這一年有很多模型的能力和功能早就在Deepseek 之上 而Deepseek的流量依然排在全球前3,國內第一 這有點異識 直到我昨天看到這份報告,我才找到了原因... 一個有趣的心理模型: Cinderella Glass Slipper Effect(灰姑娘玻璃鞋效應) 使用者留存不再依模型的一般效能,而是呈現「首個解決問題者通吃」的現象。 當一個新模型首次完美解決了用戶的某個高價值痛點(試穿成功「水晶鞋」),該用戶群便會形成極高的黏性。 在《灰姑娘》故事裡,王子在舞會上邂逅灰姑娘,她留下了一隻玻璃鞋。 王子帶著這隻鞋走遍全國,只為找到那個腳剛好契合的女孩。 這個比喻在心理學和商業研究中後來被引申為: “當一個物件與使用者的獨特需求高度契合時,這種匹配會產生強烈的依附與排他性。” 這種鎖定機制(Lock-in Mechanism)一旦工作流程與特定型的模型特性(如延遲、推理風格、工具格式)深度綁定,切換成本就會變得極高。 這是一種**「使用者與模型之間的情感鎖定效應」**。 OpenRouter 在分析上億次真實呼叫後,發現: • 最早接觸並與某模型「契合」(試穿)的用戶,會形成長期依賴; • 後續出現的新模型即使表現更強,也不一定能取代這種契合,讓他們遷移。 • 這些長期用戶群稱為「基礎留存群(foundational cohorts)」。 • 使用者遷移率和效能提升之間並非線性關係。 也就是說: 模型性能≠ 用戶忠誠。 一旦形成“體驗契合”,用戶就會像灰姑娘的鞋子那樣——只認這一雙。 它揭示了什麼? 1️⃣ 使用者行為層面:AI 使用的“人格依附” AI 模型不僅是工具,它們有不同的語氣、反應方式、表達邏輯。 久而久之,使用者會對某個模型形成一種熟悉感與信任感。 這種「人格穩定性」讓使用者更願意留在原有模型上。 這就像人際關係一樣: 你可能更喜歡某個朋友的說話方式,即使另一個人更聰明、更有高效,你也未必想換。 2️⃣ 技術層面:體驗配對的重要性 「玻璃鞋效應」提醒我們: 車型的真正競爭力,不僅在性能,而在「體驗匹配度(Experience Fit)」。 一個模型是否「懂我」——往往比它「更強大」更重要。 這對未來AI設計有重要啟示: 不同模型應形成風格化、人格化差異; 平台需要支援使用者與模型的長期關係維繫(如情境記憶、長期偏好); 微調(Fine-tuning) 和人格對齊(Alignment) 將成為使用者留存的關鍵。 3️⃣ 商業層面:忠誠度與生態鎖定 在平台經濟中,這個效應意味著: 誰能先找到並滿足某類使用者的“契合點”,誰就能建立穩定生態; 模型間的競爭,正從「算力與價格」轉向「心理契合與使用習慣」。 這與人類心理完全一致: 人不一定選擇最好的產品,而是選擇最適合的產品。 這正是AI 時代的「情感黏性經濟」。
例如: Claude 4 Sonnet、Gemini 2.5 Pro 的首發用戶,5個月後仍有40%留存; GPT-4o Mini 的「早期使用群體」成為固定基礎; DeepSeek 出現「回流效應」:使用者嘗試其他模型後又回到它。
OpenAI可能很早就發現了這種現象 所以他們一直在調教GPT的性格和增強記憶能力,讓GPT跟使用者進行深度情感綁定! 反觀其他模型我們可能感受不到它的個性!


