作者丨江上酒
编辑丨子彤
大数据杀熟正变得愈发隐蔽。近期新京报报道了一起典型案例：三人聚餐时使用同一团购券，三部手机竟显示出三个不同价格。
“大数据杀熟”并非新话题。早在 2021 年，用户便发现苹果设备在外卖、酒店预订上的价格高于安卓，这部分溢价被戏称为“苹果税”。然而，此次报道揭示了一个新现象：不仅苹果手机与其他设备存在价差，不同价位的安卓手机之间也可能看到不同的价格。
为验证这一猜想，本次测试选取了三款代表性设备：iPhone 16 Pro（苹果机）、售价 5099 元的安卓机（安卓 A）及售价 999 元的安卓机（安卓 B），对主流电商平台进行横向价格对比，旨在探究是否存在“看机下菜碟”的现象，以及“安卓税”是否真实存在。
同款链接，苹果价格反低于安卓
测试涵盖市面上五大主流电商平台（3 家货架电商、2 家内容电商），选取 3C 数码、美容护肤、食品三大类目进行比对。首轮测试聚焦于具有代表性的 3C 产品——iPhone 17 Pro Max 256G 版本。
图表制作：派代
数据显示，内容电商整体定价高于货架电商。在货架电商中，平台 A 与平台 C 价格最低，可至 8198 元。值得注意的是，在同一商品链接下，部分平台出现了“苹果机更便宜”的反常现象：在货架 A 中，苹果机比两部安卓机低 100 元；在货架 B 中，价差甚至达到 500 元。
深入分析货架 A 的截图（从左至右依次为苹果机、安卓 A、安卓 B）发现，三者商品配置完全一致，但苹果机享受了更多优惠。价差根源在于优惠券分配：三部手机均获得“换新补贴”，但苹果机获配 1300 元优惠券，而两部安卓机仅为 1200 元。此外，苹果机与安卓 B 的优惠券显示有时效，安卓 A 则未显示。
同款链接下，安卓机报价比苹果贵 100 元
次日复测显示，当苹果机优惠券过期后，其价格回升至 8298 元，与安卓 B 持平，证实了价差源于动态优惠券而非基础定价。
左侧为苹果机，右侧为安卓 B，苹果优惠次日消失
货架 B 的情况更为特殊：苹果机与安卓机参与了完全不同的促销活动。苹果机参与“换新补贴”，获 500 元红包；安卓机参与“开学季”，仅获 4-5 元优惠。
最左侧为苹果，与另外两部安卓机参加的活动不同
对比结果表明，在电商场景下，传统的“苹果税”刻板印象已被打破，苹果用户反而可能因平台策略获得更低价格。
“机型歧视”背后的算法逻辑
单一品类测试可能存在偏差，例如平台可能默认苹果用户对苹果产品购买意愿更强从而发放更大红包。为排除干扰，第二轮测试选取高客单护肤品——SK-II 套装。
图表制作：派代
结果显示，货架 B 全网最低价且无机型差异，但在货架 A 中出现了显著价差：安卓 A 比苹果机和安卓 B 贵出近 50 元。
同款护肤品，安卓报价比苹果贵 48 元
价差依然源于优惠券分配的差异化。苹果机匹配到“今日闪降”活动，获“满 700 减 56"大额券；安卓 A 仅获“满 80 减 8"小额券；安卓 B 获“满 600 减 60"中额券。
苹果拿到的优惠券是三个手机中最大的
除货架 A 外，其他平台在此轮测试中表现正常。随后，第三轮测试转向低客单标品——特仑苏牛奶，重点观察搜索推荐的商品卡差异。
在货架 A 中，安卓 A 首位推荐为高端“梦幻盖”系列，客单价明显高于苹果机和安卓 B 推荐的普通款。在货架 B 中，“苹果税”现象重现：同款产品苹果机显示 42.4 元，而两款安卓机仅 37 元余，价差近 5 元；且安卓机能看到 25 元左右的低价奶，苹果机则无法看到。
货架 A 中，安卓 A 的商品卡推送了高端系列产品
货架 B 中，苹果的商品卡最贵
货架 C 情况较为复杂：苹果机推荐商品虽便宜但生产日期较早（5 月产），安卓 A 推荐商品虽贵但日期较新（7 月产）；安卓 B 虽显示高价，实为三箱装，折算后单价最低。
货架 C 中，安卓 A 的价格最贵
内容电商方面，平台 A 对苹果机和安卓 A 均推荐了高端系列，唯独安卓 B 未出现；平台 B 则倾向于向安卓机推荐高性价比“组合装”，而苹果机多为单箱商品。
内容 A 平台中，苹果机与安卓 A 出现了高端系列推荐
内容 B 平台中，三部手机的报价也较为同步
多轮测试证实，“杀熟”现象依然存在，但形式已发生根本变化：苹果机未必更贵，“安卓税”亦悄然出现。
大数据杀熟机制的隐蔽进化
综合三轮测试，可得出两大核心结论：
杀熟行为趋于隐蔽化
自 2019 年《电子商务法》施行及 2025 年《互联网平台价格行为规范》印发以来，监管层明确禁止基于用户画像设置不公平价格。然而，平台的“杀熟”并未消失，而是从明面上的价格差异转向隐蔽的优惠券差异和活动差异。相比直接标价不同，通过动态分配优惠券和定制化活动进行“杀熟”，更具灵活性且难以取证。
本质是消费能力画像的精准捕捉
无论是“苹果税”还是“安卓税”，其本质并非针对设备品牌，而是平台对用户消费能力、价格敏感度及购买意愿的深度画像。设备型号仅是标签之一，平台真正测算的是：用户需要多大优惠才会下单，又能承受多高的溢价而不流失。
当商品价格不再单纯由成本与供需决定，而是掺杂了算法对消费者的预判时，展现在用户面前的不仅是商品标价，更是算法为每个人定制的“心理价位”。消费者以为在挑选商品，实则平台也在筛选用户：谁值得用低价争取，谁又可以承担更高的成本。