纸飞机 TG 中，机器人根据用户 “历史观看视频的‘停留时长’推送相似视频”，能否 “设置‘停留超 3 分钟的视频类型‘优先推送’’，提升推送精准度？​

在 Telegram（纸飞机）中，如果使用第三方机器人或频道推送服务，确实可以基于“停留时间”进行优化。例如，你可以设定“用户观看某类视频超过3分钟”，系统会将此类视频标记为偏好，后续优先推荐相似内容。

推荐算法中，“停留时间”是一个关键指标。相比“点赞”或“转发”等行为，它更能反映用户的实际兴趣。因此，基于这一逻辑进行优化，推荐效果会更加精准。

但需注意，这种机制通常需要一定数据积累才能生效，初期效果可能不明显。此外，并非所有机器人均支持此类高级设置，需确认所用服务是否开放了相关参数。

在Telegram里，机器人没法直接拿到用户看视频的“停留时长”这个数据，因为Telegram本身没有提供这个数据分析接口。

你可以在第三方平台或者自己搭个系统，把用户行为数据记录下来，比如看视频停留3分钟以上的，是什么类型的视频。再结合这些数据，通过算法优化推荐逻辑。

如果能做到，推荐确实会更精准。但前提是，你得有能力处理这些数据。

Telegram本身没有推荐系统，但你可以用第三方机器人或自己写逻辑实现你所说的功能。比如：

1. 你看了某个视频超过3分钟，系统记录这个偏好；

2. 以后推荐时，就优先推同类型视频。

这样确实可以提高推荐精准度，毕竟你花时间看的，大概率是你感兴趣的。但注意不要推荐太单一，否则会让人觉得“太套路”。只要算法合理，这个方法还是挺有效的。