公共证据实验室 / 档案 O-7782
YouTube算法受众错配诊断工具
帮助YouTube创作者诊断视频被算法推给错误受众（如设计教程推给Roblox儿童）的原因，提供标签、标题、缩略图及受众信号优化建议，让推荐系统精准触达目标观众
首次发现 2026-09-25 · 最近更新 2026-11-09 · 每日重算
以上为已采集样本中的观察，不代表全平台发生率，不能判断是否普遍或正在加速；采集范围 09-16、09-27 有调整，月度数量不可作趋势解读。
代表证据
完整证据链 3 条 · 公开展示 3 条代表证据原帖标题：Question regarding recent spike in views
My channel has experienced over 500k views in last…
过去28天里，我的频道获得了超过50万次观看，我还想保持这个势头，但我感觉现在Shorts被展示给了…
公开层仅保留极短引用；请打开原帖核对完整语境。
原帖标题：Wrong demographic, French people for an English video
My first video got 2k views and reached an audienc…
我的第一个视频获得了 2k 次观看，触达的观众中有 95% 来自美国、英国及其他英语国家。然而，第二…
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原帖标题：How the heck are you supposed to reach your real audience?
Youtube shows my Photoshop/design content to Roblo…
YouTube把我的Photoshop/设计内容推给玩Roblox的小孩,我跟Roblox毫无关系……
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这些证据还证明不了什么
要升到 付费支撑，还缺：
- 还差 2 条独立内容（现有 3 条）
- 一条本人付费陈述——要么有人说出自己正在付什么，要么再有 2 条带具体金额的愿付陈述（现有 0 条）
这里没有本人付费陈述在案，所以本页不给任何定价建议。没有付费证据撑着的价格，只是套了个数字的猜测。
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相关档案
评分口径摘要
证据置信度 = 强度 × 证据量 × 来源多样性 × 付费 × 竞争 × 趋势 × 10。所有计数基于独立内容条目（同一帖子多条信号只计 1 条）；仅"亲身痛点 / 当前支出 / 明确愿付 / 功能请求"四类一手证据计入；同一作者的重复内容按 0.15 权重折价计入评分，刷屏抬不了分；评分与状态晋级由确定性代码完成。
⚠ "付费支撑"表示证据里出现过本人付费陈述；不是"值得创业"的判断。"正在转弱"是时效标签，与证据级别是并列的两件事。完整规则见 方法与可信度。