短视频推荐意愿绩效满意度调查

您好！为优化短视频推荐策略并提升相关绩效评估的公平性与有效性，我们诚挚邀请您参与本次匿名调查。您的宝贵意见至关重要，感谢您的支持！

Q1:您的主要工作角色与短视频推荐相关吗？

是，我是算法/策略/产品经理

是，我是内容运营/创作者

是，我是数据分析师/研究人员

否，但我的工作受推荐结果影响

完全不相关

Q2:您接触或参与短视频推荐相关工作有多长时间？

少于6个月

6个月-1年

1-3年

3-5年

5年以上

Q3:请对当前短视频推荐系统的整体推荐准确性进行评分（1分非常不准确，5分非常准确）

分数

标签

Q4:从0到10分，您有多大意愿向同事或朋友推荐当前使用的推荐算法评估体系或工具？

选项1

Q5:在评估推荐效果时，您认为以下哪些指标最为关键？（可多选）

完播率

互动率（点赞/评论/分享）

用户停留时长

转化率（如下载/购买）

负反馈率（如不感兴趣）

内容多样性

用户长期留存

其他

Q6:您认为当前的推荐绩效评估标准（如KPI/OKR）设定得是否合理？

非常合理，能有效衡量价值

比较合理，但有待优化

一般，部分指标有争议

不太合理，与实际目标脱节

非常不合理，亟待改革

Q7:您所在的团队或个人绩效，多大程度上直接依赖于推荐算法的核心指标表现？

完全依赖，是主要考核依据

高度依赖，占考核权重很大

中度依赖，与其他工作同等重要

轻度依赖，仅作为参考

完全不依赖

Q8:您认为当前推荐系统在哪些方面有待提升？（可多选）

冷启动效果（对新用户/新内容）

长尾内容挖掘

抵御低质/同质化内容

用户兴趣探索与拓展

实时性/热点捕捉

跨领域推荐能力

可解释性/透明度

其他

Q9:您对用于推荐算法迭代的AB测试流程与工具的满意度如何？

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

Q10:请简要描述您对AB测试流程或工具不满意（或满意）的具体原因。

填空1

Q11:您认为推荐策略的调整与业务目标的协同一致性如何？

高度一致，策略清晰支持业务

基本一致，但偶有偏差

一般，有时感觉脱节

不太一致，经常需要调和矛盾

完全不一致，目标冲突

Q12:在推荐相关工作决策中（如策略制定、资源分配），数据驱动的程度如何？

完全数据驱动，决策依据充分

主要数据驱动，辅以经验判断

数据与经验各占一半

主要依赖经验判断，数据为辅

基本依赖主观判断

Q13:请对您能获取到的用于分析推荐效果的数据支持（如报表、看板、数据接口）的及时性与完整性进行评分（1分非常差，5分非常好）

分数

标签

Q14:您通常通过哪些渠道或方式了解推荐算法的最新进展与行业动态？（可多选）

内部技术分享/文档

行业技术会议/沙龙

学术论文/预印本

技术博客/公众号

同事间交流

很少主动关注

其他

Q15:您对推荐算法相关的内部培训与知识共享机制的满意度如何？

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

Q16:您是否清楚了解，当推荐结果引发用户争议（如信息茧房、内容低俗）时，内部的应对与优化机制？

非常清楚

大致了解

听说过但不清楚细节

完全不了解

Q17:对于上述提到的用户争议应对机制，您有何改进建议？

填空1

Q18:综合考虑技术挑战、绩效压力与业务价值，您对从事短视频推荐相关工作的整体满意度是？

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

Q19:与一年前相比，您认为短视频推荐领域的整体工作环境与技术挑战变化如何？

显著变好

有所改善

变化不大

有所恶化

显著变差

Q20:您认为未来一年，公司在短视频推荐方面最应该优先投入哪些资源？（可多选）

算法模型研发

算力/硬件基础设施

数据质量与治理

产品与用户体验设计

合规与伦理研究

人才引进与培养

跨部门协作流程优化

其他

Q21:您是否愿意长期深耕于短视频推荐或相关技术领域？

非常愿意，这是我的职业方向

比较愿意，看好其发展

不确定，视情况而定

不太愿意，考虑转向

非常不愿意，计划离开

Q22:请留下您对提升短视频推荐工作效能、优化绩效评估或改善团队协作的任何其他宝贵意见。

填空1

短视频推荐意愿绩效满意度调查

介绍

本模板旨在收集短视频推荐系统从业者的工作满意度与绩效评估反馈。帮助您诊断评估体系、优化推荐策略、提升团队协作，适合互联网公司的算法、产品和运营团队进行内部流程优化与效能提升。

标签

关于

1天前

更新

频次

题目数

有问题？问问AI帮你修改改主题：如咖啡问卷改为奶茶问卷

短视频推荐意愿绩效满意度调查

相关推荐