在社交电商与内容种草盛行的时代，小红书作为年轻用户聚集的消费决策平台，其评论区本应是真实用户体验的汇聚地。然而，总台记者2025年7月的深度调查却撕开了这层“真实”的面纱——一条以暗语为纽带、虚假交易为支撑、AI技术为辅助的网络水军黑产链，正在悄然操控数亿用户的消费决策。

一、暗语体系：从“S蛋”到“回锅蛋”的迭代升级

2025年7月，记者在小红书搜索“刷单”“控评”等关键词时，平台会弹出“内容违规”的警告。但当输入“S蛋”“鱼塘”等替代暗语后，大量隐晦的招募帖随即浮现。这些暗语并非随意设计，而是经过多次迭代升级的“行业黑话”：

- “S蛋”变种：原指基础刷单任务，现已演变为“回锅蛋”（反复修改评价）、“炒蛋”（刷热度）、“蛋壳”（伪装账号群）、“煎蛋”（紧急刷单）。例如，某水军群要求刷手在24小时内完成50条“煎蛋”任务，每条好评报酬1元。

- 任务分层传递：中介（“厨神”）通过加密通讯工具（如Telegram）向小组长（“掌勺”）分配任务，最终由刷手（“打蛋”）执行。这种层级加密模式大幅降低了被平台监测的风险。

- AI辅助造假：水军使用AI工具批量生成“非模板化”好评，通过同义词替换（如“亲测有效”→“实测管用”）、AI换背景合成“实拍图”等方式增强真实性。某中介提供的“话术库插件”可一键生成个性化评论，效率较人工提升数倍。

二、虚假交易：5元买好评背后的技术博弈

记者亲历的刷单案例揭示了水军如何规避平台算法监测：

- 低价商品刷评：在淘宝某店铺，记者以95元拍下标价829.9元的不锈钢壁龛，店家通过改价付款后转账100元（含5元佣金），并要求确认收货后发布指定好评。尽管未真实发货，但物流信息实时更新，且使用全国多省份随机跳转的发货地址，模拟真实用户分布。

- 空包裹增重：为规避“轻包裹监测”，店家在空包裹中添加废纸、小礼品，使重量增至0.3kg以上。某水军中介透露，此类操作可使好评通过率提升40%。

- 真人账号伪装：水军招募普通用户伪装成“已购用户”，发布未使用产品的虚假好评。例如，某洗护品牌通过中介招募真人刷手，以1元/条的价格购买“防晒喷雾好用”“沫芮洗发水去屑强”等诱导性评论。

三、平台规则漏洞：自由探店模式成造假温床

除直接刷评外，部分平台项目也沦为水军牟利工具。以大众点评“全民搭伙来探店”为例：

- 自由探店模式：商家允许用户不到店体验，仅需根据提供的图片和文案撰写探店笔记。记者获得的金珏全龄多维语言成长学院任务中，商家明确表示“大部分人通过线上联系提交笔记”。

- 必须到店模式造假：在美莱医美机构，工作人员仅带领记者参观8分钟并拍照，却要求在笔记中重点介绍未体验的“黄金微针项目”，并提及未见过的医生。最终，记者凭门店照片和编撰内容获得12.96元报酬。

- 数据造假产业链：某非法网站“聚訫平台”提供一站式自助下单服务，业务覆盖涨粉、播放量、引流、控评等全链条。其“举报业务”更成为水军新生意——通过威胁封号敲诈勒索，形成“封号圈”细分业态。

四、技术对抗：平台监管与黑产的猫鼠游戏

面对日益隐蔽的刷评手段，平台技术反制措施也在升级：

- 暗语实时追踪：小红书新增“暗语实时追踪系统”，对“蛋”类关键词关联的笔记自动限流，并标记发布者账号行为（如频繁修改评价触发审核）。

- 多地试点黑名单：部分城市试点“刷单黑名单”与征信挂钩，组织者最高面临200万元罚款及3年从业禁止。

- AI审核升级：小红书后台每天收到近万举报量，用户随手举报显著助力社区治理。平台可做到0.1秒识别机刷，对人工刷量识别准确率达99.9%。

五、用户与品牌的双重困境

刷评黑产不仅损害消费者权益，更对品牌造成长远伤害：

- 消费者决策误导：某用户因看到大量“沫芮洗发水好用”的虚假好评而购买，使用后却出现头皮瘙痒问题。此类案例在黑猫投诉平台屡见不鲜。

- 品牌声誉反噬：某医美机构通过水军洗白负面评价，短期内提升销量，但后续因服务问题引发集体投诉，导致口碑崩塌。

- 真实内容被淹没：小红书官方数据显示，2025年第二季度平均每天清理刷量笔记4285篇，其中人工刷量笔记占比21.5%。真实用户的优质内容因被淹没而难以获得曝光。

六、破局之路：技术、法律与用户教育的三重奏

根治刷评黑产需多方协同：

- 技术层面：平台应持续升级语义识别技术，切断暗语传播链条。例如，通过NLP模型分析评论情感倾向与内容一致性，识别AI生成文本。

- 法律层面：2025年生效的《网络信息内容生态治理规定》明确，组织刷评控评可处10万元以上100万元以下罚款。监管部门需加强跨平台数据共享，打击境外技术团队支持的灰产平台。

- 用户教育层面：平台可通过“真实用户认证”“消费后评价”等机制提升评论可信度。例如，小红书推出的“已购用户”标签，可有效区分真实消费者与水军账号。

在这场真实与虚假的博弈中，平台、用户与监管者需共同构建“技术防御+法律威慑+用户觉醒”的立体防线。唯有如此，方能让评论区回归“真实分享”的初心，让消费决策不再被暗语与数据所绑架。