重播率与收藏率是用户粘性的关键隐形指标，在内容推荐算法中作为优先级展示因素，帮助平台识别高质量内容并提升用户忠诚度。
核心作用
- 重播率（完播率或重复播放）：反映用户对内容的深度认可，常与长平均停留时长结合，用于判断内容价值。高重播率的内容（如视频自动连播设计）能显著提高人均观看次数，并作为推荐权重信号。
- 收藏率：表示用户意图二次消费或分享，属于积极用户粘性信号（如Instagram的点赞、评论、收藏组合）。收藏后二次分享进一步放大互动价值。
与用户粘性的关联
这些指标超越表面曝光，转向“隐性数据”分析：
- 高质量内容特征：高完播率、收藏率、有效互动（如深度评论），真实体现用户认可，推动动态权重分配。
- 验证粘性：结合留存率（次日/7日/30日）、DAU/MAU等，衡量忠诚度。游戏需1日留存40%、7日20%；工具类更高。
- 平台应用：直播回放评估收藏率、讲解时长；电商直播关注加购收藏率以获流量倾斜。
推荐机制中的隐形因素
| 指标 | 推荐影响 | 示例平台 |
|---|---|---|
| 重播率 | 提升曝光优先级，初始曝光后动态调整 | 短视频/微博视频自动播放 |
| 收藏率 | 作为用户价值模型标签，结合厌恶信号排名帖子 | Instagram新内容推荐 |
| 组合效应 | 多维度评估（如曝光提升40%、停留增25%） | 游戏攻略/直播 |
这些因素驱动从被动统计到主动价值理解，激励优质创作并优化用户体验。若数据不足，可进一步监测创作者更新频率与新用户入驻。
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