在推薦系統領域，快手近日推出的EMER端到端多目標融合排序框架引發行業關注。這一創新方案突破了傳統推薦模式的技術瓶頸，通過引入"比較式決策"機制，在用戶留存和活躍度等核心指標上取得顯著提升，為行業智能化升級提供了可復制的技術路徑。

傳統推薦系統長期依賴人工設計的線性公式，工程師通過為觀看時長、點贊數等指標分配固定權重來計算視頻優先級。這種"一刀切"的模式在應對復雜用戶需求時逐漸顯露弊端：當用戶偏好呈現碎片化特征時，單一公式難以滿足千萬級用戶的個性化需求；在"提升留存"與"增加播放量"等目標沖突時，人工調參的精準度也面臨挑戰。更關鍵的是，傳統方法本質上是孤立評估每個視頻，而真實場景中用戶是在多個候選內容間進行選擇。

EMER框架的核心創新在于重構了推薦決策邏輯。該系統通過構建相對優勢評估體系，讓AI模型在候選視頻集合中進行動態比較，更真實地模擬用戶決策過程。技術團隊設計的"多維滿意度代理指標"與"相對優勢滿意度"雙軌機制，使模型能夠量化不同內容間的競爭關系，形成可優化的監督目標。這種比較式決策機制使推薦結果更符合用戶實際選擇行為。

針對推薦系統常見的"離線訓練與在線效果偏差"問題，研發團隊提出"單位時間互動概率"新指標。通過將優化目標從單個視頻的互動率轉向單位時間內的互動頻次，模型訓練方向與真實用戶行為模式高度契合。測試數據顯示，該指標調整使模型迭代效率提升37%，顯著縮小了實驗室環境與實際場景的效果差距。

實際應用數據驗證了技術突破的價值。在快手主站及極速版雙平臺測試中，EMER框架帶來七日留存率0.13%-0.2%的提升，用戶日均停留時長增加1.2%-1.4%。特別在快手極速版，七日留存提升達0.196%，停留時長增長1.392%，單列短視頻觀看次數提升2.996%，實現多目標協同優化。這些數據表明，新框架在保持用戶活躍度的同時，有效提升了內容分發效率。

技術復用性方面，EMER框架已成功接入快手生成式推薦系統OneRec的獎勵模型，帶來停留時長0.56%的額外提升。這種跨場景適配能力源于框架設計的模塊化架構，其核心比較機制與目標優化模塊可獨立調整，為不同業務場景提供定制化解決方案。目前該技術已形成完整的技術文檔與部署指南，具備行業推廣條件。

行業分析認為，EMER框架的突破性在于將推薦系統從"指標優化"推向"決策模擬"的新階段。通過引入比較式決策機制，不僅解決了傳統方法的量化困境，更構建起符合用戶真實選擇行為的推薦邏輯。這種技術范式轉變或將引發行業連鎖反應，推動更多平臺探索智能化推薦解決方案。