我把91网页版的推荐逻辑拆给你看：其实一点都不玄学（建议反复看）

我把91网页版的推荐逻辑拆给你看：其实一点都不玄学（建议反复看）

打开这类平台，表面上看到的是“猜你喜欢”“为你推荐”的列表，背后是一套工程与产品共同打磨出来的闭环：海量数据采集 → 候选召回 → 特征建模 → 排序+过滤 → 在线评估与反馈。把这套流程拆开看清楚，你就知道哪些动作能带来长期稳定的流量，而不是短期爆发的侥幸。

一、推荐系统的七大模块（高层图）

• 数据采集：曝光、点击、停留、完播、点赞、收藏、转发、评论、跳过、退播、回访等行为。
• 候选召回：基于关键词、标签、内容相似度、协同过滤、热门/实时榜单等把海量内容缩小到几十到几千个候选。
• 特征工程：用户画像（长期兴趣/短期会话）、内容特征（标题、封面、文本/视觉嵌入）、上下文特征（时段、设备、地域）以及交互历史。
• 召回融合与预排序：把不同召回来源合并并做初步过滤，保证多样性与新鲜度。
• 精排（Ranking）：用机器学习模型（通常是GBDT、DNN或两者混合）预测每条内容的若干目标值（点击率、观看时长、转化率等），并按目标函数排序。
• 过滤与策略层：重复去重、违规检测、商业位/付费策略、曝光预算控制、冷启动规则等。
• 在线学习与A/B验证：实时把用户反馈回流模型，持续训练与线上试错。

二、核心信号：平台最看重的到底是什么？

• 即时信号：点击率（CTR）、首10秒留存、完播率、回看率、会话长度（session length）。
• 长期价值信号：用户回访率、订阅/关注转化、内容带来的付费/广告收益。
• 行为强度：点赞/收藏/分享比简单的点击更强；评论既能提高互动强度也能被用作内容质量信号。
• 新鲜度与时段：新闻/热点类型内容对时效敏感；娱乐类内容则更依赖长期用户偏好。
• 负面信号：高跳出、被标记、短时段异常流量会被平台惩罚或降权。

三、常见召回与建模策略（开发里常见的套路）

• 基于内容相似度的召回：把内容映射到向量空间（文本 embedding + 视觉 embedding），找最相似的候选。
• 基于协同过滤的召回：找与当前用户行为相似的其他用户喜欢的内容。
• 热点/榜单召回：快速提升新内容的曝光，平台通常会把新内容在短时窗口内给到更多流量做冷启动。
• Session-based 推荐：抓住短期意图（比如用户此刻偏好某类主题），短期模型会覆盖长期画像。
• 多目标排序：把CTR与观看时长等指标合并成一个多目标函数，或分层模型先预测点击再预测留存。

四、如何让你的内容被更容易推荐（可操作清单） 一看就懂的页面优化（标题/封面/摘要）

• 标题：包含关键词+简明吸引点，避免违禁或极端词汇。先把核心诉求在标题里表达清楚，控制长度以免被截断。
• 封面/缩略图：突出主体、构图明确、对比强、能在小屏幕识别。避免过度文字，脸部/动作类元素在点击率上通常更好。
• 摘要/首段：用于抓取文本特征，写清楚内容核心，便于 embedding 找到相似用户。

二、视频/页面体验（停留与完播）

• 前10秒抓住注意力：前三秒决定是否继续，前10秒决定是否停留。
• 节奏控制：中段不要长时间平淡，设置高点（亮点、反转、干货）分布，避免在最前面把所有价值“耗尽”。
• 控制总时长与章节信息：让用户知道“看完要多久”“会有哪几块”。短内容求高完成率，长内容求中途留存。
• 快速加载：移动端首屏速度与播放启动延迟直接影响跳出。

三、增加强信号（互动）

• 鼓励真实互动：点赞、收藏、评论、转发，尤其是真实评论能带来内容权重。
• 合理引导 CTA（Call to Action）：例如让用户在评论区回答一个简单问题，提高评论率。
• 构建播放会话：把内容做成系列、播放列表或结尾推荐，促进用户继续观看，从而提升会话长度。

四、标签与元数据（embedding友好）

• 合理打标签：结构化标签比长串关键词更友好。标签既能精准召回，也能帮助冷启动。
• 提供字幕/文案：文本越丰富，embedding越准确，冷门内容也更容易找到对口用户。

五、发布策略与流量铺排

• 冷启动窗口：新内容发布后24–72小时是关键时段，集中触达种子用户（站内外导流）可提高平台观测值。
• 发布频率与规律：稳定输出利于长期画像构建。频繁但低质量的输出会稀释表现。
• 小范围A/B测试：先在小流量测试不同封面/标题，择优放量，避免一次性全量封杀风险。

五、指标体系：你应该看哪些数据

• CTR（展示→点击率）
• 首10秒留存率（或首30秒留存）
• 完播率（或平均观看时长）
• 会话长度（用户连续观看多长时间）
• 用户回访率 / 次日留存
• 互动率（点赞/评论/收藏/转发占点击比）
• 流量来源分布（站内召回、搜索、外部、社交） 用这些指标构建漏斗，找出掉链子的位置再优化。例如CTR高但完播低，就调内容前段；完播高但回访低，就做系列化促回访。

六、做实验的科学方法（避免盲目试错）

• 指标先验：明确主指标（如会话长度）与保底指标（如CTR），并制定最小可接受变动区间。
• 小流量试验先行：先在10–20%流量做对照测试，再稳步放量。
• 分组与均衡：按设备/地域/新老用户做分组，避免样本偏差。
• 时间窗口：考虑周、节假日效应，A/B测试至少跑够一周并覆盖流量高峰与低峰。

七、常见误区与风险

• 只追CTR：短期能拉量但破坏留存。平台会把低留存高CTR的内容降权。
• 拼命打标签、关键词堆砌：短期可能见效，长期会被算法识别并惩罚。
• 非自然流量与刷量：一旦被平台检测到，会面临降权甚至封禁。
• 盲目复制爆款：盲目模仿封面与标题或许得到短期曝光，但无法建立长期受众。

八、从内容策略到增长闭环（落地路线） 1) 数据分析—用漏斗定位短板（是曝光不足、点击不足还是留存不足）。 2) 优化前端（标题/封面/首10秒）解决CTR/首留问题。 3) 优化中段（节奏、信息密度）提升完播率。 4) 运营促回访（系列、订阅、提醒）提高长期价值。 5) 做A/B与多轮迭代，把每一步的改进量化并固化为流程。

结语（给忙碌运营人的快速清单）

• 标题清楚、封面识别度高、首10秒必须有钩子。
• 关注会话长度与回访率，而不是单一的点击。
• 用小流量实验找出最优封面/标题组合，再放量。
• 提供结构化文本（标签、字幕）让embedding更精准。
• 稳定输出、系列化内容优于不稳定的爆发式输出。 这套逻辑不是玄学，理解了数据流与反馈闭环，你就能把偶然的流量转成可持续的用户池。需要我把你的某条内容拆解成具体优化建议或做一个标题+封面A/B组合方案？告诉我链接和现状，我帮你逐项拆解。