如何靠激怒美国人赚钱：追踪跨国愤怒诱饵生意

看似发生在英国街头的移民议题采访，为什么会出自斯里兰卡运营的账号，又以几乎相同的面貌出现在美国与澳大利亚？Christophe 从一组 AI 视频追查账号、培训生意和平台收入规则，试图理解这套跨国内容生产为何围绕愤怒运转。

1. 相同的抗议话术，出现在不同国家的“街头采访”里

• 调查从一条 Facebook 视频开始：一名看似身处英国反移民抗议现场的女性声称，只要削减福利，就能让移民离开。这段“街头采访”获得超过一百万次观看。随后出现的一组视频里，不同人物却反复说出几乎一样的话，包括“削减他们的福利”“整个制度坏掉了”“需要彻底改革”。Christophe 指出，这些视频都是 AI 生成的，连制作它们的提示词也在传播。虚构街访、图片和新闻更新共同构成了一种煽动愤怒的内容类型，尤其围绕反穆斯林和反移民话题。
• 账号的自我介绍与实际运营地点并不一致。许多账号声称来自英国，但进入主页名称下的“主页透明度”栏目，会发现运营者位于斯里兰卡、越南、柬埔寨和菲律宾等地。同类账号还针对澳大利亚和美国发布几乎相同的内容，把“削减福利、让他们自行离境”的说法换上不同国家的外衣。Christophe 因此追问：究竟什么机制，让世界一端的人如此热衷于生产针对另一端社会矛盾的内容？

2. 一个账号背后，是能复制的培训与赚钱网络

• “I Love UK”是发布英国抗议 AI 视频的账号之一，透明度信息显示其由斯里兰卡人员管理。追查过程中，Christophe 找到 2025 年的《为利润而仇恨》调查：一个斯里兰卡商业网络通过 128 个 Facebook 主页和群组，向英国受众发布这类图片，合计覆盖超过 150 万名关注者。参与调查的分析师 Siddharth Venkataramakrishnan 与记者 Niamh McIntyre 接受采访；在核对记录后，受访者判断，“I Love UK”很可能属于这一网络。这个结论保留了“很可能”的限定。
• 这 128 个主页和群组都关联到 Geeth Sooriyapura 经营的一所线上学院。他自己运营数个英国政治主页，也教学生制作同类内容。受访者认为，他通过培训、指导其他斯里兰卡人，使当地成为这门生意的重要据点。Geeth 在社交媒体上展示富裕而成功的生活，向潜在学员证明模式可行；受访者强调，这种“有人已经靠它赚到钱”的可见榜样，具有很强的吸引力。
• Christophe 新建 Facebook 账号，直接询问多家主页“为什么要这样做”。少数运营者回复了，但没有人愿意接受采访；“I Love UK”给出的解释很简单：他们只是需要钱。他据此提出一个可能的起步路径：某位斯里兰卡用户观看 Geeth 的教程，学会提示词、题材与运营策略，然后开始发帖。这是基于调查的推测，并不是已经核实的个人经历。类似生产据点还包括越南、印度、巴基斯坦、孟加拉国、柬埔寨、印度尼西亚和尼日利亚，Geeth 也只是众多教授 AI 内容变现的讲师之一。

3. 为什么盯上英美澳：同一次观看，在广告市场上价格不同

• 教程经常明确教授如何触达英国、美国受众，包括怎样生产“美国政治新闻”领域的 AI 视频。Christophe 认为，仅用移民争论激烈或英语普及来解释并不充分：欧洲其他地区也有激烈移民争论，印度也有数亿人说英语。他于是采访了拥有超过 200 万 YouTube 订阅者的教程创作者 Kashif Majeed。Kashif 主要做金融和加密货币内容，并不以煽动政治情绪为主，但愿意解释“美国内容”这门生意。
• Kashif 把目标地区的选择归因于购买力。按他的说法，巴基斯坦本地受众的购买力较低，平台支付的收益也低；美国、英国、欧洲、澳大利亚等地受众的购买力较强。Christophe 用 YouTube 数据网站 YTFACE 的排行说明广告价格差异：触达新西兰一千名观众，广告主大约支付 30 美元；触达泰国一千名观众，则约为 30 美分。这里的 CPM 是广告主为每千次展示支付的成本，RPM 是创作者每千次展示获得的收入，二者不能混为一谈。
• Kashif 给出的创作者收入例子是：人在巴基斯坦，面向美国、英国或加拿大制作内容，RPM 可能达到每千次观看 6 至 30 美元；面向巴基斯坦本地受众，则大约只有 0.4 美元，即 40 美分。生产者在哪里生活，与他们应该争取谁的注意力，成了两件可以分开的事。 全球共享互联网，并不意味着每个人的注意力在广告市场上具有相同价格；这种差额使面向富裕国家制作内容格外有吸引力。

4. “新闻”被当成可选择的内容赛道，准确性却并非共同标准

• 被问及美国人喜欢什么时，Kashif 把热门类别概括为金融、汽车评测以及新闻报道。内容自动化圈把这些称为“细分领域”：金融可再细分为加密货币、金融史或马斯克的创业经历；新闻则包括特朗普、奥巴马、其他美国总统及美国一般新闻。对生产者而言，这是一张可以选题、试做和优化收益的菜单。
• Kashif 表示，准确性在自己的工作流程中很重要，自己会在视频中提醒学员发布前先研究。他认为，一些创作者受教育程度低、很少核查，只想要浏览量，但向公众发布内容是一项重大责任。Christophe 认可这份责任，也明确区分了 Kashif 的自述与自己在 Facebook 角落看到的实践：那些账号并没有表现出同样的核查意识。
• 随着采访深入，Christophe 开始觉得，单用“虚假信息”概括这些频道并不准确。研究加拿大网络虚假信息的政治学者 Aengus Bridgman 解释：他们未必以欺骗或撒谎为目标，而是根本不在乎真假。他的团队核查了一个面向加拿大的垃圾新闻主页网络中近 6,000 条帖子，发现约 54% 含有错误或无依据的说法，真实性几乎像抛硬币。决定是否发布的标准是能否获得互动，真假本身并不是他们追求的结果。

5. AI 让不懂当地政治、甚至不懂语言的人也能批量生产

• Bridgman 将现在与过去进行比较：以前要做大规模宣传，往往需要聘请写作者、研究人员，调查一个国家发生了什么，甚至找当地专家。如今，向 ChatGPT 或 Claude 询问“那个国家在发生什么”，再要求它生成文案，就能跨过相当一部分门槛。Christophe 由此指出，创作者不需要掌握很多技术、不需要熟悉当地政治，甚至不需要会说当地语言，也能制作具体、两极化且容易获得互动的内容。
• 在这种判断框架里，政治内容与猫咪视频、AI 切割玻璃雕塑的视频没有根本区别：都是表现不错的内容。生产者希望以尽可能低的成本、尽可能大的数量输出。他们未必关心英国政治或移民争论，只是通过 A/B 测试，逐渐找出什么最容易激怒富裕英语国家的观众。
• 一位受访者举了一个暴露这种脱节的例子：某主页突然发出“欢迎难民”的图片，第二天又回到“难民滚出去”。这可能是在测试哪种立场更能引发愤怒与点击，也可能是发布者缺乏理解，根本没意识到自己写了什么。受访者没有把其中一种解释当成确定事实；无论哪种情况，例子都说明他们除了赚钱，几乎不关心实际生产了什么。Geeth 的教程也把新闻与可爱动物、ASMR、手工艺、美甲、魔术和考古谜团并列，让政治议题成为又一种可以量产的流量题材。

6. 越靠近禁区越容易得到互动，平台早已知道这条曲线

• Christophe 把视线转向平台的知识与责任。到 2026 年，“让人生气的内容容易传播”似乎已是常识，但马克·扎克伯格早在 2018 年就用图解释过这种“自然互动模式”。曾任 Facebook 数据科学家、现经营致力于改善社交互联网的智库 Integrity Institute 的 Jeff Allen，把它称为“扎克曲线”：横轴是内容有多糟，纵轴是互动量。
• 规则会在某个位置画出禁止线，将血腥内容、裸露、霸凌和诈骗等挡在外面。但曲线揭示，内容平均而言越接近这条禁止线，互动越高。因此，即使平台原则上删除有害虚假信息或仇恨言论，擦着边界走、尚未跨线的内容仍然占优。Allen 据此解释，只要算法以最大化互动为目标，就会把有害内容往上推；问题并不只存在于明显违反规则的帖子中。
• 视频引用的一份 2026 年报告提供了比较：在关注者数量相同的条件下，Facebook 上发布低可信度内容的账号，互动量是高可信度账号的 9 倍；X 上为 10 倍，YouTube 上为 11 倍。到这里，收入差异、廉价 AI 工具和互动偏好已经形成组合，但它们并非 Facebook 独有。Christophe 因而继续追问：为什么这种煽动性 AI 新闻垃圾在 Facebook 特别显眼？

7. Facebook 把视频、照片和纯文字都接上了分成

• Christophe 起初猜想，原因也许在于许多用户迁往其他平台后，留在 Facebook 的人群发生了变化。但调查指向了另一种解释：平台如何给创作者付钱。一些垃圾内容账号把用户引到外部网站，靠横幅广告获利；许多账号却无须导流，因为它们可以直接在 Facebook 内赚钱。
• 自 2024 年起，Facebook 通过内容变现计划直接向创作者支付收入，让视频、照片，乃至纯文字帖子都可以分享广告收益。帖子获得的互动越多，收入越高。此前创作者已经能通过几个不同计划变现，这次变化把它们整合为一个计划。刷互动一直有诱因，但整合后的奖励方式改变了激励强度。视频展示了一名印度尼西亚创作者晒出的付款截图：她通过向支持阿尔伯塔脱离加拿大的群组发帖获得收入。
• 节目称，该计划当时已有近 1,800 万个账号参与，它们共同影响 Facebook 最终为哪种内容与创作者服务。计划政策规定，挑起社会议题争论的内容可能受到变现限制或收入削减；但这种类型的内容如此流行，使 Christophe 判断执行似乎很弱。主页也不应通过 Meta 广告，基于国籍等受保护特征攻击人群，但片中主页似乎正在用这类广告扩大受众。随着 Meta 缩减第三方事实核查和内容审核，更多违规内容可能未被发现。

8. 改善家庭收入的机会，与输出仇恨的后果同时存在

• 在 Geeth 经营的 Facebook 群组里，一名成员发图感谢扎克伯格，称内容变现帮助了许多斯里兰卡人。平台上还有很多类似帖子，庆祝这个计划让人获得额外收入、养活家人。一位受访者指出，从一个角度看，这是全球南方的人赚钱、摆脱体力劳动的故事；但其实现方式却可能是最糟糕的——传播仇恨。这一矛盾不能只靠把参与者描绘为异常个体来解释。
• 受访者认为，这些创作者并不是脱离系统的“害群之马”，他们的行为恰恰符合科技行业所鼓励的方向。Christophe 的判断是：自己看到的是对西方政治细节很可能缺乏了解、却积极回应平台奖励的谋生者。平台愿意为几乎任何帖子付钱，以便向广告业出售更多注意力；广告业又为某些国家的观众开出更高价格；观众则最容易与刚好没有越过平台红线的内容互动。几种因素共同作用，让尽可能激怒西方社会的人，成为全球南方极其有利可图的生意。
• 结尾把观看者与生产者的处境并置：观众带着对自己国家复杂而纠结的政治感受阅读这些内容，制作者却可能完全不带这些背景，只把它看成收入来源。每当创作者赚到钱，Meta 也在赚钱。 Christophe 因此认为，只要利益关系维持不变，就很难想象这套生产会自然放缓。这是他根据调查形成的收束判断，并未声称所有海外创作者都抱有同样动机。

思想框架

视频从重复的虚构街访追到境外账号与培训网络，再用广告定价差异解释为什么创作者瞄准英美澳等市场。受访者的核查研究使问题从“故意说假话”转向“只在乎互动”，AI 又降低了跨语言、跨国生产门槛。随后，扎克曲线说明愤怒为何胜出，Facebook 的内容分成解释这种偏好怎样直接变成收入；最后，作者把谋生者、平台、广告主和观众放进同一个激励关系，说明仇恨内容为何能在缺乏共同政治背景的人之间持续交易。