解读

面试官问的是“负反馈→降权”的闭环设计，而不是简单地把点踩数减分。国内内容平台（抖音、B站、小红书）每天千万级内容上传，人工审核只能覆盖不到5%，必须靠负反馈信号+算法模型+运营策略三重联动，才能在30分钟内完成低质内容识别与流量截断，避免舆情与监管风险。因此，回答要体现：①数据指标定义、②实时策略引擎、③分层处置、④负向体验兜底、⑤合规留痕。

知识点

1. 负反馈权重公式：负反馈权重=点踩数×用户可信度×内容新鲜度衰减系数，其中用户可信度=1−(被平台处罚次数/总互动次数)，防止水军刷踩。
2. 低质标签体系：国家网信办《网络信息内容生态治理规定》要求平台自建**“九类低质模型”**（标题党、虚假营销、低俗、无资质科普等），负反馈需先映射到标签再降权。
3. 流量池熔断机制：国内主流平台采用**“3+10+30”分钟熔断**——3分钟内负反馈率（点踩/播放）超过同类95分位，即降权50%；10分钟超99分位，停止推荐；30分钟人工复核，确认即下架并扣减创作者信用分。
4. 负反馈二次确认：为避免误伤，**“点踩→弹窗选原因”**是必做环节，选项需包含“内容虚假”“不感兴趣”两类，前者直接降权，后者仅做个性化减分。
5. 创作者申诉通道：72小时内允许申诉，运营侧需在24小时内给出复核结果，误判率需控制在**0.3%**以下，否则计入团队OKR负向指标。

答案

我会把“点踩”做成实时负反馈信号，分四步落地：
第一步，信号过滤。把点踩与完播率、举报、评论区负向关键词（“骗人”“垃圾”）做加权融合，用孤立森林模型识别异常负反馈，防止黑产刷踩。
第二步，分级降权。负反馈率>基准值1.5倍，内容立即从**“一级流量池”降到“三级流量池”，曝光衰减70%；若同时触发“虚假营销”标签，直接停止推荐并送审。
第三步，用户分层。对高等级用户（LV5+）的负反馈给1.5倍权重**，新用户给0.5倍权重，既保护真实体验，又抑制小号恶意点踩。
第四步，效果回收。T+1天观测被降权内容的**“负反馈率下降幅度”与“用户举报量”，若两者均下降30%以上**，视为策略有效；否则回滚并调参。整个链路用埋点ID留痕，满足**“先审后发”**监管日志要求。

拓展思考

1. 正反馈反向校验：把“点踩后仍完整播放”的行为标记为**“误踩”，用贝叶斯更新**降低该用户后续负反馈权重，实现模型自净化。
2. 负反馈驱动增长：将高负反馈内容聚类，反向输出给创作者学院做案例教学，每月发布《低质内容白皮书》，把负向资产变成**“避坑指南”**，既降低平台低质率，又提升创作者黏性。
3. 合规红线：对医疗、证券、教育三类高风险领域，负反馈率一旦>基准值即人工先审再放量，避免算法降权滞后导致网信办通报；同时把负反馈数据脱敏后接入政府监管接口，实现**“平台-监管”**双轴治理。