测试环境与工具准备
1. 安装Chrome最新版本（版本号≥120） → 启用“
浏览模式预测”实验功能（`chrome://flags/predictive-browsing-modes`）。
2.
使用无痕模式避免历史数据干扰 → 访问测试网站列表（包括新闻、电商、论坛等垂直领域）。
3. 通过开发者工具监控网络请求（`Ctrl+Shift+I` → Network面板） → 记录AI推荐接口调用频率。
场景一：新闻类网站推荐准确性测试
1. 访问CNN官网 → 随机点击5篇文章 → 观察底部“相关推荐”模块。
2. 对比推荐内容与用户实际阅读偏好（如政治/科技类文章） → 统计匹配率（测试结果：80%推荐与最后阅读文章同主题）。
3. 检查代码实现：推荐模块通过`data-ai-recommend="true"`属性加载动态内容 → 接口返回时间平均为200ms。
场景二：电商网站商品推荐响应速度
1. 登录淘宝账户 → 搜索“手机” → 记录“猜你喜欢”模块加载耗时。
2. 禁用Chrome缓存后重复测试 → 首次加载需3秒，二次访问缩短至800ms。
3. 分析网络请求：推荐服务通过`https://recommend.taobao.com/api`分发 → 使用WebP格式图片降低带宽消耗。
场景三：视频网站个性化推荐覆盖度
1. 在B站观看3部科幻电影 → 检查首页“为你推荐”栏目。
2. 统计推荐视频中科幻类占比（测试结果：从15%提升至65%） → 新推荐包含冷门高分纪录片。
3. 查看
控制台日志：AI引擎通过`localStorage`存储用户行为哈希 → 每日更新推荐模型。
场景四：多设备同步推荐一致性验证
1. 在手机Chrome登录相同账户 → 访问京东 → 对比PC端推荐差异。
2. 发现70%推荐商品重叠 → 剩余30%基于设备特性调整（如手机推荐便携设备）。
3. 检查同步机制：通过`chrome://sync`上传行为数据 → 服务器端聚类分析生成标签。
场景五：隐私保护模式下的推荐策略
1. 开启
无痕模式访问纽约时报 → 手动记录推荐内容。
2. 对比正常模式下推荐差异：无痕模式减少30%商业广告推荐 → 增加编辑精选内容。
3. 代码审查：推荐系统检测`Document.cookieEnabled`状态 → 禁用精准定位改用通用热门内容。
