Replica Designer Watches: 跨境电商资讯：海外平台推荐分发逻辑最新解

2026-02-25

进入2026年，Meta发布了Reels推荐系统的重要升级说明：Reels不再只依赖点赞、观看时长等行为信号，而是引入了用户"真实兴趣反馈"（UserFeedbackSurvey），并将其纳入核心模型训练流程，用来校正和优化推荐结果。

如果说过去几年短视频平台的推荐逻辑，核心是"谁能让用户多停留一秒"，那么Meta在2026年对Reels推荐系统的这次升级，则明确传递了一个信号：平台开始认真区分：用户是"看了"，还是"真的喜欢"。

那么品牌内容的创作与投放方式，也势必要随之改变。

01Meta 的 Reels推荐系统，到底升级了什么？

1.推荐系统不再只相信"行为信号"

在过去的Reels推荐体系中，模型高度依赖隐式行为指标，如观看时长、是否完整看完、点赞、评论、转发、是否反复观看等，这些指标长期被视为"兴趣代理信号"。

但Meta发现了一个问题：用户的行为"不一定等于"真实兴趣。

有些内容靠强刺激、标题党或反转结构"骗"用户看完，用户可能因为无聊、自动播放而停留，而不是出于真正的兴趣。这导致推荐系统在短期内表现很好，但长期用户满意度和内容相关性并不稳定。

2.引入用户真实兴趣反馈（UserFeedbackSurvey）

为了解决这个偏差，Meta在Reels中引入了一种新的核心信号来源：用户主动反馈。

当用户观看完一条Reels后，系统会随机弹出简短调查问题，例如："你喜欢这条Reels吗？""你希望看到更多类似内容吗？"

这些反馈低频、随机出现，用来采集"显性兴趣判断"——它绕过了行为推断，直接向用户要答案。

3.UTIS模型：真实兴趣的"校正器"

Meta将这些反馈数据用于训练一个新的模型：UTIS（UserTrueInterestSurvey）模型。

需要注意的是，UTIS并没有取代原有的Reels推荐系统，它被嵌入在现有推荐流程中，用来校正和增强原有模型的判断。当两者结合，推荐结果.........

Meta正在让推荐系统更"像人"

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