别只看表面，91视频越用越“像”，因为效率提升在收敛（真相有点反常识）

别只看表面，91视频越用越“像”，因为效率提升在收敛（真相有点反常识）

表面上看，推荐越来越“懂你”往往被当作进步——首页的每一条内容都更合胃口，停留时间更长，互动率更高。但如果把视角拉远，会发现另一种更少被讨论的趋势：当效率不断被优化时，推荐系统和内容生态会朝着“像”的方向收敛，最终带来内容同质化、审美疲劳和圈层封闭——这其实有点反常识。

为什么会“越用越像”？

• 目标驱动的优化：推荐系统的目标通常是提高点击率、完播率、留存等可量化指标。系统会优先展示那些在历史数据上表现最好的内容，久而久之，这类内容被更多人看到、更多人互动，形成正反馈。
• 探索与利用的平衡：算法在探索新内容与利用已有高效内容之间权衡。随着数据增多、模型更自信，系统倾向减少探索，把资源投给“确定有效”的内容，导致推荐分布收敛到较窄的内容集合。
• 创作者的适应行为：看到某类形式或题材更容易上热门，创作者会模仿、优化、放大这些元素。平台和创作者共同推动一种“抓眼球模版化”的生态。
• 评价信号的局限：一两个明确的指标很容易压缩多样性。比如把完播率作为主要奖惩依据，会优待时长较长或拖延剪辑的内容，而忽视短而精、独特的小品类。

这个“收敛”为什么反常识？ 直觉上，算法越聪明，推荐应该越精准、越懂个体差异；但现实中“聪明”往往意味着“更会发现普适高效的道路”，于是个人化在局部反而变成了大多数人都容易接受的同一种呈现方式。换句话说，效率提升的副作用是把多样性当作噪声过滤掉。

对用户和创作者的影响

• 用户方面：长期被类似内容包围会导致审美疲劳，减少意外惊喜，形成信息茧房；同时对新兴趣的探索成本上升。
• 创作者方面：短期流量诱导更多人走模版化路线，原创和小众创意更难突围；创作生态变得偏向“可复制”的成功公式。

能做什么？给用户、创作者和平台的实用建议

• 用户能做的：
• 主动干预推荐：多点击、评论、订阅那些你想看到的不同类型内容；用“不感兴趣”或屏蔽功能去削弱重复主题。
• 清理或分割历史：定期清空观看记录，或为不同兴趣用不同账户，这会增加算法探索的空间。
• 跨平台和手动探索：别只盯一个入口，搜索关键词、翻看标签页或关注小众创作者，会收获更多意外。
• 创作者能做的：
• 在保持流量的同时保留实验空间：把部分输出作为长尾实验，记录效果并在稳定时扩大。
• 强化个人标签和社群：独有风格比追热点更能长期留住核心受众，社群直接关系用户粘性。
• 多渠道分发，避免把命运绑在单一平台或单一推荐公式上。
• 平台可以考虑的改法：
• 在优化目标里加入多样性、长期价值等指标，而不是只看即时效率。
• 增加随机化与探索预算，保障冷门但高质量内容有机会被发现。
• 提供更透明的控制工具，让用户更容易管理自己的偏好记录。

结语 “越用越像”并不是某个平台的故意陷阱，而是推荐系统优化、公平竞争与人性化互动叠加后的自然结果。了解这一点能把被动接受变成主动选择：如果你觉得推荐越来越千篇一律，可以从调整行为、丰富来源和鼓励创作多样性开始。这样既能延长对平台的好奇心，也能给优秀的不同声音更多机会被看见。