在信息流推送中，依赖用户点击行为的方式可能导致信息的单一化和用户体验的降低。为了避免这种情况，改变推送策略至关重要。使用多样化的数据源可以帮助获取更全面的信息，避免过度依赖于用户的历史点击记录。这样，可以生成更丰富的内容推荐，满足用户的不同需求。
定期进行用户调查和反馈收集，可以为推送策略提供重要依据。通过了解用户的兴趣和需求，平台可以更好地调整推送内容，减少对用户点击行为的依赖。让用户参与内容的选择，也能提升他们的参与感和满意度。
关键字和主题分类的使用，能够提高信息筛选的准确性。将内容根据兴趣、热门话题或者行业动态进行分类，从而使得推送的内容更符合用户当前的需求，而不仅仅是基于过去的点击记录。
引入机器学习技术，可以分析海量数据，了解用户喜好并生成个性化推荐。通过算法优化，系统能够预测用户可能感兴趣的内容，而不只是依赖其过去的互动。
优化内容展示形式，也是减少对点击行为依赖的有效手段。可以尝试融合多媒体内容，例如视频、音频和图文结合，这样即使用户没有点击，也能在浏览过程中获得信息娱乐。
故而，推送策略应摆脱对点击行为的单一依赖，尝试多元化的用户参与方式和智能化的内容推荐，不断提升信息流推送的灵活性和用户体验。