看似偶然，其实是设计：91在线为什么你总刷到同一类内容？多半是内容筛选没弄明白（越早知道越好）

看似偶然，其实是设计：91在线为什么你总刷到同一类内容？多半是内容筛选没弄明白（越早知道越好）

引言 你有没有这样的体验：打开91在线，想随手刷点新鲜内容，结果半小时内同一类型的视频、文章不断出现，仿佛被推入了“同款内容的黑洞”。这并不是运气差或平台故意“作怪”，而是推荐系统按既定规则在工作——很多人没把这套筛选机制弄明白，所以越刷越局限。本文把机制讲清楚，并给用户和创作者可立即执行的对策。

为什么不是“随机”而是“设计” 推荐系统由两个核心环节组成：候选生成（找出一大堆可能合适的内容）和排序（把这些候选按优先级排给你看）。平台会同时参考大量信号：你的观看历史、停留时长、点赞/收藏/评论行为、设备与地区、开屏时间、你的社交关系、内容的标题和封面、以及平台对“健康会话”“商业价值”的优化目标（比如让你多停留、多次回访、或看到更多广告）。

这套机制会自我强化：你点进一类内容，系统认为你喜欢它，于是优先展示类似内容；你越看越久，权重越高；久而久之，系统“确信”这类内容是你的首选，于是几乎只给这类。看似偶然的重复，其实是模型在“收敛”。

常见导致你总刷到同类内容的原因

• 冷启动偏差：刚开始没数据时，平台用少量行为或默认偏好来估计你的口味，一旦有首批行为就迅速放大。
• 强化循环：平台优化目标（如提升总体停留时长或单次会话价值）会放大已有的喜好信号。
• 内容同质化：很多创作者追热点，产出相似标题、缩略图和制作手法，候选池本身就单一。
• 过分依赖表面信号：点击率、观看前几秒的数据比长期价值更容易影响推送，导致“标题党”或“前三秒吸引”内容频繁出现。
• 社交与地域偏差：你关注的人、同城热度会带来一类风格统一的内容流。
• 算法冷感：一些边缘兴趣或复杂偏好对算法来说信号弱、样本少，难以被准确识别和满足。

用户能做什么（5个马上能用的招） 1) 主动“喂养”算法：多点赞、评论或保存你想要出现的不同类型内容。系统喜欢明确信号，不干脆利落地告诉它你的偏好，算法会按旧轨迹走。 2) 改变互动方式：避免仅被动滑动，点“不是我想要的”/屏蔽相关标签、或在搜索中主动查找多样主题，这些都能触发不同候选池。 3) 清理与分流：清除观看历史、用不同账号或隐身模式尝试新内容，短时间内能打破“既有画像”。 4) 订阅与收藏：直接订阅你希望看到的优质创作者，建立一个人工挑选的入口，减少算法中间环节的干预。 5) 多平台组合：不要只盯一个平台。不同平台的推荐逻辑不同，交叉使用可以获得更广的内容谱系。

创作者如何打破“同质化推送”并被更多人看到

• 前3秒赢人心：优化开头和封面，但别只做标题党。真实高价值的内容加上有吸引力的开头才能在留存和复访上稳定得分。
• 标签与结构化信息：用清晰的标签、描述和时间戳帮助平台理解内容场景，让候选系统更准确地把你推给对的人。
• 多场景分发：同一内容以不同切入点做多版分发（例如知识型可以做拆解版、案例版、速览版），增加被不同候选池收录的概率。
• 测试与数据反馈：定期看数据（前30秒留存、次日回访、来源渠道），不要只看总播放，调整制作方向。
• 长尾策略：短期可能不会爆，但稳健的长尾内容会在多次被动推荐中翻出“惊喜流量”。

结语 你总刷到同一类内容，看似偶然，背后其实是多个设计决定了推荐路径。普通用户用主动干预和多平台策略可以迅速改善体验；创作者通过精细化内容策略和数据迭代能更持久地打开新受众。理解这套筛选逻辑，下一次你就不会再被“刷重复”牵着走，而能把平台变成自己想看的内容农场。

• 针对你账号的行为写一份“多样化刷屏操作清单”；
• 或者为你现有内容拟三版不同切入点的标题与开头，快速测试哪种更容易被新受众看到。想试哪个，告诉我你现在最想达成的目标。