别再猜了，结论很简单：91网为什么你总刷到同一类内容？多半是加载体验没弄明白
你是不是常常在91网上刷着刷着，发现画风越来越单一——同一类视频、同一类型的推荐一直出现？很多人以为这是“平台故意饿着你”，也有人把锅全推给算法。但真相往往更接地气：加载体验（loading experience）和内容呈现机制一起作用，才造就了这种“重复刷到”的感觉。下面把这件事拆开讲清楚，既解释为什么会发生，也给出实用的应对策略。
一、先把概念捋清楚：什么是“加载体验”？ 加载体验指的是从服务器把内容送到你设备、再展示给你的整个过程，包括：
- 网络请求和缓存行为（浏览器/APP缓存、CDN缓存）
- 客户端渲染策略（首屏渲染、懒加载、占位图）
- 平台的预取/预加载策略（提前加载推荐内容）
- 与用户交互产生的信号（滑动速度、停留时间、点击）
这些因素决定了平台在你刚进入页面或继续滚动时，哪些内容优先加载、哪些被延后甚至永远不触达你视野。
二、为什么你总刷到同一类内容？四个核心原因 1) 预加载与优先级机制让“热门类目”被反复推送 平台为了保证流畅体验，会优先预取被多数用户点击或停留时间更长的内容类型。结果刚打开页面，你就会看到这些“高优先级”内容，反馈给算法的是“这个内容受欢迎”，于是又被进一步放大。
2) 懒加载与视口策略放大激活内容 很多页面使用懒加载（只有接近视口的资源才加载）。如果初始视口内展示的就是某类内容，后续加载的也往往会被类似内容占据，因为推荐流会基于当前上下文继续填充相似项。
3) 缓存和会话粘性影响“见到什么就继续看到什么” 浏览器或APP缓存会保留你最近浏览的数据和优先加载列表。短时间内同一会话里，平台倾向于重复使用这些缓存结果以提升速度，导致推荐内容短期内变得单一。
4) 用户行为信号被误解或过于敏感 算法非常依赖简单的行为信号：点击、停留、转发。有时你只是扫了一眼就被判定为“喜欢”，系统于是更多推送相似内容，陷入“滤泡”。
三、普通用户能做什么？七个实用技巧 1) 换用无痕/隐身模式测试 短时间内重复看到同类内容时，先用无痕窗口打开网站试试看。如果差异明显，说明缓存/会话粘性在起作用。
2) 清理缓存与Cookie 清缓存可以重置一些预取与个性化结果，使平台重新加载多样化内容，但这个方法只是临时有效。
3) 主动与内容互动来“教育”推荐系统 多点击不同类型内容、长按/收藏你想看到的类别。系统需要你明确的信号来调整推荐权重。
4) 减缓滚动速度，扩大视野 快速上下刷会被短时间热度放大。放慢速度、停留更长，平台会收到更准确的偏好信号。
5) 关注/订阅不同作者或话题 订阅能直接影响推送池，把你的流量导向更丰富的来源。
6) 切换网络或设备测试 不同网络节点、不同设备可能走不同CDN或渲染策略，结果也可能不同，这能帮你判断问题在哪环节。
7) 在账号设置里找“个性化推荐”选项并调整 有些平台提供“基于历史推荐”开关，关掉再开启有时能打破推荐循环。
四、如果你是产品或开发者：优化加载体验的五条建议 1) 优化首屏多样性 不要把首屏完全交给“热门”占据，适当插入多样化样本，通过分层优先级保证首次触达的内容类型更丰富。
2) 改进懒加载与预取策略 预取不要只基于全局热度，可以结合用户短期行为与内容多样性约束，避免单一类目被无限扩散。
3) 引入短期逆向信号 若用户在某类内容上快速离开，应该把这类内容权重降得更快，而不是只靠点击来提升。
4) 缓存策略考虑多样性权重 在缓存命中逻辑里保留小比例的新鲜或低热度内容，防止长时间的“会话同质化”。
5) 提供明显的用户控制入口 让用户能方便地重置推荐、调整兴趣标签或选择“探索模式”，用简单可见的手段打破推荐死循环。
五、结论：不是阴谋，是工程折衷 你频繁看到同一类内容，多半不是平台刻意为难，而是加载体验、缓存策略和推荐逻辑在合力做出性能与相关性之间的折衷。理解这些机制后，用户可以通过一些小动作影响推荐走向；产品方也能通过更聪明的加载与缓存策略，让内容呈现更公平、更具多样性。
最后一句实用建议：当推荐让人感到单调，别急着指责算法短视。试试清缓存、慢刷几条不同内容，或者在设置里动动手脚——你会发现，推荐系统其实挺“听话”的，只要给它正确的信号。
