如果你总找不到想看的，91视频越用越“像”，因为多端适配在收敛
你有没有这样的体验：刚开始刷91视频时，界面里各类内容还带着一点随机性，偶尔会跳出意外的惊喜；但用久了之后，推荐越来越固定，首页越来越“像”你——既是优点，也是问题。背后原因并不神秘：多端适配（跨手机、平板、电视、PC）和持续的个性化收敛，让平台越来越善于把你圈进一个舒适区，同时把意外发现收窄。
多端适配为什么会导致“越用越像”？
- 数据联动：同一账号在不同设备上的观看、停留、点赞、关闭等行为都会同步回算法。数据越多，算法对你的画像越自信，推荐就越稳。
- 界面一致性：为保证跨设备使用体验一致，平台会统一推荐策略和样式，减少对异常或边缘内容的展示。
- 强化学习的反馈循环：当你多次对某类视频有正反馈，系统会给予更高权重，推动更多同类内容进入你的首页，逐步收敛成“稳定推荐池”。
这对用户意味着什么？
- 更高的相关度：你能更快看到符合偏好的内容，滑动成本降低。
- 发现性下降：偏好收敛会降低意外发现和多样性，导致“找不到想看的”变成长期问题——不是因为平台没有内容，而是算法不再展示那些未被标记为“你喜欢”的内容。
如何打破收敛、恢复发现性？
- 主动探索：使用平台的分类页、话题页或搜索标签，刻意接触不同风格的内容，给系统新的信号。
- 清理或分离历史：在希望尝试新口味时清除观看历史，或用不同设备/账号分别维护“实验”与“常用”偏好。
- 利用收藏与关注：关注不同创作者或收藏主题，手动建立多元入口，减少完全依赖推荐算法。
- 改变交互信号：对非目标内容不要频繁滑过或短停；如果想收到更多类似内容，给予明确点赞或完整观看；相反，选择“不感兴趣”明确降权。
- 多端策略：在家用电视或家人共用的设备上避免过多个性化操作，避免污染主账号画像；用私人设备保持个人偏好一致性。
平台可以考虑的改进（面向产品/内容团队）
- 引入“探索”模式：为用户提供一个算法刻意提高多样性的切换开关，让短期内推荐多样化样本占比提高。
- 可视化偏好雷达：给用户展示其兴趣分布，并允许手动调整权重，增强可控性。
- 收敛检测机制：当系统检测到推荐多样性过低时，自动插入新鲜或随机内容以防止审美疲劳。
- 多端分层画像：允许用户为不同设备或场景创建画像（工作/家庭/通勤），减少单一画像带来的收敛问题。
结语 推荐系统在提高相关性和提升使用效率方面确有优势，但当“越用越像”变成常态，用户的探索欲和长期满意度会下降。把握平台和个人两个维度的主动权：平台应设计更多可控的探索工具，用户则可以通过有意识的交互改变数据输入。想要既享受精准推荐又保留惊喜，关键在于不让算法单一地定义你的内容世界。