打开一个视频App，刷着刷着就停不下来，不知不觉两个小时过去了。你有没有想过，为什么这些平台总能推中你的心坎？背后其实是推荐算法在悄悄发力。
用户留下来，靠的不是运气
很多人觉得用户留存是靠内容多、更新快，其实不然。内容再多，用户找不到感兴趣的，三秒就走人。真正让人愿意多待一会儿的，是“刚好看到我想看的”那种感觉。这种精准匹配，就是推荐算法的核心价值。
比如你在某个生活分享平台看了几篇关于租房改造的文章，接下来系统就会优先推小户型收纳、低成本装修这类内容。这不是巧合，而是算法根据你的行为数据做了判断：你可能正准备搬家，或者对居家生活有新需求。
从“猜你喜欢”到“我懂你”的进化
早期的推荐系统简单粗暴，比如“热门排行”或“大家都看”。现在不行了，用户口味越来越挑。现在的算法会结合多种因素：
- 你看过什么
- 你在哪篇内容停留最久
- 有没有点赞、收藏、转发
- 甚至你滑动的速度
把这些数据拼起来，系统就能画出你的兴趣轮廓。就像便利店老板记住老客喜欢什么饮料，早上路过自动递上冰咖啡，用户自然觉得贴心。
冷启动也能留住新人
新用户刚注册，啥都没点过，怎么推荐？这时候算法会借助人群画像。比如你填写的职业是“设计师”，年龄26岁，来自杭州，系统就会参考“25-30岁、一线城市、创意行业”这个群体的偏好，先推一些大概率感兴趣的内容。
这就像朋友介绍餐厅：“这家川菜本地人都爱去，你试试？”虽然不是百分百准，但比瞎逛强多了。只要前几次推荐不踩雷，用户就有动力继续用，形成正向循环。
代码逻辑只是基础，场景理解才是关键
推荐系统的底层可能是协同过滤或深度学习模型，比如用TensorFlow搭建一个双塔结构：
import tensorflow as tf
user_input = tf.keras.Input(shape=(None,), name='user_id')
item_input = tf.keras.Input(shape=(None,), name='item_id')
user_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64)(user_input)
item_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64)(item_input)
user_vec = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(user_embedding)
item_vec = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(item_embedding)
logits = tf.keras.layers.Dot(axes=1)([user_vec, item_vec])
model = tf.keras.Model(inputs=[user_input, item_input], outputs=logits)但写完代码只是开始。真正决定效果的是：什么时候该推新鲜内容，什么时候该巩固兴趣；用户连续三天看健身视频，是该推训练计划，还是蛋白粉广告？这些判断需要贴近真实生活场景。
别让用户陷入信息茧房
推荐太准也有副作用。一直推同类内容，用户容易腻。聪明的做法是“主航道+小惊喜”，比如主要推家居内容的同时，偶尔穿插一篇城市骑行路线或周末市集攻略。既保持主线清晰，又留点探索空间。
就像常去的咖啡馆，除了固定款拿铁，每月出一款特调。老客会觉得：熟悉又有新鲜感。
留存率不是算出来的指标，而是用户体验的自然结果。当用户觉得“这个平台懂我”，他们自己就会回来。推荐算法的作用，就是让这种“懂得”发生得更频繁、更准确。