2026年互联网娱乐类APP内容推荐精准度满意度调研

您好！本次调研旨在了解您对互联网娱乐类APP（如视频、音乐、短视频、游戏等）内容推荐精准度的真实感受。您的反馈将帮助我们优化算法，为您提供更贴心的服务。问卷匿名填写，所有数据仅用于统计分析，感谢您的参与！

Q1:您最常使用的互联网娱乐类APP属于哪个类型？

长视频（如影视剧、综艺）

短视频

音乐

有声读物/播客

游戏

其他

Q2:您使用这类APP的频率是？

每天多次

每天一次

每周几次

每周一次或更少

Q3:您通常如何发现APP内的新内容？

主要依靠首页推荐

主动搜索

关注创作者/好友

浏览特定分类/榜单

通过外部链接

Q4:总体而言，您对当前APP“猜你喜欢”等个性化推荐内容的满意度如何？（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）

分数

标签

Q5:您有多大可能向朋友推荐该APP的推荐功能？（0-10分，0为完全不可能，10为极有可能）

选项1

Q6:您认为推荐内容与您个人兴趣的匹配度如何？

非常匹配，总能发现喜欢的

比较匹配，偶尔有惊喜

一般，时好时坏

不太匹配，经常推荐不感兴趣的

完全不匹配

Q7:您认为当前推荐内容存在哪些问题？（可多选）

重复推荐已看过的内容

推荐内容过于单一、同质化

推荐质量参差不齐

推荐内容与我的历史兴趣无关

推荐了我不喜欢或反感的内容

暂时没发现问题

Q8:当您对推荐内容点击“不感兴趣”或类似反馈后，后续推荐调整的效果如何？

效果明显，类似内容减少

有一定效果，但不够彻底

效果不明显，变化不大

完全没有效果

从未使用过此功能

Q9:您是否感觉APP过度收集您的个人信息（如位置、通讯录等）用于推荐？

是的，感觉非常明显

有一些感觉，但可以接受

没有特别感觉

完全没感觉，认为推荐基于公开行为

Q10:您是否愿意授权APP访问更多行为数据（如在其他APP的浏览记录，需经您明确同意）以提升推荐精准度？

非常愿意

比较愿意

一般，看具体情况

不太愿意

非常不愿意

Q11:您希望未来推荐系统在哪些方面进行改进？（可多选）

更精准地理解我的实时兴趣变化

增加内容的多样性和新鲜度

提供更透明的推荐理由（如“因为您看过XX”）

给予用户更多控制权（如手动调整兴趣标签）

加强对低质、虚假内容的过滤

保护隐私，减少不必要的数据收集

Q12:您认为AI生成内容（AIGC）被纳入推荐体系，对您的体验影响是？

积极影响，内容更丰富新颖

影响不大，和普通内容没区别

消极影响，质量参差不齐难以辨别

尚未注意到或未接触过AIGC推荐

Q13:与2024年相比，您感觉2026年该APP的推荐精准度有提升吗？

有明显提升

有轻微提升

感觉差不多

感觉反而下降了

不记得/未使用那么久

Q14:请描述一次令您印象深刻的“精准推荐”或“糟糕推荐”的具体经历。

填空1

Q15:您对APP的“推荐理由”或“解释功能”（如告诉您为什么推荐这个）的满意度如何？（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）

分数

标签

Q16:如果推荐系统出现明显错误（如推荐完全无关的内容），您通常会？

立刻点击“不感兴趣”反馈

忽略，直接划走

短暂停止使用该APP

向客服反馈

卸载APP

Q17:除了兴趣匹配，您还希望推荐系统考虑哪些因素？（可多选）

当前情绪/状态

时间段（如通勤、睡前）

社交关系（朋友在看什么）

内容的热度/趋势

内容的知识性/深度

内容的时效性（新闻、热点）

Q18:您认为未来的内容推荐，应该更偏向“您可能喜欢但未知的”（探索型），还是“您确定会喜欢的”（满足型）？

强烈偏向探索型

稍微偏向探索型

两者平衡

稍微偏向满足型

强烈偏向满足型

Q19:对于构建更懂您、更尊重您的下一代智能推荐系统，您还有哪些具体的期望或建议？

填空1

Q20:您的年龄段是？

18岁以下

18-24岁

25-34岁

35-44岁

45岁及以上

Q21:您通常使用哪种设备访问娱乐APP？

智能手机

平板电脑

个人电脑

智能电视/电视盒子

多种设备混合使用

2026年互联网娱乐类APP内容推荐精准度满意度调研

介绍

本模板旨在评估互联网娱乐APP内容推荐系统的精准度与用户满意度。帮助您收集用户反馈、定位推荐问题、优化算法策略，适合产品经理、算法工程师和用户体验研究员提升产品核心功能体验。

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