很多人卡住的原因是：91大事件效率提升最快的一步，不是别的，就是推荐逻辑

很多人卡住的原因是：91大事件效率提升最快的一步，不是别的，就是推荐逻辑

开门见山：多数产品和团队把精力花在页面美化、推送频率、或增长渠道上，却忽视了最核心的驱动器——推荐逻辑。所谓“91大事件”可以当作一个思维工具：把平台上可能影响用户决策、留存和变现的关键行为事件梳理成一组高价值信号（最多可分为91类作为覆盖面与可操作性的平衡）。当你把这些事件做成清晰的体系并把推荐逻辑建立在它们之上，效率提升往往比做任何表面优化都快。

为什么很多人卡住

• 事件无体系：埋点或日志杂乱，关键行为被埋没或重复计数，导致模型喂入的是噪声而非信号。
• 优化目标错位：团队追求短期CTR、点击量而忽视长期留存与用户体验，导致推荐把用户往“坑”里推。
• 反馈环路失控：热门内容越推荐越热，冷门却再无机会，多样性和长期价值丢失。
• 实验与线上脱节：离线指标一片风光，上线后效果不灵。
• 组织协同欠缺：产品、数据、算法分属不同孤岛，难以快速试错和落地。

把“91大事件”变成可落地的推荐逻辑：实操步骤 1) 做事件清单并分级

• 把所有可能影响用户决策的行为（例如：浏览、停留时长、收藏、评论、转发、付费、跳出、重复访问、任务完成等）归类，按影响力和稀有度分级。把最重要的那一批定为“核心事件”（通常几十个即可，91是上限思路）。

2) 定义每类事件的信噪比与权重原则

• 给事件打质量分：是否能代表真实意图、是否易被刷、是否具有延迟效应。优先用高信噪的事件驱动推荐。

3) 从简单排序到分层模型

• 先用加权评分或规则引擎验证事件权重，再逐步引入学习排序（LTR）或因果模型。不要一开始就把复杂模型扔上去。

4) 离线回放与因果评估

• 用历史日志做回放实验，估算不同事件权重改动对核心指标（留存、转化、LTV）的影响。考虑使用逆概率加权或其他因果校正方法减少偏差。

5) 小步快跑的线上实验与保护机制

• 做分层灰度：先对一小部分用户放量，监控短中长期指标。为了防止热门偏差，设定多样性、冷启动推荐比和最大展示阈值。

6) 持续监控与自动化

• 建一个事件质量仪表盘（覆盖覆盖率、延迟、漂移、互斥冲突等），把异常检测和告警做成常态。

7) 防止反馈偏差与滥用

• 设计位置信息校准、时序衰减、曝光-点击建模，和对热门内容的人工降权/曝光上限策略。

8) 组织与节奏

• 建立跨职能的快速试验小队，明确谁负责事件定义、谁负责数据、谁负责上线验证，形成每周或每两周的迭代节奏。

实践清单（30/60/90天）

• 30天：完成事件清单和分级，搭建质量仪表盘；实现首版加权规则上线实验。
• 60天：做离线回放验证，迭代权重，引入基础学习排序模型，小范围A/B测试。
• 90天：推广到更大流量，完善自动告警，开始度量长期留存与LTV影响。

常见坑与对策

• 只看点击不看留存：引入长期指标和分层评估。
• 事件被业务噪声污染：做去重、作弊检测与置信度过滤。
• 过早复杂化：先验证价值再上复杂模型，避免过度拟合和工程债。