我把流程拆开后发现：91网页版为什么你总刷到同一类内容？多半是选题角度没弄明白（建议反复看）
很多人抱怨在某个平台上不停刷到同一类内容——看着看着就像掉进了回音室。把推荐流程拆开看一遍，你会发现问题往往不是平台“偏心”，而是选题角度和信号设计没抓住。下面把整个流程讲清楚，并给出对用户和创作者都能立刻用的实操方案，读一遍不够，建议反复看、对照执行。
一、先把推荐流程的关键环节说清楚（5 个步骤）
- 数据采集：用户的每一次点击、停留、滑动、收藏、分享都会被记录；同时视频/文章的标题、标签、发布时间、封面、播放时长等也被抓取。
- 候选生成：系统先从海量内容中筛出一批“候选”，多以协同过滤、相似内容聚类或主题索引为主。也就是说，跟你已经看过的“相似”内容更容易入候选池。
- 排名打分：对候选内容按点击率、完播率、互动率、实时热度等打分。高互动、高完播的内容被系统高估“受欢迎”，权重往往越往上推。
- 过滤与重排：去除低质量或违规内容，按策略插入广告或置顶内容；某些平台还会做“多样性惩罚”来避免完全重复，但力度有限。
- 反馈迭代：用户继续互动，系统再根据新信号调整模型，形成闭环。这个闭环能把“热门”内容越推越热，也能把某类内容越推越单一。
二、为什么你总看到同一类内容？关键原因解析
- 协同过滤与相似候选：算法喜欢把“看过A也看B”的行为放大。你稍微点了几次某类内容，系统就把这类内容当作你偏好。
- 强化学习的放大效应：高互动的内容被更多人看到，默认权重提升，循环放大“同质化”。
- 选题角度一致：大量创作者把题目往同一个角度去堆（标题党、相同开头、同一类梗），导致内容在语义空间里聚成一团，被一起推荐。
- 冷启动与供给限制：新题材需要时间和信号来起量，平台更倾向把流量给已证明有效的角度。
- 用户信号稀疏或偏向：你长期的观看习惯、停留时间等构建了一个“画像”，算法基于这个画像快速筛选同类内容。
三、面向普通用户：三步打破“不断循环”困境
- 主动改变信号
- 多搜索具体关键词并看完整内容：用主动搜索替代被动滑动，让算法记到新的偏好。
- 强化或否定信号：对不想看的内容点“不感兴趣”“不推荐”，对想看的内容点赞、收藏、停留更久。
- 清理与分流
- 清除浏览/观看历史或用隐身窗口做“探索”，短期内能复位推荐。
- 使用不同账号或不同标签页区分兴趣（工作/放松/学习），避免画像混淆。
- 主动订阅与跨平台搜寻
- 去订阅你想看的创作者或话题；给予早期互动，增加该类内容的曝光。
- 在别的平台或社区寻找新角度，再把感兴趣的内容带回主平台。
四、面向内容创作者：改变选题角度，跑赢同质化 很多创作者抱怨“做了很多内容还是被同类吞没”。关键不是多做，而是换角度、优化前5秒和信号设计。
- 角度拆解模板（实际好用）
- 用户问题→误区→反向案例→实操步骤。例如：不是“这个技巧有多好”，而是“你为什么一直看不到效果？常犯的3个错和修正方法”。
- 场景化：把内容放到具体情境（通勤、考试前夜、周末两小时），用户触达意图更强。
- 对比式：A vs B, 好处/代价/替代方案，容易激发点击与思考。
- 标题与封面不是噱头，而是信号
- 标题写“结果导向”+“差异点”，例如“短时间内提高完成率的3个小改动（实测）”。
- 封面凸显人物、情绪或结果。第一帧决定前3秒是否留存。
- 标签与首段/首句优化
- 选择与内容直相关的少量高质量标签，避免使用泛标签导致和千篇一律堆在一起。
- 开头句直接给出价值承诺或抛出强烈对比，让系统记录高完播倾向。
- 流量策略与传播
- 首发期集中在相关社区预热、和小号互相引流、利用合集/播放列表提高序列观看。
- 分发多份变体（改标题、改封面、改首句）做 A/B 测试，观察哪种角度触发推荐。
五、一份给创作者和用户的速查清单（照着做，反复看） 对用户：
- 今天做一次“搜索+看完”新主题的实验。
- 对不想要的内容，按平台操作明确表示“不感兴趣”。
- 每季度清一次历史并尝试用新兴趣账号。
对创作者：
- 列出你的核心受众痛点，写出至少 5 个不同的角度（问题角度/恐惧角度/好处角度/误区反驳/对比测试）。
- 为每个角度准备两套标题和两套封面，发布时轮换测试。
- 发布后 24 小时内尽量拉动初始互动（私域、社群、好友转发），给算法“第一波信号”。
结语 算法不是神秘的黑盒，你只要把它的每一步拆开来看，就能找到“为什么同一类内容被放大”的根源。用户端要学会主动作出不同信号，创作者端要换角度、优化首印象并制造早期互动。把上面的流程和清单当成操作手册，按着做一遍、再做第二遍，你会看到不一样的推荐结果。反复看，边看边改，才是真正把流量往自己想要的方向引导的方法。
