%。相反，随机的踩大多被其他用户纠正了。比起负面信号，我们更容易跟随正面信号。
关键研究一览
| 研究 | 年份 | 发现 |
|---|---|---|
| 阿希，线段判断 | 1951–1956 | 面对一致的多数，36.8% 的关键试次给出错误答案；一个盟友让从众降到约四分之一 |
| 米尔格拉姆、比克曼和伯科威茨，街角 | 1969 | 15 人抬头：86% 的路人抬头，40% 停下 |
| 戈尔茨坦、西奥迪尼和格里斯克维修斯，酒店毛巾 | 2008 | “本房间客人”提示：重复使用率 49.3%，对比 37.2% |
| 萨尔加尼克、多兹和瓦茨，MusicLab | 2006 | 可见的下载量让热门歌曲更热门，也更难预测 |
| 穆奇尼克、阿拉尔和泰勒，点赞 | 2013 | 一个早期的赞让最终评分平均提高 25% |
“别人买了”为何有效：五种机制
- 降低不确定性。新访客无法在购买前试用你的产品。知道别人已经买了，是最好的替代证据。这就是信息性影响在起作用。
- 降低感知风险。如果很多人做了同样的选择且没有出问题，这个选择就显得更安全。因此社会认同在结账和注册环节最重要，因为那里的风险感最强。
- 传递相似性。毛巾实验表明，“和你一样的人”或“和你处境相同的人”比泛泛的人群更有分量。来自同一城市或同一行业的通知，比一个匿名数字更有说服力。
- 建立规范。当你展示大多数人在做什么时，就在悄悄告诉访客什么是正常的。正常的选择需要的理由更少。
- 不断累积。MusicLab 和点赞实验显示，早期信号会吸引更多信号。最初的评价和最初的注册格外宝贵。
社会认同何时会适得其反
同样的心理机制也可能对你不利。在美国亚利桑那州石化林国家公园进行、2006 年发表的一项研究中，西奥迪尼和同事发现：强调“过去有很多游客拿走了石化木”的告示牌导致 7.92% 的盗窃率，而只是简单请求游客不要拿走木头的告示牌，盗窃率为 1.67%。告诉人们某种坏行为很普遍，会让它看起来很正常。
韦斯利·舒尔茨（Wesley Schultz）等人 2007 年的研究发现了类似的陷阱。被告知用电比邻居少的家庭，反而把用电量向平均水平提高，形成“回旋镖效应”。加上一个笑脸（表示认可）后，这种效应就消失了。对网站的启示：
- 不要宣传大多数人做错了什么（“80% 的访客没有购买就离开了”）。展示大多数人做对了什么。
- 尽可能把数字和认可结合起来：计数器旁边放一条简短的好评，比单独一个计数器效果更好。
- 数字太小或太旧，反而可能暗示不受欢迎。“上个月有 2 人购买”可能比什么都不显示更糟。
- 虚假的社会认同不仅有心理风险，还有法律风险。关于美国 FTC 和英国对虚假评价的规定，请参阅我们的社会认同统计数据。
如何在网站上运用社会认同心理学
- 把证据放在犹豫最强烈的地方：价格页、注册表单、结账页，以及选项很多的产品页。
- 具体且贴近：“一位来自杭州的设计师刚刚开始免费试用”胜过“成千上万的满意用户”。
- 少量可信信号，而不是几十个：阿希的数据和街角实验表明，少数几个可见的人就完成了大部分作用。
- 尽早获得第一批证据：尽快收集最初的评价和推荐语，因为早期信号会滚雪球。
- 展示大多数人做对的事，并尽可能加上认可（星级、简短引语）。
- 保持真实和新鲜：只展示真实事件，时间如实标注。
- 衡量效果：先在一个页面上比较前后转化率，再推广到全站。
需要灵感？看看我们的27 个社会认同案例、社会认同弹窗指南，以及这些合乎道德的 FOMO 策略。
常见问题
心理学中的社会认同是什么？
它是指通过观察别人怎么做来判断什么是正确的倾向，尤其是在我们不确定、而那些人又和我们相似的时候。罗伯特·西奥迪尼在《影响力》（1984）中让这个概念流行起来。
信息性社会影响和规范性社会影响有什么区别？
信息性影响是因为你认为别人懂得更多而追随他们；规范性影响是为了融入群体而追随他们。多伊奇和杰拉德在 1955 年描述了这一区分。
使用社会认同算操纵吗？
只要是真实的，就不算。真实的评价和真实的活动能帮助人们基于更好的信息做决定。虚假的计数和编造的评价具有欺骗性，在许多国家也是违法的。
社会认同对所有人都有效吗？
不是。在阿希的实验中，大约四分之一的参与者从未从众。社会认同对犹豫不决的新访客最有效，对自信的专家最弱。
怎样免费为网站添加社会认同？
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让心理学为你所用
七十年的研究指向同一个方向：当我们不确定时，会看向别人，尤其会认真看那些和自己相似的人。在访客犹豫的那一刻，向他们展示和他们一样的客户正在做什么，并且做到真实、具体、及时。免费开始使用Traffic Trance，今天就在你的网站上展示真实的社会认同。
