QQ浏览器信息流推荐点击率下降，如何优化推荐策略？

问题 "QQ浏览器信息流推荐点击率下降，如何优化推荐策略？"

考点

• 推荐算法调优思路
• 内容质量与用户兴趣平衡
• 信息茧房破解方法
  参考回答
  问题诊断：

1. 分析点击率下降的时间拐点，检查同期内容供给变化（如娱乐类目过审率降低）；
2. 进行AB测试：对比点击率下降最严重用户群的兴趣标签覆盖率。
   优化方案：
3. 算法层面：
   • 引入EE（Exploit-Explore）机制，预留10%流量推荐新兴垂类内容；
   • 使用多目标优化模型，平衡点击率与阅读时长指标。
4. 内容层面：
   • 建立优质创作者扶持计划，对深度长文给予流量加权；
   • 增加"信息完整性"评分，低质标题党内容降权。
5. 交互层面：
   • 在信息流中插入"探索卡片"，每周主题式推荐小众优质内容；
   • 提供"推荐偏好调节器"，允许用户手动降低某类内容曝光。
     预期效果：
     点击率回升至原有水平，用户日均使用时长提升15%。
     技巧

• 展示对推荐系统冷启动问题的解法
• 强调内容生态的长期健康度
• 提出用户可控性的设计细节