人工智能AI算法推荐之番茄算法推荐证实其算法推荐规则技术解析·卓伊凡

说明：我讲的是“正式推荐期的

”（系统层如何做决策），不冒充番茄内部阈值。你可以用它来解释：为什么同题材有人爆量、有人断粮；为什么一段时间猛推后又冷；为什么“明明数据不差”却推不开。

1）正式推荐期的“总规则”：按**单位曝光收益（ROI）**分配流量

在正式推荐期，平台的本质决策是：

把有限曝光分给“单位曝光带来更高综合收益”的书

收益不是单一点击，而是多目标加权（读得久、读得深、会追更、会回访…）

所以“正式推荐规则”可以概括为三句话：

2）硬规则 ①：先过“可推荐资格”闸门（Eligibility / Supply Governance）

正式推荐前，系统会先判断作品是否进入“可被推荐的供给池”：

很多“正式推荐期没量”，不是排序输，而是

3）硬规则 ②：多路召回决定“你有没有资格进入候选集”（Recall Rules）

。召回做的事是从海量书里快速捞出几百/几千本候选，典型会多路并行：协同过滤、向量召回、标签倒排等

召回层的技术规则（你能感知的）

如果你正式期“偶尔有量、但不稳定”，常见就是：

召回命中不稳（今天进候选、明天进不去），所以曝光忽上忽下。

4）硬规则 ③：排序不是看“好不好”，而是看“多目标综合分”（Ranking Rules）

字节系公开谈过：推荐模型会拟合用户满意度函数，点击率、阅读时间、互动等都可量化进入目标。正式推荐期基本一定是

常见目标（对小说最关键的几个）：

系统会用多任务学习或多模型融合，最后形成一个综合打分（概念式）：

正式推荐期最关键的技术规则之一：

只会“标题党点开”但读不下去，在精排里会输；能让人连续读、追更、回访的书，才有持续扩量的基础。

5）硬规则 ④：重排要满足“列表级体验约束”（Re-ranking Rules）

即使你单本得分高，也可能在最终列表里被“打散”。因为推荐系统最后一层通常是重排，它要处理列表级目标：多样性、去重、探索插入、治理约束等。重排在多阶段推荐系统里被认为对体验非常关键。

6）硬规则 ⑤：流量是“分层试投 + 扩圈 + 降温”的节奏控制（Traffic Pacing Rules）

正式推荐期不是匀速给量，而是

这也解释了知乎作者常说的“正式期有不同区间：首秀—冷却—再推”这种体感分段。

7）硬规则 ⑥：数据清洗与反作弊会“决定你数据算不算数”（Data & Anti-fraud Rules）

正式推荐期里，系统对行为数据会做“有效性过滤”：

所以你会看到一种很典型的现象：

“我感觉有人在读，但推荐就是起不来”可能原因是：系统把那部分行为当噪声，不给你加权。

8）“正式推荐期技术推荐规则”总结成一张“判定链”

多目标精排（能不能打赢同场）

调度节奏（给多少、给谁、给多久）

说明：我讲的是“正式推荐期的技术推荐规则”（系统层如何做决策），不冒充番茄内部阈值。你可以用它来解释：为什么同题材有人爆量、有人断粮；为什么一段时间猛推后又冷；为什么“明明数据不差”却推不开。

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番茄AI算法推荐规则解析：平台基于单位曝光收益(ROI)分配流量，通过多阶段筛选机制决定作品推荐量。关键环节包括资格审核、多路召回、多目标排序、重排约束、流量调度及数据清洗。算法综合考虑阅读深度、追更率、回访率等指标，而非单一点击率。这解释了同题材作品流量差异、推荐波动等现象。

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