短剧分发端试点‘多平台用户内容偏好漂移’动态建模，兴趣衰减周期纳入推荐策略调优参数

近期，国内主流短剧分发平台在算法策略层启动一项新机制：基于跨平台用户行为数据构建‘内容偏好漂移’动态模型，将单用户对同类题材的平均兴趣衰减周期（如古言甜宠类停留热度从7天缩短至3.2天）作为推荐系统实时调优的关键参数。该机制已于2026年8月下旬在三家头部平台完成灰度测试，覆盖日活超千万的联合用户池。

与既往以静态标签或短期点击率为主导的推荐逻辑不同，本次建模引入时间维度衰减函数，结合用户在短视频、中视频及短剧平台间的跨域跳转路径、重看间隔与弃剧节点，识别题材偏好迁移的临界拐点。例如，数据显示，2026年Q2都市逆袭类短剧用户中，约41%在首次完播后第5天内转向职场轻喜剧，该迁移窗口较2025年同期提前1.8天，成为模型重点捕捉的漂移信号。

该机制不改变备案、审核或分发准入规则，而是优化已有内容的触达效率。其影响主要体现在两方面：一是制作方需更关注题材生命周期管理，单一爆款模式下的长尾复播价值被进一步压缩；二是平台侧对‘题材轮动节奏’的响应敏感度提升，中小制作机构若能建立快速题材适配与微更新能力，将在流量再分配中获得结构性机会。

目前模型尚未开放对外接口，各平台正就用户数据授权边界、跨平台ID映射合规性及漂移阈值设定标准进行内部协同。后续需观察9月起是否将该参数纳入《短剧分发质量评估白皮书》修订版，并明确是否向制作方提供脱敏后的品类漂移趋势周报。