摘要：
如果你总找不到想看的，新91视频越用越“像”，因为更新节奏在收敛（这点太容易忽略）很多人用了新91视频一段时间后会有同样的感受：起初觉得内容丰富、风格多变，之后越来越像——推荐的... 如果你总找不到想看的，新91视频越用越“像”，因为更新节奏在收敛（这点太容易忽略）
很多人用了新91视频一段时间后会有同样的感受：起初觉得内容丰富、风格多变，之后越来越像——推荐的内容口味趋同、标题和封面变得雷同，想找点新鲜的却总碰壁。把原因归结为“算法偏见”太笼统，真正决定性的一环往往被忽视：产品和算法的更新节奏在收敛。下面把这个现象拆开解释，再给出一些实用应对策略。
先从用户的感受说起
- 刚上手时，产品为了快速留住用户，会不断试探各种推荐策略、界面风格和流量分配，这会带来多样化体验。
- 随着产品成熟，工程团队会减少大刀阔斧的探索，转为小步快跑的迭代，把表现最好的那套“配方”放大推广。
- 用户越来越固定的操作路径与偏好（看更多同类视频、短停留、频繁点赞或跳过）会被模型学习并放大，久而久之，推荐就越来越“像”。
为什么“更新节奏收敛”会导致同质化
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探索-利用权衡在改变 新产品阶段偏向探索（多试不同策略），成熟阶段偏向利用（把效果好的策略常态化）。探索减少等于推荐多样性降低。
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模型训练频率与范围收窄 刚上线时模型参数、特征和标签体系频繁调整；稳定阶段，训练频率和变动幅度变小，模型在既有分布上“收敛”，对异常或冷门信号的敏感度下降。
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A/B 测试从频繁变动到稳定推广 早期大量实验会产生很多不同体验，实验逐步收敛后，最终用户面临的是被筛选过的稳定配置。
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指标驱动导致同质化放大 为了提升留存和点击率，模型和推荐策略会倾向于那些短期表现优异、易复制的内容格式（比如固定节奏的“快节奏剪辑+夸张封面”），创作者也会快速复制这些成功模式，形成产业化的趋同。
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用户行为分布本身趋稳 人的大多数行为是可预测的：重复打开同类视频、固定观看时段等。这些稳定信号让算法更容易把用户“圈”在熟悉口味里。
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冷启动与长期兴趣权重分配 系统为了稳定表现会把长期行为权重拉高，相对地对新兴趣、新主题的探索性权重变低，导致“新奇”内容曝光减少。
如何既享受“像你”的推荐，又把视野打开
- 主动改变信号：清除观看/搜索历史、暂停个性化推荐一段时间或在设置里重置兴趣偏好，可以让模型重新接收信号。
- 用“不感兴趣”与反馈功能：遇到重复或不喜欢的内容，明确标记，系统会降低该类内容的权重。
- 建立探索专用账号或播放列表：一个账号专门追寻熟悉口味，另一个用来刻意尝试新主题或冷门圈层。
- 改变使用习惯：换时间段刷视频、关注一些冷门创作者、主动搜索特定主题，能向模型发送不同的偏好信息。
- 关注平台的“新鲜/分类/探索”板块：这些板块往往承担更多探索性内容曝光，不要只盯首页推荐。
- 多渠道消费：把兴趣拓展到其他平台或RSS、播客、专题网站，建立跨平台的信息输入，避免在单一生态里被“收敛”。
作为观众可以期待的平台改进（给产品方看的几点观察）
- 保持一定比例的探索流量：即便总体优化为稳定配置，也应为新主题、新创作者保留曝光窗口。
- 周期性拉动较大变动的试验：长期小步迭代容易陷入局部最优，需要周期性做更大范围的实验来打破收敛。
- 给用户更多可控项：让用户更容易发现或切换“探索模式”、“重置偏好”等选项，增强自我导航能力。
- 丰富评估指标：综合长期留存、多样性和用户满意度，而不是只优化短期点击。
一句话的本质结论 当产品和算法从探索阶段走向稳定，更新节奏收敛是必然，但这会把偏好和内容池逐步同化——看似更“像你”，其实更像“系统认定的你”。想要新鲜感，不妨主动扰动这套闭环，让系统重新学到你更宽广的兴趣。
