我把数据复盘了一遍：91网页版为什么你总刷到同一类内容？多半是常见误区没弄明白（这点太容易忽略）
最近把自己在91网页版上的行为数据拉出来复盘，发现大多数人抱怨“总是刷到同一类内容”的原因，并非某个神秘设置作祟，而是常见误区和算法设计共同作用的结果。把关键结论和可操作的验证/解决办法整理如下，方便直接照着做或复现实验。
一、从数据里能看出的关键结论
- 推荐系统强烈依赖“交互信号”：点进、停留（dwell time）、点赞、收藏、评论、分享，每一种都会被放大用作后续推荐的权重。
- 点击率（CTR）和完播率是短期放大器：短时间内高CTR的类型会被迅速推更多人看，产生“热度效应”。
- 人为或系统性重复（去重/聚合不彻底）会让同一类内容反复出现，尤其在内容池有限时更明显。
- 账户+设备的历史被长期保留，跨设备或清除历史前后差异大。
- 地域、语言、登录状态、A/B测试分组都会形成“分区推荐”，让不同用户进入不同“小世界”。
二、常见误区（大多数人容易忽略）
- 认为“我没点过也该看到更广的内容”
- 实际上，平台会把非明确互动也当信号，比如停留、鼠标悬停、滑动速度等，这些细微动作都在训练模型。
- 以为清个一次历史就能彻底重置
- 有些信号存留在服务端、cookie和广告ID里，光清本地会不彻底。
- 误把热度当个性化
- “热门+相似用户行为”生成的内容看起来像是为你定制，实则是全量流行打包。
- 只针对标题/标签抱怨
- 标签不干净、元数据误标注会放大同类聚类，但主因常是交互信号放大了错误标注的影响。
- 以为推荐就是随机或完全可控
- 推荐是多目标优化（留存、商业转化、覆盖等），不止是“多样性”一个目标。
三、技术揭秘：推荐为什么会趋向“同质化”
- 反馈循环（feedback loop）：你点了A类内容，系统就多推A，更多人点A，A就更热。短期内形成放大器。
- 探索/利用平衡：模型在“利用”熟知偏好和“探索”新内容中权衡；为优化指标常偏向利用，导致多样性下降。
- 冷启动/稀缺池：平台对新或小众内容探索较少，内容池小会自然出现重复。
- 去重策略不完善：相似内容并非完全相同，去重阈值低会让相似但不同的条目频繁出现。
- 缓存与CDN：为节省资源，热门内容更容易被缓存并优先分发，进一步提升曝光率。
四、如何验证到底是哪种原因（简单可重复的实验） 准备一个可比较的指标：连续刷20个推荐位里同类型内容的占比、CTR、平均停留时间。 实验A：新建无历史账户
- 步骤：注册新账号（或使用隐身窗口+清除所有cookie），不做任何互动，观察前50条推荐。
- 预期：如果同类型占比低，说明你原有账户历史在影响。若仍高，可能是平台总体热度或地域化池问题。
实验B：只点不同类型（改变反馈）
- 步骤：在你的正常账号里，系统地只与目标“想增多”的类型互动（点、收藏、长停留），持续一周。
- 预期：该类型应逐渐占比上升，验证交互信号是主驱动。
实验C：清除/切换设备对比
- 步骤：在手机和电脑分别观察同一账号，和在一个设备清除cookie后对比。
- 预期：若设备差异明显，说明本地存储（cookie、localStorage）和设备ID在起作用。
实验D：关注行为被放大还是平台热度
- 步骤：查看非登录状态下的热门/推荐页，与登录后的差别。
- 预期：若非登录也大量重复，说明平台的全局热度池问题；若登录后重复更多，个人化权重大。
五、实操攻略：马上能做的 11 条，能立刻改善看到的多样性
- 清理历史与cookie（先备份重要数据）：彻底清除浏览器cookie、localStorage，或用隐身模式测试。
- 新账号试探：注册一个干净账号观察推荐差异。
- 主动给负反馈：见到不想要的类型就点“不感兴趣/不推荐”或举报，平台会学习。
- 有意互动不同内容：想看到更多某类内容，就多与之互动（点、长停留、收藏）。
- 关注/订阅不同主题账号或标签：直接改变输入池比被动等推荐更有效。
- 使用不同设备/网络：换成另一台设备或VPN改变地域信号。
- 利用搜索而不是喂推荐：主动搜索关键词能绕过推荐偏向。
- 屏蔽或隐藏重复来源：把重复出现的账号/网站屏蔽能降低同类内容占比。
- 反馈给平台：合理反馈和填写偏好设置会逐步生效。
- 关注发布时间窗口：内容池在不同时间倾向不同话题，错峰查看能看到更多样。
- 使用替代入口：RSS、专题页、分类页往往比主推荐流多样性更高。
六、如果你对技术细节感兴趣：如何查看更深层数据
- 打开浏览器开发者工具的Network面板，观察推荐请求里的返回字段（topics、seedid、experimentid等），能看到分组策略线索。
- 检查localStorage和cookie的键名，找出和推荐相关的持久化标识。
- 导出“历史记录/活动日志”（若平台支持），查看哪些交互被记录并高频出现。
- 记录每日相同时间段的推荐快照，做时间序列对比，找出趋势与周期性。
七、给产品/运营的建议（站在用户角度）
- 增加显式“多样性优先”开关，让用户可控制探索/利用的比例。
- 提高去重阈值，减少近似重复内容的连续曝光。
- 在推荐流中周期性插入“探索卡片”，标注为“为你扩展兴趣”。
- 提供更可视化的行为日志，让用户知道哪些操作影响推荐。
