2025 芒果 TV 内容推荐算法优化研究报告

2025芒果TV内容推荐算法优化研究报告摘要随着长视频行业进入存量竞争时代，内容推荐算法已成为平台留存用户、提升ARPU值的核心竞争力本报告以芒果TV为研究对象，结合行业发展趋势与技术前沿，从现状分析、痛点诊断、优化路径、落地验证到未来展望，系统探讨内容推荐算法的优化方向报告指出，当前芒果TV在数据质量、模型适配性、场景化能力及伦理合规等方面存在不足，需通过数据增强、模型升级、场景细分与伦理设计四大路径突破瓶颈，最终实现“内容价值-用户体验-商业效益”的正向循环本研究可为芒果TV及行业从业者提供决策参考，推动推荐算法从“流量导向”向“价值导向”转型

1.引言

1.1研究背景与意义近年来，中国长视频行业经历了从高速增长到精耕细作的转型截至2024年，国内在线视频用户规模达

11.2亿，渗透率超75%，但用户时长触顶、内容同质化、获客成本高企等问题凸显QuestMobile数据显示，2024年用户日均使用时长仅比2020年增长

3.2%，而平台数量减少23%，行业竞争从“增量争夺”转向“存量运营”在此背景下，内容推荐算法作为连接用户与内容的桥梁，其优化不仅影响用户体验，更直接关系到平台的内容分发效率、用户留存率及商业变现能力芒果TV作为国内唯一“台网双轮驱动”的视频平台，以“内容为王”为核心，拥有《乘风破浪的姐姐》《披荆斩棘的哥哥》等现象级综艺IP，以及《底线》《沉睡花园》等头部剧集，构建了覆盖综艺、第1页共15页剧集、纪录片、短视频、直播的全内容生态然而，随着用户需求从“看什么”向“怎么看”升级，现有推荐算法在冷启动适配、内容多样性、场景化服务等方面的不足逐渐显现例如，新用户首次推荐同质化严重（集中于头部综艺），老用户“信息茧房”现象显著（长期推荐同一类型内容），短视频/直播等新兴场景的推荐精度不足因此，针对芒果TV的内容推荐算法优化研究，不仅是提升平台运营效率的内在需求，更是长视频行业应对用户迭代、技术变革的关键实践

1.2研究范围与核心问题本报告聚焦芒果TV内容推荐算法的“优化”，核心研究范围包括数据层用户行为数据、内容多模态数据的采集与处理；模型层现有推荐模型的技术架构与性能瓶颈；场景层综艺、剧集、短视频、直播等不同内容形态的推荐适配；伦理层信息茧房、用户隐私保护等问题的解决路径核心问题可归纳为如何通过技术创新与业务协同，构建更精准、更多元、更人性化的推荐系统，实现“用户想看的内容”与“平台想推的内容”的动态平衡

2.芒果TV内容推荐算法行业现状分析

2.1内容生态格局全品类覆盖与垂类深耕并行芒果TV的内容生态以“综艺+剧集”为双引擎，逐步拓展至多元场景综艺领域凭借“内容制作+IP运营”优势，构建了从S级到微综艺的全梯队产品矩阵，2024年独播综艺播放量占比达68%，头部IP如《声生不息》《大侦探》的粉丝粘性超行业平均水平；第2页共15页剧集领域以“现实主义+悬疑”为特色，2024年独播剧集豆瓣评分超

7.5分的占比达42%，《底线》等主旋律作品实现口碑与播放量双赢；新兴场景2024年推出短视频平台“芒果TV小芒”，聚焦“潮流文化+明星衍生内容”，直播业务覆盖“综艺互动直播”“明星带货”等场景，用户日均互动时长较2023年增长

1.8倍这种全品类覆盖为推荐算法提供了丰富的“弹药库”，但也对算法的跨场景适配能力提出了更高要求

2.2现有推荐技术框架从传统模型到深度学习的演进芒果TV的推荐系统自2018年引入深度学习以来，技术架构经历了三次迭代基础阶段（2018-2020年）以协同过滤（CF）与基于内容的推荐（CB）为主，通过用户-物品评分矩阵、内容标签（如“综艺-音乐”“剧集-悬疑”）实现基础分发，日均推荐请求量约5000万次；进阶阶段（2021-2022年）引入WideDeep、DeepFM等模型，融合用户画像（如年龄、地域、兴趣标签）与内容特征（如时长、类型、热度），推荐准确率提升15%，但对冷启动用户的适配仍有不足；智能阶段（2023-2024年）部署序列推荐模型（如NextItNet），结合用户历史行为序列（如“先看《披荆斩棘》→再看《乘风破浪》”）优化短期推荐，同时接入多模态特征（视频封面、音频情绪、弹幕关键词），但对长视频内容的深度语义理解仍较薄弱当前，芒果TV推荐系统的技术架构主要包括数据层（用户行为、内容特征、社交关系）、模型层（召回层、排序层、重排序层）、服第3页共15页务层（A/B测试、实时推荐、效果监控）三部分，支撑日均超2亿用户的个性化推荐需求

2.3用户行为特征从“被动接收”到“主动互动”的转变根据芒果TV2024年用户行为分析报告，当前用户呈现三大特征行为碎片化日均打开APP

4.2次，单次使用时长15-25分钟，短视频/直播占比提升至38%，但长视频（剧集/综艺）的“完播率”仍达62%（高于行业平均的55%）；互动深度化用户日均互动行为（点赞、评论、分享、收藏）达

3.8次，其中“弹幕互动”占比65%，成为内容理解的重要补充；需求分层化新用户（注册3个月）更关注“热门推荐”“新上线内容”，老用户（注册1年）则偏好“个性化榜单”“相似内容推荐”，垂类用户（如“综艺深度爱好者”）对“同IP衍生内容”需求强烈这些特征要求推荐算法从“单一内容匹配”转向“用户行为深度理解+场景需求精准捕捉”

3.当前推荐算法的核心痛点与挑战

3.1数据层面冷启动与数据稀疏性制约推荐精度尽管芒果TV用户规模庞大，但数据层面仍存在两大核心问题新用户冷启动困境约23%的新用户（注册1个月）反馈“推荐内容看不懂”，主要源于新用户行为数据不足（平均仅3-5条有效观看记录），导致模型难以准确捕捉兴趣例如，某新用户因首次点击“恋爱综艺”而被持续推荐同类内容，30天后仍未接触到“悬疑剧集”“文化纪录片”等潜在兴趣点；第4页共15页数据稀疏性问题用户行为数据存在大量“隐性反馈”（如“暂停观看”“倍速播放”），但显性反馈（如“点赞”“收藏”）占比仅12%，导致模型对用户真实偏好的判断存在偏差艾瑞咨询调研显示，用户因“推荐内容与兴趣不符”而流失的比例达31%，其中35岁以上用户占比超60%此外，数据质量也存在不足部分内容标签（如“综艺-搞笑”“剧集-都市”）存在歧义，约15%的标签与实际内容主题不符（如某历史纪录片被错误标记为“娱乐综艺”），影响推荐相关性

3.2模型层面过度拟合与多样性失衡降低用户体验现有模型在优化过程中存在明显短板过度拟合用户偏好深度推荐模型（如DeepFM）在训练时过度依赖用户历史行为，导致“信息茧房”现象显著2024年用户调研显示，63%的用户反馈“推荐内容类型太单一”，其中“95后”用户占比最高（72%）；多样性与相关性的矛盾传统模型在优化“点击率（CTR）”指标时，易倾向于推荐高热度、高相似度内容，而忽略长尾内容的价值例如，某用户连续观看3期《明星大侦探》后，推荐系统仅推荐同类型综艺，未推送“密室逃脱”“剧本杀”等相关垂类内容，导致用户主动搜索行为增加28%；多模态特征利用不足当前模型对视频内容的“非结构化信息”（如画面色彩、BGM情绪、字幕关键词）利用有限，仅提取封面颜色、标题关键词等浅层特征，而未结合视频帧的语义信息（如“画面中人物正在进行辩论”“背景音乐为悬疑风格”），影响推荐深度

3.3场景层面多端多模态适配能力不足第5页共15页随着芒果TV业务向多端延伸（手机端、TV端、平板端），场景化推荐的差异需求逐渐凸显跨端用户行为割裂TV端用户偏好“长视频+慢节奏消费”，平均观看时长35分钟，而手机端用户偏好“短视频+碎片化消费”，平均观看时长18分钟，但现有算法未针对设备特性优化推荐策略（如TV端推荐剧集时未考虑“大屏观看舒适度”，手机端推荐综艺时未适配“竖屏观看体验”）；新兴场景推荐空白直播与短视频场景的推荐技术尚未成熟直播推荐依赖“实时热度+主播标签”，但未结合用户实时互动（如“弹幕提问”“礼物打赏”）动态调整推荐；短视频推荐因缺乏“内容标签自动识别”能力，导致“低俗内容”“低质重复内容”占比达9%，用户投诉量较2023年增长45%；垂类场景深度不足尽管平台拥有大量垂类内容（如“体育综艺”“非遗纪录片”），但未针对垂类用户设计专属推荐逻辑例如，“体育迷”用户在观看《超新星运动会》后，系统未推送“赛事集锦”“运动员访谈”等深度内容，而是推荐泛娱乐综艺，导致垂类用户留存率低于行业平均水平12%

3.4伦理层面用户主权缺失与算法信任危机在算法推荐普及的同时，伦理问题逐渐成为用户体验的“隐形门槛”信息茧房加剧长期单一内容推荐导致用户认知窄化，某用户因长期观看“甜宠剧”，系统3个月内未推荐“现实题材”剧集，引发用户对“算法是否在控制我的喜好”的质疑；第6页共15页可解释性不足78%的用户反馈“不知道为什么推荐这个内容”，当被问及“能否调整推荐偏好”时，83%的用户表示“操作太复杂”（需3步以上才能设置“不感兴趣”）；隐私安全隐患尽管平台已通过《个人信息保护法》合规，但部分模型在训练时过度采集用户隐私数据（如“观看暂停时长”“设备使用习惯”），2024年因“数据合规”问题引发的用户投诉增长22%

4.2025年内容推荐算法优化方向与技术路径针对上述痛点，结合行业技术趋势（如多模态大模型、强化学习、联邦学习）与芒果TV生态特点，2025年算法优化需从“数据增强-模型升级-场景细分-伦理设计”四大维度协同发力

4.1数据增强跨域融合与动态特征工程数据是推荐算法的“燃料”，需通过多源数据融合与动态特征提取提升数据质量跨域数据融合用户行为跨域打通芒果TV生态内数据（APP、电视、小芒短视频）与外部数据（如社交媒体互动、搜索记录、电商消费数据），例如，用户在微博搜索“芒果TV综艺《披荆斩棘》同款服装”，可关联至“时尚穿搭”垂类内容推荐；内容多模态融合构建“文本（标题/简介）+图像（封面/帧）+音频（BGM/人声）+交互（弹幕/评论）”四维特征体系，例如，通过视频帧人脸识别技术，提取嘉宾“戚薇”的“美妆风格”特征，为“美妆爱好者”用户推荐含该嘉宾的综艺片段；动态特征工程第7页共15页实时特征提取利用NLP技术实时分析弹幕情感（如“这个片段太搞笑了”“演员演技拉垮”），结合用户实时观看行为（如“倍速播放”“频繁暂停”）动态调整推荐策略；冷启动数据增强通过“内容标签协同标注”（人工+AI辅助）提升新内容标签准确性，例如，新上线纪录片《非遗里的中国》，通过OCR识别字幕关键词“剪纸”“皮影戏”，结合专家标注“传统文化”标签，快速覆盖目标用户；隐私计算技术采用联邦学习训练用户画像模型，在保护用户隐私的前提下，通过多平台数据联合建模（如与湖南卫视APP共享用户电视端观看数据），提升新用户推荐精度

4.2模型升级多模态大模型与强化学习模型是算法的“大脑”，需从“单一推荐”向“深度理解+动态优化”转型多模态大模型应用视频内容理解引入视频大模型（如腾讯觅影、字节跳动ByteDance Vision），通过预训练+微调（Fine-tuning）实现内容语义级理解，例如，识别“《乘风破浪的姐姐》中‘女团舞’场景”，推荐同类型舞蹈竞技综艺；用户意图预测基于大语言模型（如LLaMA、Qwen）理解用户文本交互（评论、搜索），将非结构化文本转化为结构化意图标签，例如，用户评论“想看姐姐们跳爵士舞”，系统可解析为“兴趣-舞蹈-爵士舞”标签，匹配相关内容；强化学习动态优化A/B测试闭环构建“用户反馈-策略调整”的强化学习框架，通过马尔可夫决策过程（MDP），以“用户留存率”“内容完播率”为长第8页共15页期奖励，实时调整推荐策略，例如，当某类内容的“用户停留时长”下降5%时，自动降低推荐权重；多目标优化在传统CTR/CVR目标基础上，加入“内容多样性”“用户认知广度”等辅助目标，例如，推荐列表中每3个同类内容后插入1个不同类型内容，平衡用户兴趣与认知拓展

4.3场景化优化垂类细分与个性化交互场景化是提升用户体验的关键，需针对不同内容形态与用户需求设计专属策略垂类场景深度适配综艺场景针对“追更型用户”（如《披荆斩棘》粉丝），设计“IP衍生推荐”（如“成团夜幕后花絮”“成员直播”）；针对“文化型用户”（如《国家宝藏》观众），推荐“历史纪录片”“博物馆直播”；剧集场景针对“追剧型用户”，设计“剧情预测”“同导演/演员作品”推荐；针对“碎片化用户”，推荐“分集精华”“名场面剪辑”；短视频/直播场景短视频采用“视觉特征+内容标签+用户实时互动”推荐，例如，识别“萌宠”视频的“画面萌点”（如“猫咪打哈欠”），结合用户“宠物爱好者”标签；直播推荐接入“实时互动数据”（如“在线人数”“礼物热度”“弹幕关键词”），动态调整推荐位；多端适配优化TV端优化“大屏交互体验”，推荐“长视频+慢节奏内容”，如剧集、访谈类综艺，同时支持“语音搜索+内容推荐”（如“打开我上次没看完的《大侦探》”）；第9页共15页手机端适配“碎片化消费”，推荐“短视频+轻互动内容”，如“1分钟高光片段”“互动剧”，并优化“竖屏观看体验”（如自动旋转画面、简化界面布局）；用户分层推荐策略新用户采用“热门内容+兴趣试探”策略，通过3次推荐后（如“热门综艺→同类型综艺→兴趣拓展内容”），进入个性化推荐阶段；老用户基于“兴趣图谱”（如“综艺-音乐-舞蹈”“剧集-悬疑-犯罪”）设计“兴趣拓展”推荐，避免单一类型重复；高价值用户提供“专属内容”与“会员特权”推荐，如“超前点播”“定制化内容预告”

4.4伦理与可持续性可解释性与用户主权设计伦理合规是算法长期发展的基础，需从“用户体验”与“社会责任”双维度构建可持续推荐体系可解释推荐机制内容推荐理由为用户提供“为什么推荐这个内容”的解释，如“因为你之前喜欢《明星大侦探》，这个节目有同款嘉宾”“因为你搜索过‘密室逃脱’，这个视频是相关教程”；推荐偏好调整简化用户偏好设置操作，支持“一键调整兴趣”（如“喜欢/不喜欢当前内容”），并通过“兴趣雷达图”可视化展示用户偏好，增强交互透明度；用户主权保障算法透明度定期发布“推荐算法白皮书”，公开推荐机制、数据来源、优化目标，接受用户与监管监督；第10页共15页隐私保护增强采用“联邦学习”“差分隐私”等技术，最小化用户数据采集，明确告知用户“数据用途”（如“用于优化推荐”“用于内容创作”），并提供“数据删除”功能；社会责任融入抵制低俗内容建立“内容质量评分体系”，对“标题党”“低俗画面”“重复内容”等低质内容设置推荐限制；促进内容普惠为“小众优质内容”（如非遗纪录片、独立电影）提供“冷启动曝光资源”，避免“头部内容垄断推荐位”

5.优化方案落地案例与效果验证

5.1案例一综艺垂类推荐优化——以《乘风破浪的姐姐》衍生内容推荐为例背景《乘风破浪的姐姐》作为S级综艺，其衍生内容（如“成团夜幕后”“成员vlog”）具有高粉丝粘性，但传统推荐系统因“内容标签单一”（仅标记为“综艺衍生”），导致推荐精准度不足，衍生内容完播率仅32%优化措施数据融合结合“成员标签”（如“宁静-霸气”“万茜-内敛”）与“用户行为”（如“用户为‘宁静’点赞3次”），提取“嘉宾个人向”特征；模型升级引入强化学习，以“衍生内容完播率”为奖励函数，动态调整“成员个人向内容”推荐权重；场景化设计针对“追更型用户”，在综艺正片结束后自动推荐“下期预告+成员vlog”，针对“成员粉丝”，推送“该成员专属剪辑”效果验证第11页共15页衍生内容完播率提升至48%（+16个百分点）；成员个人向内容播放量增长220%；用户对“推荐内容相关度”满意度达82%（较优化前提升25个百分点）

5.2案例二短视频场景优化——“小芒”短视频内容推荐迭代背景2024年“小芒”短视频平台因“内容标签错误”“推荐同质化”导致用户投诉量高，30天留存率仅18%优化措施多模态特征提取引入视频帧人脸识别技术（如识别“虞书欣”“李莎旻子”等明星），结合BGM情绪识别（如“欢快”“伤感”），构建“明星+情绪+场景”三维标签体系；冷启动增强新用户首次推荐采用“热门内容+兴趣测试”（如“你喜欢搞笑还是情感类视频？”），3次测试后进入个性化推荐；实时调整机制通过用户“点赞/跳过”行为实时调整推荐策略，例如，用户连续跳过3个“低俗舞蹈”视频后，系统自动降低该类内容推荐权重效果验证短视频内容标签准确率提升至91%（+40个百分点）；用户30天留存率提升至29%（+11个百分点）；低俗内容投诉量下降76%

5.3案例三伦理推荐落地——“可解释推荐”功能上线背景78%的用户反馈“不知道为什么推荐这个内容”，影响平台信任度优化措施第12页共15页推荐理由生成开发“推荐小助手”功能，在推荐内容旁显示“推荐理由”（如“因为你之前看过《披荆斩棘》，这个节目有同款舞蹈导师”）；用户偏好可视化设计“兴趣雷达图”，直观展示用户在“综艺/剧集/短视频”“不同类型”上的偏好占比，支持“一键调整偏好”；隐私设置简化将“隐私权限”“数据删除”等功能入口整合至“个人中心”首页，操作步骤从5步简化至2步效果验证用户对“推荐可解释性”满意度达75%；用户主动调整偏好的比例提升至38%；因“不理解推荐”导致的用户流失率下降19%

6.行业挑战与未来展望

6.1技术落地的现实挑战尽管优化方向明确，但芒果TV在落地过程中仍面临三大挑战算力成本高企多模态大模型训练与推理需大量算力支持，2024年平台AI算力成本占比达15%，未来若全面部署视频大模型，成本可能增加2-3倍；跨部门协作壁垒推荐算法优化涉及技术（算法、数据）、产品（交互设计）、运营（内容采购）、法务（合规）等多部门，需建立“算法-业务”协同机制，避免技术与业务脱节；用户教育门槛部分中老年用户对“可解释推荐”“兴趣调整”等功能接受度低，需通过“新手引导”“功能培训”降低使用门槛

6.2未来趋势与芒果TV的战略选择展望2025年及以后，内容推荐算法将呈现三大趋势第13页共15页AIGC深度融合生成式AI（如AI生成视频摘要、个性化剧情梗概）将成为推荐系统的“内容生产端”补充，提升内容分发效率；元宇宙场景拓展随着VR/AR技术普及，“虚拟人直播”“沉浸式互动内容”将涌现，推荐算法需适配“空间感知+社交互动”场景；全球化推荐布局芒果TV“破圈出海”战略（如东南亚、北美市场），需优化多语言内容推荐、文化差异适配，避免“内容水土不服”对芒果TV而言，建议从三方面推进战略落地技术自研+生态合作联合高校、AI企业研发轻量化模型，降低算力成本；内容与技术双轮驱动将“算法优化”与“内容创新”结合，例如，通过AI分析用户偏好，指导自制综艺选题（如“电竞+女性成长”题材）；社会责任优先将“伦理合规”纳入算法考核指标，避免“唯数据论”，平衡商业价值与用户体验

7.结论内容推荐算法的优化是芒果TV在存量竞争中实现“内容价值释放-用户体验提升-商业效益增长”的核心路径本报告通过分析行业现状、诊断核心痛点，提出“数据增强-模型升级-场景细分-伦理设计”的四维优化框架，并通过具体案例验证了方案的可行性未来，随着多模态技术、强化学习、隐私计算等技术的成熟，芒果TV需持续迭代推荐系统，以“更精准、更多元、更人性化”的算法服务用户，最终实现从“流量平台”到“内容价值平台”的转型第14页共15页研究局限本报告基于2024年数据与行业趋势分析，部分技术落地效果需长期跟踪验证；未来可进一步结合用户访谈、A/B测试数据深化研究字数统计约4800字备注本报告数据引用自芒果TV内部数据、艾瑞咨询、QuestMobile等公开报告，案例均为基于行业实践的模拟场景，旨在说明优化逻辑第15页共15页。