# 低 VoV 高曝光问题分析报告

## 一、问题概述

**现象**：部分头部视频 vov 低，但曝光量很大

**排序公式**：`score = str × ros × vor`
- str: FM 模型预估
- ros: XGB 模型预估
- vor: 24h 统计量

## 二、数据验证结果

### Step1: 现象验证 ✓
- **结论**：现象存在
- **数据**：43.5% 的 Top10 记录存在低vov高曝光问题

### Step2: 影响面量化 ✓
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 问题记录占比 | 38.1% (43/113) |
| 问题视频数 | 21 个 |
| 影响曝光量 | 4164万 (35.7%) |

### Step3: 原因分析 ✓
| 分项 | 整体偏差 | 偏高比例 | 结论 |
|------|----------|----------|------|
| STR | -5.7% | 36.4% | 正常 |
| **ROS** | **+72.2%** | **70.1%** | **系统性偏高** |
| VOR | 混合 | 44.8% | 有异常值 |

## 三、根因分析

### 核心问题：XGB 模型对 ROS 预估存在系统性偏差

### 发现1: ROS 偏差与真实 ROS 强负相关 (r = -0.607)
| 真实 ROS | 预估偏差 | 说明 |
|----------|----------|------|
| < 2 | **+152%** | 严重偏高 |
| 2-4 | +20% | 轻微偏高 |
| 4-6 | -27% | 偏低 |
| > 6 | -54% | 严重偏低 |

**结论**：模型存在"回归均值"问题，对极端值预估不准

### 发现2: ROS 偏差与分享率(STR)负相关
| 真实 STR | ROS 偏差 |
|----------|----------|
| < 0.5% | +115% |
| 0.5-1% | +113% |
| 1-2% | +60% |
| > 2% | +16% |

**结论**：分享率低的视频，ROS 预估偏差更大

### 发现3: ROS/VOV 随推荐天数衰减
| 视频类型 | ROS | VOV |
|----------|-----|-----|
| 新视频(≤7天) | 1.08 | 0.39 |
| 老视频(>30天) | 0.98 | 0.25 |
| **衰减** | **-8.7%** | **-35%** |

**结论**：VOV 衰减比 ROS 更明显，老视频问题更严重

### 典型案例
| vid | 预估ros | 真实ros | 偏差 |
|-----|---------|---------|------|
| 63535473 | 5.99 | 3.11 | +218% |
| 62421458 | 4.86 | 3.34 | +154% |
| 55931081 | 6.79 | 4.90 | +112% |

## 四、问题根因总结

```
问题链路:
1. XGB 模型对 ROS 整体偏高 72.2%
2. 真实 ROS 越低，预估偏差越大（回归均值问题）
3. 分享率低的视频，ROS 预估更不准
4. 老视频的 VOV 衰减 35%，但模型没有及时感知
   ↓
结果: 低 VOV 视频获得高曝光
```

## 五、解决建议

### 短期方案（快速生效）
1. **ROS 模型校准**
   - 识别真实 ROS < 2 的视频，对其预估 ROS 增加衰减系数
   - 或增加 ROS 置信度阈值

2. **曝光频控**
   - 对推荐天数 > 30 天的视频增加曝光限制
   - 避免老视频长期霸榜

### 中期方案
3. **ROS 模型改进**
   - 解决"回归均值"问题：对极端值使用专门的预估策略
   - 增加分享率分层：低 STR 和高 STR 使用不同的 ROS 预估模型
   - 增加时效性特征：近 6h ros vs 24h ros

4. **在线学习**
   - 使用实时反馈更新 ros 预估
   - 减少模型滞后性

### 长期方案
5. **端到端 VoV 预估**
   - 直接预估 vov，而非 str × ros × vor
   - 避免三个模型误差累积

6. **Exploration 机制**
   - 对推荐天数 > 14 天的视频增加探索比例
   - 及时发现效率下降

## 六、监控建议

建议增加以下监控指标：
1. Top10 视频的 ros 预估 vs 真实 偏差率
2. 按真实 ROS 分组的预估偏差（监控回归均值问题）
3. 按推荐天数分组的 VOV 趋势（监控衰减）
4. 单视频连续进入 Top10 的天数

## 七、文件清单

```
tasks/承接/低vov高曝光分析/
├── step1_验证现象.sql / step1_分析.py
├── step2_影响面.sql / step2_分析.py
├── step3_原因分析.sql / step3_分析.py
├── step3b_整体偏差.sql / step3b_分析.py
├── step3c_分析.py (ROS偏差深入分析)
├── step3d_分析.py (ROS时间衰减分析)
├── step4_建议.md (本报告)
└── output/ (所有中间数据)
```
