摘要：
引言标题已经点明了核心：越用91视频（或任何以推荐为主的平台），你看到的内容越“像”。这不是巧合，而是推荐逻辑与平台生态共同作用的必然结果。看完这篇文章，你会明白为什么会发生收敛... 引言
标题已经点明了核心：越用91视频（或任何以推荐为主的平台），你看到的内容越“像”。这不是巧合，而是推荐逻辑与平台生态共同作用的必然结果。看完这篇文章，你会明白为什么会发生收敛、收敛带来了哪些利与弊，以及创作者和观众在这种环境下能做些什么来获得更好的结果。
为什么91视频越用越“像”？
推荐系统的目标常常很直接：提高观看时长、提高留存、增加互动（点赞、评论、转发）。为达成这些目标，系统不断学习哪些视频能带来更高的指标，并把类似的视频推荐给更多用户。随着反馈循环的反复执行，两件事会发生：
- 用户画像变得更“窄”：算法根据你的历史行为，把你归到具体的偏好群体，然后优先推这个群体常看内容，从而减少随机性。
- 内容生产趋同：创作者看到热门视频的结构、时长、节奏、封面和标题后会模仿，平台也会优先放大经验证的“模板”，导致内容形式逐渐雷同。
通俗解释：算法收敛是怎么发生的
把推荐系统想象成一个不断修正的导航仪。第一次你给出几个信号（点了几条视频、看完了哪些），导航仪会粗略定位你的方向。每次你继续交互，导航仪就更自信地把你导向它认为最有可能让你停留的路线。随着数据累积，导航仪的信心越来越高，它会反复选择那些历史上表现最稳的路线——这就是“收敛”。
技术上常见的机制包括：
- 协同过滤（用户-项目相似度）：基于相似用户行为来推荐。
- 内容向量/嵌入（content embeddings）：把视频用向量表示，推荐距离近的内容。
- 强化学习/多臂赌博机（exploration vs exploitation）：平衡探索新内容和利用已知高收益内容。
- 排序与重处理（ranking + re-ranking）：在初步候选后再根据多项指标精排。
这些机制共同作用，会逐渐压缩推荐空间，让“模板化”的内容更容易占据推荐位。
收敛的利与弊
利：
- 更快找到你喜欢的内容，提高短期满意度。
- 对创作者而言，复制成功模板能带来稳定流量。
- 平台效率高，变现更容易。
弊：
- 信息茧房、审美疲劳，长期体验下降。
- 小众或创新内容被淹没，内容生态单一化。
- 创作者面临同质化竞争，难以靠差异化突围。
给创作者的实用策略：在收敛中突围
- 拆解热门元素并创新组合
- 不只是模仿表层（标题、封面），而是找出能引起高留存的结构（开场钩子、节奏、高潮点），然后做不同的内容主题或角度去承载这些结构。
- 建立独有的人设或系列化IP
- 系列内容能提高复看率，清晰的人设帮助算法更好地识别目标受众，同时降低和其他同类内容的直接竞争。
- 用数据做小规模试验
- 多做A/B测试，短视频可以在小量投放中验证新尝试，再把成功的格式放大。
- 优化跨平台流量
- 不把全部希望寄托在一个推荐系统。用微信、微博、YouTube、B站等引流形成多入口。
- 提升与观众的直接关系
- 鼓励订阅、加入社群、收集邮件。直接连接能减少对平台推荐的依赖。
给观众的建议：找回多样性的方法
- 主动搜索与订阅
- 通过关键词搜索和主动关注，补足算法未覆盖的兴趣点。
- 改变交互行为
- 有意点击不同类型内容、清理或暂停部分观看历史，给“导航仪”制造新的信号。
- 使用不同账户或隐身模式
- 用不同账号来试探不同兴趣方向，避免单一画像累积。
- 利用“不感兴趣/不推荐”功能
- 这些信号会帮助模型减少重复推送相似内容。
平台该做哪些优化（面向决策者/产品经理）
- 引入多样性与新颖性指标：在排序目标中加入多样性惩罚项，避免热门模板过度放大。
- 限制重复内容流量：识别高度相似或重复的创作并降低其加权。
- 强化探索机制：周期性地增加随机或高新颖度内容的展示比重，监测长期留存效果。
- 提供创作者成长工具：给小众高质量内容更多曝光机会（如新人扶持、专题流量位）。
结语
91视频越用越“像”并非偶然，而是推荐逻辑在追求指标最优化时自然走向的结果。这个过程为用户短期体验带来提升，同时也带来了长期生态与创新方面的挑战。创作者可以通过结构化创新、跨平台布局和数据驱动试验来降低被同化的风险；观众则可以用更主动的行为去恢复内容多样性。平台若能在效率与多样性之间找到更好的平衡，整个生态会更健康，长远来看，每一方都会受益。
