很多人忽略的细节：91网越用越“像”，因为片单规划在收敛（看完你就懂）
打开某个平台的首页，刷着刷着会发现推荐越来越“准”，但同时也越来越像——你看到的内容开始高度重叠、创意变少、观看体验出现审美疲劳。对像91网这种以用户行为驱动推荐为主的平台来说，这并非偶然，而是片单（播放列表/推荐队列）规划和算法设计在“收敛”——平台用同一套信号和规则不断优化，最终把大多数用户推向相似的内容集合。
下面把这个现象拆开讲清楚，顺便给出用户、创作者和平台方各自可操作的对策。
为什么会越用越“像”？
- 反馈循环：推荐系统基于点击、观看时长、点赞、收藏等行为做出调整。热门内容获得更多曝光，产生更多行为数据，模型把它判定为“优质”，进而继续放大曝光，形成马太效应。
- 相似性优化：许多推荐模型（协同过滤、基于内容的推荐或混合模型）会优先推送与用户历史相似的内容，结果是系统频繁在同一类内容内打转。
- 探索/利用权衡偏向“利用”：为提升短期指标（留存、播放完成率），系统更倾向于重复利用已知成功的推荐，而减少探索新奇内容的比重。
- 冷启动与稀疏数据问题：新内容或小众内容由于缺乏行为数据，曝光被压缩，导致长尾难以被发现，平台推荐更集中在少数“头部”片单上。
- 标签和元数据不完善：片单或内容标签粒度粗糙时，算法难以分辨微差异，最终把不同作品归为同一类进行推荐。
- 用户行为自我选择：用户习惯了某类内容，会主动筛选相似视频，进一步强化了推荐信号。
对普通用户：如何避免被“收敛”困住 如果你想在平台上遇到更多新鲜内容，而不是被固定片单束缚，可以尝试这些方法：
- 主动改变输入信号：偶尔搜索不同关键词、订阅新标签、关注风格各异的频道，让算法看到更多多样化偏好。
- 清理或分组历史：创建不同用途的账户或播放列表（比如“实验”“放松”“学习”），避免单一历史影响所有推荐。
- 使用匿名/隐身模式尝试新内容：临时不记录行为，让平台给出未经偏好污染的推荐样本。
- 优先使用“探索”或“猜你喜欢以外”的频道：很多平台有专题、编辑推荐或随机功能，可以专门用来寻找长尾内容。
- 主动点赞或收藏长尾作品：你对少数作品的积极反馈能帮助它们突破冷启动期，获得更多曝光。
对内容创作者：如何在收敛环境里脱颖而出 创作者要在被算法“同化”的生态中获得可见度，可以从内容和分发两方面做调整：
- 精细化标签与描述：用更精准、更具差异化的元数据帮助算法识别你的独特性。
- 打破单一风格：在片单中有意识加入跨类型尝试，或者制作系列内容来建立多个兴趣入口。
- 利用社交与跨平台传播：把平台外的流量带回平台，减少对纯平台推荐的依赖。
- 早期促活策略：邀请小范围粉丝参与首映、互动，积累初始数据，改善冷启动问题。
- 与其他创作者合作：交叉曝光能把你的作品带到不同受众群体，打破平台内的同质化圈层。
对平台/产品经理：如何在追求指标和维护多样性之间平衡 平台若只追求短期指标，生态会迅速收敛。可以考虑技术与策略层面的改进：
- 引入多样性目标：在推荐算法的损失函数中增加多样性、公平性或新颖性项，实现探索与利用的平衡。
- 分层推荐策略：把流量分配给编辑精选、长尾扶持、新品推荐等不同通道，避免全部流量涌向头部内容。
- 定期注入人工策展：编辑和专题可以带来不可替代的发掘能力，弥补算法盲区。
- 优化冷启动机制：对新上传内容提供短期曝光试验期，根据真实反馈决定长期分配。
- 透明与用户控制：为用户提供更多推荐控制权（例如偏好调整、内容深度设置、随机推荐开关），让用户参与到推荐策略中来。
一句话总结 “越用越像”不是平台或用户单方面的问题，而是算法与行为交互下的自然结果。理解背后的收敛机制，能更有意识地打破同质化：用户可以主动制造多样性信号，创作者可以优化元数据与分发策略，平台则可以把多样性设为优化目标之一。做到这些，既能改善发现体验，也能保护内容生态的活力。
