优兔的推荐不仅仅基于简单的受欢迎程度，而是源自于精确的用户分析。
优兔算法并非仅依靠点击数来运作。它分析用户的观看时间、反应模式、设备类型、位置、观看历史等多个信号，以推荐个性化内容。虽然表面上看起来是随机的，但实际上大多数推荐视频都是算法精心设计的结果。
优兔收集和分析哪些数据呢
优兔实时收集和分析用户的活动。其中包括视频观看时间、点击与否、点赞/不喜欢的标记、评论撰写、订阅、搜索词输入、视频跳过、重复观看与否等多种行为信息。
例如，如果从头到尾观看某个视频，优兔会将该内容判定为“感兴趣的主题”。反之，若视频被快速离开，则会从推荐优先级中被排除。这就是为何比起简单的浏览次数，优兔更重视用户实际的“停留时间”的原因。
除此之外，还会分析用户的设备类型（移动端/PC/TV）、位置（国家/语言）、观看时间段、正在使用的应用程序版本等技术信号。这些都用于了解用户以何种形式、在何时以及如何消费内容。
推荐算法如何运作呢
优兔算法基本上是推荐与用户过去行为相似的内容。为此，使用了基于深度学习的“协同过滤”技术。通过比较分析大量用户数据，推荐那些相似口味的观众喜欢的内容。
例如，对某个烹饪视频进行重复观看的用户，会被推荐类似主题的频道或其他用户喜欢的食谱视频。此外，最近还应用了分析视频内场景、字幕、缩略图、语音数据等技术，以了解内容的主题和氛围。
优兔通过“首页”、“探索”、“相关视频”、“自动播放”等不同途径运行推荐算法。虽然各路径的工作方式不同，但“个性化”是其共同的核心。即使是搜索同一个视频，不同用户看到的顺序或缩略图也会有所不同。
算法并非中立
算法并非中立。其设计目标是最大化用户的观看时间。因此更具刺激性或情感激发的视频可能会在推荐中占据更高的排名。
此外，如果只是反复展示用户惯常观看的内容类型，会导致信息偏食现象。这被称为“过滤泡泡”或“确认偏见”效应。为缓解这些问题，优兔在某些领域应用了曝光平衡算法，故意显示各种主题的内容。
然而，由于推荐仍然基于用户的既往行为模式，因此很难完全摆脱算法自身强化特定视角或内容类型的结构。
用户可以做的设置和调整
用户可以调整算法推荐。在优兔设置菜单中删除“观看记录”和“搜索记录”，即可初始化算法推荐标准。此外，如果点击“无兴趣”或“不推荐频道”，则会减少相关内容的推荐。
关闭自动播放功能，或订阅特定频道也是调整推荐视频质量的方法。订阅不仅仅是一种接收通知的功能，它也是用户被分类为偏好该频道的标准。
此外，通过使用“暂停观看记录”功能，用户可以在一定时间内不留下记录，从而不影响推荐内容。此功能在多个用户共用同一设备时尤为有用。
理解算法是数字素养之一
优兔算法不仅是一个简单的技术系统，还引导用户选择和体验。不了解算法的工作原理，可能导致在内容消费上处于被动位置。反之，了解其工作方式后，用户可以调整自己的观看习惯，减少信息偏食。
在数字环境中，自律与责任始于对算法结构的理解。优兔根据我们点击的内容和停留的时间，提出接下来的选择。最终，推动算法的是用户。