运用行为分层执行模型，用流量提升策略让互动数据在生命周期内分布更稳健
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运用行为分层执行模型，用流量提升策略让互动数据在生命周期内分布更稳健
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概要
行为分层执行模型将互动行为分为关键行为层、辅助行为层和激励行为层。关键行为层例如播放与点赞，是优先触达的基础互动；辅助行为层如评论与收藏，是用户参与深度验证；激励行为层如分享与二次传播，是提升传播深度的加速引擎。将这些行为按优先级设定执行顺序，再用自动化平台调度任务，可以让各层行为在发布时间周期内稳健分布，避免峰值式集中操作。这种分层模型有助于提升整体互动数据质量，为平台算法提供更真实的行为轨迹。
Layered engagement often yields stronger performance consistency.
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