我查了91官网相关页面：为什么你越看越停不下来 - 我整理了证据链

我查了91官网相关页面：为什么你越看越停不下来 - 我整理了证据链

引言 我对“为什么会一直刷着看下去”这个问题做了仔细检查：用浏览器开发者工具看了网络请求、查看了页面结构（移动和桌面）、观察了本地存储（localStorage / cookies）、把脚本关掉对比体验，并模拟了几个常见的交互路径。下面把我整理到的“证据链”按逻辑和可复现性列出来，既说明现象，也给出你可以自己验证的方法。

一、显眼的视觉缩略图与高对比布局 观察

• 列表页大量采用高饱和度、近距裁剪的缩略图，人物面部或动作占比高，视觉冲击力强。
• 缩略图在鼠标悬停或滑动时有轻微放大或高亮效果。

说明 视觉上的强刺激降低了用户筛选成本，吸引第一次点击；动效则给人即时反馈，强化继续浏览的冲动。

如何验证 用无图模式或禁用CSS/JS对比页面效果；在缩略图上右键查看图片源，注意图片裁剪尺寸与加载策略。

二、自动播放与静音/有声预览 观察

• 翻页时或鼠标移入时会有短片段自动播放或静音预览。
• 有时是静音自动播放，点击才启用声音。

说明 自动播放降低了“要不要点开”的摩擦，短而频繁的预览很容易让人停不下来去看完整内容。

如何验证 在DevTools的Network里观察媒体请求；关闭JS或媒体请求看看页面行为变化。

三、无限滚动（或极简分页）+ 懒加载 观察

• 页面采用无限滚动加载更多内容，且图片/视频用懒加载，滚动时不断补充新项。
• URL在滚动时不一定更新，回退不易回到原位置。

说明 无限滚动把“下一页的思考成本”移除，形成连续消费流，用户很难找到停止点。

如何验证 在列表示例页面下滚动并观察Network里XHR/Fetch不断拉取数据；禁用js看是否变为传统分页。

四、个性化推荐与相似内容算法 观察

• 请求中有带参数的推荐接口（比如带tag、历史ID、userId等），返回的JSON里有“related”或“recommend”结构。
• 页面会根据浏览记录动态替换推荐项。

说明 基于兴趣的即时递送让每一次点击都更可能带来“满意回报”，从而形成强烈的持续行为。

如何验证 清空cookie或使用匿名窗口对比推荐差异；在DevTools里查看推荐接口的请求与返回字段。

五、可变奖赏机制（间歇性强化） 观察

• 推荐内容的吸引力并非恒定：有时正中兴趣，有时平淡，这种“有中有错”的回报模式类似老虎机的机制。
• 随机化排序、混入高关注度项目。

说明 间歇性强化（variable ratio schedule）是强化习惯最强效的机制之一，随机给到高吸引力内容会持续驱动行为。

如何验证 连续刷新或不断点击推荐，记录命中率与吸引度的波动；注意推荐池中高点击内容的出现频次。

六、社交证明与热度标签 观察

• 显示播放数、点赞数、评论数、热度榜或“本日热门”等标签。
• 有“相关推荐”“本周热播”之类聚合模块。

说明 人们倾向跟随大众选择，热度信息减少决策成本并增强选择的正反馈。

如何验证 对比有热度标签和隐藏热度标签的用户行为差异（可通过样式覆盖或脚本临时隐藏）。

七、进度条、时长信息与“下一集”提示 观察

• 列表或播放页显示短片段播放进度、剩余时长提示，以及“猜你喜欢/下一部”明显按钮。
• 播放结束后有显著的“继续播放/下一条”CALL TO ACTION。

说明 可视化进度和顺序提示让“再看一条”变成轻而易举的动作，形成连续行为链条。

如何验证 观察播放完毕的跳转行为；在开发者控制台阻止自动跳转看差别。

八、账户功能：历史、收藏、订阅与打赏 观察

• 登录后有历史记录、收藏夹、订阅频道或付费推荐等。
• 收藏与历史会直接影响推荐权重。

说明 账户功能把偶发行为变成可积累的数据，长期强化个体偏好，形成闭环。

如何验证 在登录和未登录状态对比推荐及页面定制化差异；查看localStorage/cookie里的相关键值。

九、推送与邮件触达 观察

• 页面会请求推送权限或提供订阅邮件/通知的入口。
• 部分页面有“打开通知”的弹窗或限时促销提醒。

说明 离线触达（推送、邮件）延伸了流量获取路径，用户在非使用时也被唤回。

如何验证 注意service worker注册、push相关API调用及订阅接口。

十、第三方脚本与追踪（用于个性化/广告） 观察

• 页面常加载第三方脚本或广告平台（分析、推荐、CDN、广告交换等）。
• 请求里可能包含广告/推荐相关的外部域名。

说明 第三方追踪帮助平台跨站点收集行为数据，提升推荐精度，使个性化更“命中”。

如何验证 使用浏览器隐私面板或uBlock拦截第三方请求，看推荐是否变差或加载变慢。

十一、移动优先的交互设计与快速响应 观察

• 移动端布局优化、手势支持、快速加载体验，页面切换成本极低。
• 竖屏短视频/内容的适配让单手操作变得极为便捷。

说明 操作便捷性直观降低中断概率，消费持续时间被无形拉长。

如何验证 在移动模拟器或真实手机上对比交互体验，注意单手操作的便捷度。

十二、持续的数据驱动迭代（A/B测试） 观察

• 页面上同类元素位置、文案在不同会话间变化，说明在做A/B测试。
• 小幅调整会带来可观的点击率差异。

说明 通过不断优化界面与推荐模型，平台能逐步提升“留存”和“深度使用”指标，使上面的各类技巧不断被强化。

如何验证 用不同设备/浏览器/时间段访问同一页面，观察UI/文案的差异；Network里可能看到A/B相关的实验标识。

小结：为什么你越看越停不下来 把上面的证据链综合起来，可以看到几条并行的机制在起作用：

• 降低决策成本（自动播放、缩略图、懒加载、热度标签），让点击变得几乎无脑；
• 持续给予变动回报（个性化推荐 + 随机性），让人愿意去尝试下一条；
• 减少中断/退出摩擦（无限滚动、“下一条”按钮、移动优化），把短时浏览延长为长时间会话；
• 数据闭环（账户+追踪+A/B）让平台越用越懂你，内容投放越来越“命中”。

对策与实用建议（能马上做的）

• 阻断个性化：用无痕窗口、登出、清理cookie或用新的浏览器配置来打断推荐循环。
• 屏蔽第三方脚本：安装uBlock Origin之类的扩展，屏蔽广告和跟踪脚本，很多推荐/广告就会失效。
• 关掉自动播放与推送权限：浏览器或站内设置都可以禁止自动播放和通知。
• 禁用无限滚动或分页替代：用阅读模式、用户样式（Stylus）或脚本，让页面恢复分页，增加停顿点。
• 设定时间限制：用定时器应用或浏览器扩展（如LeechBlock）限制访问时长。
• 改变环境与意图：浏览前先写下你要完成的事或设置明确目标，避免“随便看看”式的浏览动机。
• 分离账户与浏览：把用于严肃工作的账号与用于娱乐的浏览器/用户分开，减少交叉推荐的强化。
• 检查并删除历史/收藏：清空历史记录或隐藏热度标签，减小平台“投放命中率”。