我翻了很多页面才确认：你以为91官网只是界面不同？其实推荐逻辑才是关键（信息量有点大）
很多人看网站、看APP，会先被界面吸引：颜色、布局、模块摆放。界面差异确实会影响第一印象，但真正决定你每次看到内容顺序、停留时长、以及“还想不想看下去”的，往往是后台的推荐逻辑。最近反复翻阅同一个站点、模拟不同用户行为后，我把常见的推荐机制和实操方法整理成这篇文章，既面向想理解平台的人，也面向想优化内容或抓到流量的人。
一、为什么界面只是表象？
- 界面决定呈现方式，但不是为什么你会看到某条内容的根本原因。界面把推荐结果以某种形式展示出来，推荐逻辑决定了这些结果的排序和筛选。
- 同一个站点换皮肤、改模板，推荐结果可能保持不变；同一页面改用不同逻辑，界面不动也能彻底改变体验。
- 推荐逻辑通常由后台模型、业务规则和人工编辑共同构成。理解它们，才能拆解“为什么被推到你面前”。
二、常见的推荐逻辑与判断线索 下面列出常见算法模型及如何通过观察来判断它们在起作用。
1) 协同过滤（Collaborative Filtering）
- 特点：基于用户相似行为或商品相似被交互的数据推荐“别人也看过/也买了”的内容。
- 观察方法：一个内容在用户群里流行，只要你和流行用户有相似行为，就会被推荐。创建多个测试账号、模拟不同兴趣会看到明显差异。
2) 基于内容的推荐（Content-based）
- 特点：根据内容本身的标签、关键词、类别相似度推荐类似内容。
- 观察方法：搜索或点击某一类标签后，会出现很多相同标签的内容；URL、meta标签、页面关键词常与推荐结果对应。
3) 序列/会话模型（Session-based / Sequence）
- 特点：依据用户在当前会话内的行为序列做短期预测（常见于短视频、新闻流）。
- 观察方法：连续看某类内容，推荐快速偏向相同主题；清除会话后推荐会回落到默认偏好。
4) 人工编辑与规则（Editorial + Heuristics）
- 特点：策划或运营插入的“精选”“榜单”“热点”，并非纯算法输出。
- 观察方法：高曝光但低互动内容、标注“编辑推荐”或固定置顶位置。
5) 排序与混合策略（Learning-to-Rank / Hybrid）
- 特点：多信号融合，使用机器学习对候选内容打分排序，通常包含CTR、停留时间、转化率等。
- 观察方法：同一内容在不同时段/不同用户表现差异大，且平台会做AB测试调整。
- 特点：付费推广会改变曝光优先级，有“广告/推广”标签也可能没有明显标注。
- 观察方法：流量突然变高但互动不成比例；后台请求包含“ad/sponsored”等字段。
- 设定目标：发现是偏向协同过滤、内容相似，还是人为编辑主导。
- 多账号对照：A账号一直看类型A内容，B账号看类型B内容，比较主页差异。
- 清除/保持会话：清cookies、切换无痕模式，看默认冷启动推荐；保持会话连续点击，看即时变化。
- 追踪网络流量：用浏览器开发者工具查看请求接口、参数、返回数据结构（candidate list、score等字段常见）。
- 改变内容元数据：修改标题、tag（有权限时）或上传不同封面，观察是否影响推荐。
- 时序对照：早晚高峰、活动期、榜单更新时间段对比曝光。
- 标签和元数据要清晰：内容分类、关键词、封面、摘要都影响内容被候选出来的概率。
- 提高首屏吸引力：许多排序模型使用CTR作为重要特征，缩略图+标题要抓眼球且不欺诈。
- 设计用户留存钩子：停留时长和互动率（评论、收藏）直接影响后续分发。
- 多渠道拉起初始流量：算法偏好有“冷启动”门槛，首批真实流量能触发更多分发。
- 监控数据并做小规模试验：改标题、改图片、改描述逐步迭代，拿数据说话。
- 主动互动：多点赞/收藏你想要的内容，算法会学习你的偏好。
- 清理历史或使用不同账号：当推荐出现偏差时，重新建立行为信号。
- 利用搜索和标签而不是全靠首页推荐：算法有盲点，主动检索能跳出推荐闭环。
- 候选生成：基于倒排索引、近邻检索（ANN）、协同过滤召回等。
- 特征工程：用户特征、内容特征、上下文特征、历史行为序列。
- 排序模型：GBDT、LR、神经排序（DNN、Transformer）、强化学习（Bandit）。
- 在线服务：实时流处理、缓存策略、A/B实验平台。
- 数据采集与自动化操作需遵守平台规则与法律法规，抓取和模拟行为可能触发风控或违反服务条款。自动化测试时考虑频率和范围，避免影响正常运营。