你用新91视频总觉得不顺？大概率是分类筛选没对上
很多人抱怨在新91视频上刷不到想看的内容，或者自己上传的视频曝光一直上不去。问题往往不是运气差，而是“分类与筛选不对”。算法把你与内容分流错位后，推荐、搜索结果和频道分发都会变得奇怪——你看到的内容跟你期待的偏差越来越大，体验自然不顺。
先快速把原理说清楚
- 平台推荐依赖三类信息：用户端的偏好（历史观看、收藏、点赞、关注）、内容端的元数据（标题、标签、分类、描述、封面）和平台层面的筛选（地域、语言、审查规则、算法分组）。
- 当任一环出错，推荐信号就会被误导：比如视频被分到“娱乐-搞笑”而你做的是“知识型短片”，系统就会把你推给喜欢轻松搞笑内容的人，而不是寻找知识的观众。
- 对用户来说，表现为“越刷越不喜欢”；对创作者来说，表现为“播放多但转化低/曝光低”。
怎么排查——用户视角（你想看对的内容）
- 检查个人设置：语言、地区、内容偏好、年龄限制。很多时候区域设定会带来内容池差异。
- 清理并重设推荐信号：清除观看历史、移除不感兴趣标签、在看到不喜欢的视频上点“不感兴趣”或屏蔽相似内容。
- 主动喂数据：多搜索并观看你真正想看的视频、点赞/评论/收藏相关内容，给算法“正面示例”。
- 用筛选和订阅：订阅优质频道、把主题做成播放列表，使用筛选器限定发布时间或标签。
- 更新客户端：有时是版本bug或缓存问题，更新或重装客户端能解决分类同步问题。
怎么排查——创作者视角（你要把内容放到正确的池）
- 栏目/分类要精确：不要选“泛娱乐”以求曝光，选错类只会把你扔进错误的观众群。平台的细分类目能决定第一批推荐的人群。
- 元数据要一致：标题、标签、描述、字幕、封面都要围绕同一主题写。关键词出现顺序、自然语句比堆砌更有效。
- 首秒决定去留：平台更看重前15–30秒观众留存，开头既要准确传主题，也要给出观看理由。
- 本地化与时区：面向特定区域的内容请标注语言与地域，发布时间也要配合目标观众活跃时段。
- 检查自动分类：部分平台会自动识别内容并帮你分类，上传后务必复核并手动修正错误分类。
- 监控数据并迭代：关注曝光来源、点击率（CTR）、平均观看时长和观众保留曲线。若曝光多但转化低，可能是分类对但元数据或封面误导；若曝光本就低，先检查分类与标签。
实用操作清单（一步步做）
- 用户端：设置→语言/地区→确认；历史→清理前30天观看记录；兴趣设置→调整；关注10个高质量频道并互动；
- 创作者端：上传页→确认“子分类”→优化标题（主题词靠前）→写100–150字描述包含3–5个关键词→添加5–15个相关标签→上传自制封面并测试缩略图效果→检查平台自动分类并修正→发布后48小时内密切观察数据，必要时改标题/封面/标签再推一次。
几个常见误区
- 以为“更多标签＝更多曝光”。标签相关性远比数量重要，多而杂会分散信号。
- 程序自动识别总是对的。自动分类常因背景音乐、封面元素或语音识别误判，需要人工复核。
- 只看播放数不看留存。播放数高但平均观看时长短，算法会更快降低推荐优先级。
简短的标签模板（按类型参考）
- 教育/知识：主题名 + 入门/速成 + 关键问题（如：Python快速入门；5分钟学会摄影构图）
- 生活/技能：场景 + 方法 + 时间（如：省钱买房技巧；厨房清洁5招）
- 娱乐/搞笑：关键词 + 场景 + 表情（如：校园搞笑合集；办公室尴尬瞬间）
- 游戏：游戏名 + 玩法/技巧 + 版本（如：王者荣耀青铜翻盘技巧；赛季更新解析）
监测与复盘（发布后7–30天）
- 关注前三天的曝光来源与CTR。发现问题先改元数据再等效果。
- 若曝光从“推荐”转为“搜索/频道”，说明分类定位偏弱或标签不精准。
- 进行小范围A/B测试：不同封面/改标题，比较7天内的数据差异。
