一条讲透：因为隐私选项把个体信号弱化成“同一桶数据”，平台就只能用更粗的群体和内容特征去推荐——结果是你看到的内容越来越“像”。
为什么越用越像？
- 算法的两个来源：个体信号（你的观看历史、点赞、停留时长）和群体信号（相似用户的行为、热门内容）。当平台能读取丰富的个体信号时，会把你和更精确的兴趣切分开来，推荐也更贴合“个人口味”。
- 隐私收敛的后果：当你开启一系列隐私保护（禁止追踪、关闭个性化广告、限制权限等），平台获取的个体数据变少了。为保证效果，它会退而求其次，使用更泛化的群体特征或内容相似度来预测你可能喜欢的东西——结果就是“千人一面”或“越看越像”。
- 设计取舍：有时平台把隐私设置设计成一组开/关按钮，很多用户默认选“更隐私”，同时平台为降低误判风险，会更频繁地推流热度和标签匹配高的内容，从而加剧同质化。
常见误区（90%的人搞反了）
- 以为只要关掉个性化广告就能完全隐身：这会减少广告定制，但并不能恢复推荐系统对你行为信号的使用，反而可能让推荐更依赖普遍热度。
- 频繁切换账号或清历史能长期保持多样性：短期有效，但算法会迅速重新建模，除非你系统性改变交互方式。
- 以为隐私设置越多越好：隐私防护和推荐质量之间存在权衡，目标是找到你想要的平衡点，而不是一刀切的“完全封闭”。
如何既保护隐私又避免被“收敛”成模板用户（实用操作） 1) 明确目标：先想清楚你更看重“内容多样性”还是“最精准的个人推荐”。不同目标对应不同设置策略。 2) 在91视频内调节推荐相关开关：
- 关闭“基于位置/联系人个性化”但保持“观看/搜索历史”用于推荐（若希望推荐更贴合）。
- 若平台有“兴趣标签”管理，编辑或添加你真实想看的标签，避免只靠被动浏览决定标签。 3) 主动训练推荐：
- 多进行有意识的互动（点赞、收藏、完整观看）来传递清晰偏好。
- 为想要更多的内容类型专门浏览并停留更久，算法会用这些信号调整权重。 4) 周期性清理但不要完全抹除：
- 每隔一段时间清理不再想看的历史或停止历史记录，对某些时期的偏好重新校准比彻底清空更有效。 5) 利用隐身模式和单独账号做实验：
- 在隐身模式下探索新类型内容，若喜欢再在主账号里有意识地互动，让主模型学习新偏好。
- 保留一个“探索账户”专门用于发现，防止主模型被短期兴趣污染。 6) 限制权限但保留关键信号：
- 关闭不必要的权限（位置、通讯录），但保留观看历史和交互信号，通常这两项对推荐最关键。 7) 技术层面增强控制：
- 使用浏览器扩展或系统设置屏蔽第三方追踪器以减少跨站点标签，但不要同时屏蔽平台内的第一方行为数据（否则会更像）。
- 若担心隐私，可以结合VPN/私有DNS，但注意这会影响地域化内容推荐。 8) 主动关注内容源而非被动等待算法：
- 关注你喜欢的创作者或话题标签，用订阅/收藏替代被动推荐，这样即便推荐收敛，你的主页仍有多样内容。
快速测试法（两步检验你的设置是否“让内容更像”） 1) A/B试验一周：第1周保持所有隐私选项默认并有意识互动；第2周打开你认为更严格的隐私选项，但在第二周用“探索账户”刻意浏览多样内容。比对两周首页内容差异，看哪种更接近你的期望。 2) 指标观察：关注首页重复率（同一类型内容占比）、新作者比例、以及你主动点击的新类别占比。数据化小测试比感性抱怨更有用。
结语（给你的一句建议） 隐私是权衡，不是终点。懂得在“保护个人信息”和“维护内容多样性”之间做微调，才能既安心又不被算法困在单一兴趣圈里。
如果想要，我可以根据你现在的91视频隐私选项截图，帮你逐项优化设置并给出每一项的取舍理由。
