我认真试了下，发现刷着刷着就上头？91网真正拿捏你的其实是人群匹配（这点太容易忽略）
刚开始只是随手逛了会儿91网，半小时后却发现自己一直在看同一类内容、点开的人也越来越像——这不是巧合，而是平台把你放进了一个精心打磨的小圈子。很多人把“上头”归结为内容本身刺激，但真正做决定的，是人群匹配：平台把你与某类人群联系起来，顺带把你们都喜欢的内容、互动方式、甚至时间窗口统一推给你。
人群匹配在做什么（通俗版）
- 聚类：根据行为、兴趣、社交关联把用户分成小群体。
- 冷启动+种子：通过若干高互动的种子用户，给群体设定“口味”。
- 强化学习：你点什么、看多久、分享与否都会被用来微调你所属的群体标签。
- 社会证据放大：当群体里的人普遍喜欢某类内容，平台更容易把这类内容推给你，形成自我强化的回路。
为什么很容易被忽略
- 可见部分是内容，难以直观看到“谁在看”决定了什么。
- 创作者与运营常常只关心内容创意、封面和标题，忽视了“先找对人再做内容”的顺序。
- 数据隐藏在推荐逻辑里，不像播放量那样直观。
对内容方/产品方的具体策略（可执行）
- 先定义小群体画像：不要一开始就要“全网覆盖”。选定3–5个标签（年龄、爱好、行为场景、消费能力），逐步拓展。
- 投种子用户：用少量资源把内容先给高互动的种子群体，制造第一波社会证据（点赞、评论、转发）。
- 优化首3秒与首15秒：群体匹配会非常看短时行为，抓住这两段能显著影响后续推荐权重。
- 利用看似微小的信号：停留时长、重复访问、私信互动这些都比单纯的播放量更能改写人群画像。
- 做交叉触达：把91网的初始群体导入微信群/公众号/短链，再通过这些私域圈层把用户行为进一步固化。
- 用数据拆分测试：每次测试只改变一个变量（标题/封面/发布时间），观察哪个变量对“群体迁移”最敏感。
对普通用户的建议（如果你不想被无限“带走”）
- 主动清理关注与推荐：不给平台建立固定画像就更难被自动套牢。
- 给自己设定浏览时长与目的：一开始明确想看什么，减少无意识刷取。
- 利用“反馈”功能：不喜欢某类内容就明确点“不感兴趣”，这比抱怨更有效。
实战案例（简短） 一个想扩展女性健身用户的品牌，先在91网上找了100个健身兴趣高度重合的种子账号，投放短视频并鼓励评论互动。两周后，平台把更多“相似互动习惯”的新用户纳入同一推荐池，品牌从持续走冷启动到进入推荐主流，只用了一半预算就把留存提升了30%。