1. 基于浏览历史的推荐：一些插件会分析用户的浏览历史，根据用户经常访问的网站类型、关键词等，在新的标签页中推荐相关的内容或网站链接。例如，如果用户经常浏览科技类网站，插件可能会在新标签页中推荐最新的科技资讯网站或相关的科技产品页面。
2. 依据使用习惯的优化：部分插件可以学习用户的使用习惯，比如用户在特定时间段经常打开某些特定的标签页，或者对某些类型的网页内容有较高的点击频率，插件会根据这些习惯，在相应的时间或场景下，优先推荐符合用户习惯的标签页。例如，用户每天早上都会查看新闻网站，插件可能会在早上自动推荐新闻标签页。
3. 根据搜索行为的匹配：当用户在浏览器的搜索栏或通过其他搜索方式进行搜索后，插件可以捕捉到这些搜索关键词，并在新标签页中推荐与搜索结果相关的标签页。比如用户搜索了“旅游攻略”，插件可能会推荐一些热门旅游目的地的攻略页面或旅游相关论坛的标签页。
4. 结合社交媒体行为的关联：如果插件具有访问社交媒体数据的权限（用户授权的情况下），它可以结合用户在社交媒体上的关注、点赞、评论等行为，为用户推荐相关的社交媒体页面或话题标签页。例如，用户在社交媒体上关注了某个健身博主，插件可能会在新标签页中推荐该博主的最新动态页面或相关健身话题的讨论标签页。
