01、現實商業中一個非常有趣的部分在于——你覺得某些策略很愚蠢但事實上卻很聰明，今天我們就來看一看這些有趣的案例——

　　第一個看起來很笨但實際上聰明的案例莫過于YouTube的可跳過廣告，我在《細思極恐的YouTube可跳過廣告》一文中詳細聊過，這個設計看起來谷歌放棄了很多利益，然而這個簡單的按鈕可以吸引受眾注意力、可以幫助廣告主進行廣告質量判斷、可以從機制上優化廣告效果，一舉三得。　　

　　另一個例子還是谷歌，按理說，谷歌作為世界上最大的在線廣告提供商，理應不讓人屏蔽廣告，然而谷歌旗下的Chrome瀏覽器的卻歡迎廣告屏蔽類的插件，其中最著名的插件叫：Adblock plus，這個插件全球已經超過 5000 萬用戶了，那么谷歌這么做的目的是神馬呢?　　

　　其實谷歌的想法是，那些愿意費盡心機的裝廣告插件的人的確就是對廣告不那么感興趣的人，他們本身的廣告轉化率就特別低，還不如讓他們不看，這樣還能提供一個關注用戶體驗的美名，甚至谷歌都計劃開發自己的廣告攔截工具，因為谷歌覺得，與其讓用戶用別家的攔截插件，不如自己動手，這樣自己還能知道用戶都攔截了哪些廣告。

　　第三個例子，我們收到詐騙短信，往往非常弱智，一眼看出來就是騙子，我經常替騙子擔心——就這智商能騙到人嗎?

　　然而真的是騙子不愿意把短信編的更加有技巧嗎?當然不是，騙子的邏輯是——如此弱智的短信都相信的人，下一步我就可以很容易地和他溝通打錢上鉤了，我成本會降低，如果編一個正常人開始就會上鉤的短信，吸引的就是一批正常人，下一步引誘上鉤的成本就變得極高，騙子哪有那么多時間和正常人聊天，成功率太低了，因此，弱智短信征集到的都是騙子的垂直用戶。

　　第四個例子，是價格歧視，麥當勞會在餐廳周圍發優惠券，領券的人可以用極其便宜的方式買到漢堡，如果真的要搞促銷，麥當勞為什么不直接降價而要采取這種雇人發優惠券的低效方式呢?　　

　　因為它要通過這種機制區分對價格敏感的人和對價格不敏感的人，那些愿意去餐廳周圍領取優惠券的人大多是學生或工作不久收入有限的人群，麥當勞對他們少賺一點，但依然是賺錢的，而對那些認為領劵是丟人的情侶、白領們，麥當勞則原價賣給他們，賺的更多。

　　通過一張小小的優惠券，麥當勞就輕易地區分了人群。

　　第五個例子，很多正版軟件如Photoshop，通常對盜版睜一只眼閉一只眼，是因為他們技術上做不到嗎?當然不是，市值已經 1300 的PS母公司Adobe的技術在行業里是極其強悍的。

　　Adobe這么做的邏輯是，那些愿意花上一整天時間到各種下載論壇上去下載一個盜版PS的人，他們的時間是沒那么值錢的，即使使用再強、再嚴密的防盜版技術策略，他們也大概率不會成為Adobe的付費用戶，因為以他們的消費觀念即便付得起也基本上不太可能會買一個標價 3485 塊的正版PS，而對盜版睜一只眼閉一只眼還可以培養軟件的整體用戶群，獲取市場占有率。　　

　　總結一下：

　　這類讓人看起來很愚蠢但實際上很聰明的策略有一個共同點就是，他們都用一種天然的篩選機制對不同的人進行了一次篩選，從而對他們的目標人群進行既定的策略，但對非目標人群采取讓利、友善的策略，這樣讓人看起來并不聰明，但實際上達到了既定目標。

　　這些案例給我們的重要啟示是，任何一個策略都應該考慮是不是可以用某種機制去區分目標對象，而不是一味一刀切，仔細一看，就發現這個篩選機制蘊含著極高的智慧。

　　02、與此相對，還有一些策略，看起來非常精明，但最終被證明是一些愚蠢的做法，我們來看一些案例——

　　第一個例子，眼鏡蛇效應：

　　在英國殖民統治印度年代，英國政府發現當地眼鏡蛇泛濫成災，當時的印度總督為了解決這一問題想到使用經濟的方式解決這個問題，殖民政府宣布——民眾每打死一條眼鏡蛇即可到政府領取 4 英鎊的獎勵，幾個月后，這一策略的確起到了很好的作用，眼鏡蛇明顯減少，然而，很快殖民政府發現眼鏡蛇又慢慢多起來了，這是為什么呢?

　　原來，聰明的印度人為了獎勵，紛紛開始在家里養起了眼鏡蛇，長成之后打死去政府領賞，于是眼鏡蛇又泛濫了，最后，英殖民政府不得不取消這一獎勵政策。

　　另一個案例是最低工資制度，制定最低工資標準的初衷是為了保證窮人的利益，然而它真的能起到作用嗎?

　　事實正好相反——主流經濟學家幾乎都認為最低工資的出臺反而會增加失業，比如正常有 20 元/小時、 15 元/小時、 10 元/小時的工作，現在把最低工資標準定在 15 元/小時，那么會有相當一部 10 元/小時企業負擔不了成本而減少招工或者倒閉，而原來拿 10 元/小時的工人就會失業，盡管沒有失業的那部分人會多獲得一些收入。

　　這背后就是最近工資制度扭曲了經濟學的基本假設——價格由供給曲線和需求曲線共同決定，經濟學家弗里德曼在他的著作《資本主義與自由》中將最低工資指定描述成“好心辦壞事”的典型。　　

　　我們再來看另外一個案例，在 19 世紀末，歐洲的古生物學家來到中國，他們在中國中西部地區發現了很多恐龍古化石，但這些化石大多都在當地的農民手中，于是他們就花錢向當地農民購買恐龍骨化石，但他們不久便發現買到的恐龍骨化石都非常零散，很少能買到特別完整、大型的化石，這是為什么呢?

　　經過他們仔細調查發現，原來他們購買是按“件”來進行購買的，聰明的中國農民于是就把手中的大型化石想盡辦法分割成多塊進行分批出售——神馬樣的激勵機制就會產生神馬樣的結果。

　　再來， 1960 年代，為了減少汽車事故造成的傷亡，美國國會出臺了嚴格的汽車安全法案，要求全美每一臺出廠的汽車必須強制安裝安全帶等系列安全裝置，我們直觀認為這對減少交通傷亡肯定有好處對吧，然而事實卻沒有那么簡單：

　　經濟學家薩姆*佩茲曼在 1975 年的一項研究則揭示了另一個真相——法案實施后的確減少了每次車禍的死亡人數，但卻增加了車禍的次數，甚至行人死亡人數還增加了，原因在于安全帶影響了駕駛員的狀態，駕駛員由于安全帶的出現開車速度更快、更放肆，因此，任何策略的影響其實都沒有我們想象的那么簡單。

　　總結一下

　　這些看起來很聰明但實現起來并沒有起到作用的策略通常有一個共同點——他們忘記了人們會對激勵做出反應，因此設計優秀的激勵機制就變得非常重要，一個好的激勵機制應該是既能有效調動積極性，又能防止積極性的扭曲。

　　YouTube的早期推薦機制中視頻的點擊率權重非常高，點擊率當然是非常重要的指標，但它權重過高的結果就是每一個上傳視頻的貢獻者都絞盡腦汁把標題變得聳人聽聞、把封面變得石破天驚，而忽視了視頻本身的重要性。

　　后來YouTube更新了算法，優化了播放完成率、播放時長、關注率、觀看次數等其他指標的重要性，才有效打壓了標題黨和封面黨。