纽约时报拿到的那份内部文档
2021 年 12 月，纽约时报发了一篇文章，作者 Ben Smith，标题叫 How TikTok Reads Your Mind。1文章的核心是一份 TikTok 内部文档，名字很朴素，TikTok Algo 101，是写给公司里不懂技术的同事看的，解释推荐算法是怎么回事。TikTok 的发言人确认了这份文档是真的。
文档里有一句话我看到的时候停了一下。它说，公司的终极目标
是增加日活用户，为了这个目标，算法选择优化两个紧密相关的指标，一个是留存，用户会不会回来，另一个是使用时长，time spent。
留存我们第 3 课讲过了。这一课讲时长。为什么一个已经有几亿 DAU 的产品，还要盯着时长？
DAU 只说多少人来，时长把深度放进来
先回到第 3 课那组数。2017 年 9 月抖音人均时长 22 分钟，12 月接近 40 分钟。2同一段时间 DAU 从 500 万到 3000 万。你注意，时长和 DAU 是一起涨的，但它们说的不是一件事。
你想想看，两个产品每天都有 100 万人来。A 产品用户平均看 5 分钟，B 产品平均看 40 分钟。只看 DAU，它们一样强。但你要是把总时长算出来，A 是 500 万分钟，B 是 4000 万分钟，差 8 倍。
总时长 = DAU × 人均时长。这个乘法是这一课的骨架。
一个矩形，横边是人，竖边是每人用多久
拖两个滑块，看矩形面积怎么变。同样的总时长，可以是很多人浅用，也可以是少数人深用。
所以人多了以后，管理层一定会加一组新的数，总使用时长，人均使用时长，启动次数，单次会话深度。它把规模和深度放进了同一个结果。
我自己的感受是，时长在内容产品里有一种特殊的诚实。播放量可以被自动播放灌水，点赞可以懒得点，但时间是每个人一天只有 24 小时的硬通货，你愿意把 40 分钟给一个 App，这件事很难作假。TikTok 那份文档选它不是偶然。
时长一旦当王，立刻开始变坏
但是。时长这个指标一旦被当成王，它会立刻开始变坏。怎么变坏呢。刺激性的内容能拉时长。重复同一个套路的内容能拉时长。让人停不下来但刷完很空虚的内容，也能拉时长。你要是只看时长，推荐系统会很快学会这些，因为它们确实有效，短期内。然后你再看长期留存，可能在往下掉。负反馈在往上走。用户刷完以后觉得自己被浪费了时间，下次打开的意愿反而低了。
时长是油门，长期留存、负反馈、多样性是护栏。
说到这个，抖音自己 2025 年在安全与信任中心公开算法原理的时候，有一个说法是多目标建模要主动打破信息茧房
，给用户更丰富多元的内容。3你可以把这句话理解成，他们自己也知道光追时长会把人关进茧房，所以多样性得被当成一个目标放进去，而不是一个顺带的结果。这个第 7 课再展开。
一次推荐改动让人均时长上涨 5%，但 D30 留存下降，负反馈上升。能算成功吗？
B。时长是重要结果，但长期留存和负反馈是它的护栏。这个改动很可能是找到了某种「让人停不下来但刷完不爽」的东西，时长上去了，用户回来的意愿下去了。一个月以后它会在 DAU 上还回来。C 是个陷阱，统计显著只说明这个上涨不是运气，不说明这个上涨是好事，第 9 课会专门讲。
时长本身也有偏差
还有一层，更技术一点，但我觉得值得说。一条 3 分钟的视频和一条 15 秒的视频，哪怕用户对它们的喜欢程度一样，看 3 分钟那条花的时间天然就长。热门视频被推得多，时长总量也天然高。字节 2025 年发了一篇论文专门讲这个4，说原始的观看时长会被视频长度、热度、用户个人习惯这些因素混淆，所以他们不直接用时长，而是把时长跟同类视频、同类用户的参考分布比一下，看这条视频相对于它应该
得到的时长，是高了还是低了。快手 2022 年也有一篇类似的，第 2 课我提过，3 秒门槛对长短视频不公平，时长也一样不公平。
所以你看，时长这个指标从 2017 年的 22 分钟到 40 分钟那个朴素阶段，走到今天，已经变成了一个需要被纠偏以后才能用的东西。第 2 课说的那条规律，每修一个坑就在旁边挖一个新坑，在时长这里又应验了一次。
平均数藏事
还有一个小细节，人均时长是个平均数。少数重度用户会把它拉高，一个每天刷 6 小时的人能抵 36 个刷 10 分钟的人。所以看人均的时候最好同时看中位数，看用户分层。平均数骗人的方式，跟 DAU 不拆开骗人的方式是一样的，都是把不一样的人搅在一起。第 10 课讲启动时延的时候，你会再遇到它一次。
这一课，总时长 = DAU × 人均时长，把规模和深度放进一个结果。TikTok 那份文档选的就是留存和时长。但时长一旦当王就会变坏，必须和长期留存、负反馈、多样性一起看。时长本身还带偏差，今天已经要纠偏以后才能用。
总使用时长所有用户当天有效使用时间的总和
人均使用时长平均每个活跃用户待了多久
负反馈率不感兴趣、屏蔽、举报、快速退出的比例
这一课的数字从哪来
- TikTok Algo 101、终极目标 DAU、优化留存与时长、发言人确认真实：NYT 2021-12-05，转述见 Gizmodo。
- 2017 年 22 分钟 → 近 40 分钟：抖音如何迈过 500 万日活瓶颈期。
- 「主动打破信息茧房」：新浪 2025-04-15 抖音解读推荐算法原理。
- 时长的混淆与纠偏：ByteDance 2025 Relative Advantage Debiasing；快手 D2Q。
- 动手块里的矩形是示意；A / B 两产品 5 分钟对 40 分钟是示意。
这课结束前再想一件事。每天几亿人，每人 40 分钟，这得多少条视频才够刷？这些视频是谁拍的？