关于91视频，我把分类筛选讲清楚后，很多问题都通了
引言 我做过多个内容平台的分类与筛选体系设计，最近在91视频的项目上把整个分类逻辑和筛选体验理清楚后，运营、用户和技术团队的许多疑问一下子被解开。下面把方法、实现细节和效果总结出来，方便你直接拿去落地或作为讨论基础。
我解决了哪些核心问题
- 用户找不到感兴趣内容，留存和转化下降；
- 标签混乱、重叠，导致搜索和推荐效果差；
- 内容上架与审核流程对分类依赖度高，但规则执行不一致；
- 前端筛选交互设计影响检索效率与二次转化。
分类与筛选体系的搭建思路 1) 建立分层分类架构 先做两级或三级的主分类（一级为大类，二级细分场景/风格），再用标签（tag）补充维度信息。主分类限定路径，标签为多维描述，二者配合能兼顾检索与推荐。
2) 标签要有治理规则 定义标签创建规范（命名、含义、是否可复用）、标签组与互斥关系、以及标签权重（用于排序）。同步建立标签词典和同义词表，定期清理低频与冗余标签。
3) 强化元数据与结构化字段 把能标准化的维度做成明确字段（时长、分辨率、上传时间、是否原创等），不把所有东西都塞进自由标签。结构化字段对筛选性能和统计分析更友好。
4) 混合算法与人工审核 用规则引擎（关键词、正则）先做初筛，再用轻量分类器进行概率判断；对于高风险或高价值内容进入人工复核。模型输出作为“候选标签”，最终由审核或质量规则确认。
前端筛选与交互要点
- 显示优先级：常用维度（例如分类、时长、标签热度）放在最显眼位置；其他维度折叠或以“更多”形式呈现。
- 多选与联动：支持多选筛选、面包屑展示当前筛选条件，并能清晰提示筛选结果规模。
- 快速预览与推荐：在筛选结果页加入卡片预览和相似推荐，提高滑动转化。
- 状态反馈：无结果时给出智能提示（放宽条件、推荐热门分类、或相关关键词）。
合规与安全控制（非技术细节层面） 分类体系要和审核规则、年龄验证、投诉通道联动。对敏感或限制类内容设置默认隐藏或年龄网关，敏感标签需经过更严格的人工复核流程。建立黑名单与关键词过滤库，配合日志审计。
数据驱动的持续优化
- 指标盯点：分类下的点击率、播放完成率、转化率、留存；筛选路径的转化漏斗（进入筛选→应用筛选→点击内容→播放）。
- A/B 测试：尝试不同的默认筛选排序、标签展示方式、过滤器位置，找出对转化影响最大的改动。
- 运营闭环：用户反馈、搜索日志、热门标签自助上升机制，定期把数据发现转换为标签规则或UI改进。
典型效果（可量化的成果） 在一次改造后，某些细分分类的点击率提升了20%-40%，用户平均搜索时间缩短了30%，内容误分类率明显下降，审核效率提升并减少复审工单。这些数据来自私有项目的落地反馈，可在类似平台实现类似增量。
给产品与运营的建议（落地优先）
- 先做最小可行分类体系：3-5个一级类，若干高频标签；迭代中逐步扩展。
- 推行标签治理流程：谁能创建标签、谁来审批、多久清理一次都要明确。
- 把数据埋点和报表放在首位：没有数据就无法判断改进是否有效。
- 在上线改动前做小范围验证，避免一次性大改带来用户混乱。
