<dfn id="x2tvv"><dl id="x2tvv"></dl></dfn>

            網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)熱線 服務(wù)熱線:400-0352-801 大同網(wǎng)站建設(shè)大客戶專線 大客戶專線:0352-5033077 大同網(wǎng)站建設(shè)咨詢郵箱 咨詢郵箱:web#sxdt.net 微信
            您的位置:首頁 > 最新動態(tài) > 網(wǎng)海拾貝 > > 正文
            今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
            更新時間:2018-10-16 11:46:37    來源:   點(diǎn)擊:
              今日頭條,大家公認(rèn)的一個超級大流量平臺,其最大的特點(diǎn)就是文章的智能推薦系統(tǒng)。
              
              但是,有些人在今日頭條文章動輒幾十萬、幾百萬,甚至上千萬閱讀,但有些則只是幾十、幾百的流量。
              
              除了內(nèi)容本身的質(zhì)量以及賬號區(qū)別之外,最大的關(guān)鍵就在于其算法推薦規(guī)則。搞懂今日頭條文章推薦規(guī)則,是在這里進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營的核心關(guān)鍵。
              
              那么,今日頭條海量文章推薦的機(jī)制是怎么樣呢?為什么有的文章展現(xiàn)量幾百萬,有的卻只有幾十幾百?對于文章的推薦機(jī)制我們又能做些什么?
              
              首先在說文章推薦規(guī)則之前,另一個機(jī)制大家一定要先了解,那就是今日頭條的消重機(jī)制。
              
              你在頭條號發(fā)布的內(nèi)容,在通過審核和進(jìn)入推薦系統(tǒng)之間,還有一道難關(guān),那就是下面要說的消重機(jī)制。
              
              基本上,文章被消重是頭條號所發(fā)布內(nèi)容無推薦量的最常見的原因。
              
              1想要被推薦,先了解消重機(jī)制
              
              1)什么是消重?
              
              我們都知道,在互聯(lián)網(wǎng)上,同樣的文章、圖片、視頻往往會被很多其他媒體轉(zhuǎn)載或復(fù)制。
              
              如果我們在百度搜索一篇內(nèi)容,經(jīng)常會得到多個網(wǎng)址。所以,我們一般需要自己篩選和判斷,哪個網(wǎng)址更權(quán)威,更有價值,再點(diǎn)擊去訪問就可以了。
              
              但是今日頭條不一樣,它是基于算法推薦給用戶的。所以一定要保證不能連續(xù)給用戶推薦了幾篇相似的內(nèi)容,否者用戶體驗(yàn)會非常差:怎么老是給我推薦一樣的內(nèi)容,什么鬼系統(tǒng)!
              
              所以,今日頭條在推薦你的文章之前,必須確定這篇內(nèi)容:
              
              ● 在系統(tǒng)里是否存在相同或者高度相似的內(nèi)容?
              
              ● 如果存在,那么這篇內(nèi)容的來源是否是最權(quán)威、最有價值、是否最有可能是原創(chuàng)來源?
              
              那么,消重就是指對重復(fù)、相似、相關(guān)的文章進(jìn)行分類和比對,使其不會同時或重復(fù)出現(xiàn)在用戶信息流中的過程。
              
              今日頭條首先會通過消重機(jī)制來決定同樣主題或內(nèi)容的文章是否有機(jī)會被推薦給更多用戶。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              2)頭條號內(nèi)容消重的關(guān)鍵項(xiàng)
              
              那如何判斷兩個內(nèi)容是否相同呢?
              
              如果讓人來判斷,可能就要逐字逐句地把文章讀完才能判斷得出來。通過計(jì)算機(jī)這樣去判斷當(dāng)然也是可以的,不過,當(dāng)每天需要處理的內(nèi)容達(dá)到十多萬篇次的時候,這么做即使對于計(jì)算機(jī)來也太麻煩了。
              
              今日頭條的做法是,通過系統(tǒng)的計(jì)算,一篇文章的文本、標(biāo)題、圖片等都是可以轉(zhuǎn)換成一串?dāng)?shù)字代碼,也就是信息指紋。這就像我們每個人的身份證,如果兩個人的身份證號碼一模一樣,那么就可以肯定這是兩個一樣的人。
              
              而文字信息的「身份證」也能起到類似的作用,對于圖片、視頻等信息形式,原理也是類似的。這種算法模型這里就不多說了,重點(diǎn)來看影響消重的關(guān)鍵項(xiàng)。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              ● 來源頭條號是否開通「原創(chuàng)」標(biāo)記;
              
              ● 發(fā)布時間(首發(fā)很重要);
              
              ● 來源的權(quán)威性和在網(wǎng)絡(luò)上被引用的次數(shù)。
              
              除了內(nèi)容消重的規(guī)則外,頭條號平臺上實(shí)際上還存在這一些針對內(nèi)容之外的消重規(guī)則:
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              ● 標(biāo)題和預(yù)覽圖片的消重。
              
              這個原理與內(nèi)容消重相似,只不過是只比較標(biāo)題以及預(yù)覽圖片的「信息指紋」。
              
              之所以要對具有相同的標(biāo)題或者預(yù)覽圖片的內(nèi)容進(jìn)行消重(哪怕它們的內(nèi)容并不相同),是因?yàn),假如用戶沒有點(diǎn)擊內(nèi)容詳情頁,他是不知道內(nèi)容寫的什么的。
              
              那么,光看標(biāo)題和預(yù)覽圖就是系統(tǒng)把兩篇一樣的內(nèi)容重復(fù)推薦給了自己,可想而知這樣的瀏覽體驗(yàn)是很糟糕的。
              
              況且,很少有人愿意連續(xù)點(diǎn)擊幾篇看上去一模一樣的內(nèi)容,因此這樣的推薦也很少起效果。
              
              ● 針對相似主題的消重。
              
              你肯定對這樣的景象不陌生:每當(dāng)有某個社會熱點(diǎn)事件或者話題出現(xiàn)的時候,媒體、自媒體、KOL們一擁而上,競相報道事件細(xì)節(jié)或者發(fā)表觀點(diǎn),讓你的微博、朋友圈被有關(guān)這件事的種種內(nèi)容“刷屏”。
              
              但是,對于用戶來說,需要的其實(shí)并不是反復(fù)看到相同的信息,如果有足夠優(yōu)質(zhì)的報道或者觀點(diǎn)的話,其實(shí)看有限的幾條就夠了。
              
              相似主題的消重其實(shí)和內(nèi)容的消重其實(shí)原理是一樣的,是對文章中全部的關(guān)鍵詞(也就是我們常說的標(biāo)簽)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并計(jì)算信息指紋,當(dāng)然也可以對其中與話題相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
              
              一旦系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了可能對某篇內(nèi)容感興趣的用戶,那么系統(tǒng)會自動把具有同樣「信息指紋」的內(nèi)容或話題中,經(jīng)過挑選最優(yōu)的一篇推薦到用戶的信息流。
              
              剩下具有相同「信息指紋」的內(nèi)容,就幾乎不可能獲得推薦了。
              
              這里,木木重點(diǎn)說一下相似主題消重,這個與我們是最最最相關(guān)的。因?yàn)轭^條要追熱點(diǎn),基本是大家公認(rèn)的事實(shí)。
              
              3)追熱點(diǎn)小心被消重
              
              在頭條號追熱點(diǎn)話題的時候,一定要謹(jǐn)慎追逐。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              因?yàn)橛羞@個相似主題消重,那具有相同「信息指紋」的話題或熱點(diǎn),幾乎不可能獲得推薦了。這就是為什么很多時候我們的熱點(diǎn)文章在頭條號會推薦慘淡。
              
              一個熱點(diǎn)再熱,用戶的興趣也是有限的,特別是如果你的熱點(diǎn)角度沒什么區(qū)別,平臺已經(jīng)推薦過相似內(nèi)容了,那系統(tǒng)是不愿意再推薦的,因?yàn)橛脩羲呀?jīng)懂了,再推薦就是打擾了!
              
              所以說你追熱點(diǎn)的角度一定要差異化,寫熱點(diǎn)文章有很多切入點(diǎn),你可以把一個熱點(diǎn)進(jìn)行拆分關(guān)鍵詞,每一個都可以是一個很好的切入口,這就是所謂的“同主題異角度”。
              
              與此同時,你的標(biāo)題也要明顯的差異化,因?yàn)檫@個熱點(diǎn)標(biāo)簽的提取統(tǒng)計(jì),主要來自于標(biāo)題,而后才是內(nèi)容。并且,在一個大熱點(diǎn)下,用戶想知關(guān)于熱點(diǎn)的各個方面,所以標(biāo)題角度也要明顯。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              如果不能確定自己創(chuàng)作的角度足夠獨(dú)特,及自己的內(nèi)容足夠優(yōu)質(zhì),那么就不要隨意地追逐熱點(diǎn),免得做了無用功。
              
              2今日頭條文章推薦規(guī)則解析
              
              我們知道,文章的閱讀量很大程度上取決于系統(tǒng)的推薦量,那么一篇文章的推薦量,是由什么因素決定的呢?
              
              之前,頭條官方給過一些標(biāo)準(zhǔn),即影響文章推薦的 8 個因素是:
              
              1)點(diǎn)擊率+讀完率:點(diǎn)擊標(biāo)題并讀完文章的人越多,推薦越高;
              
              2)分類明確:文章興趣點(diǎn)越明確,推薦越高;
              
              3)文題一致:做恰如其分的標(biāo)題黨;
              
              4)內(nèi)容質(zhì)量:優(yōu)質(zhì)內(nèi)容才是根本;
              
              5)賬號定位明確:文章題材隨意寬泛的賬號,得到推薦的概率更低;
              
              6)互動數(shù)、訂閱數(shù):讀者越活躍,推薦越多;
              
              7)站外熱度:在互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)注度高的話題,推薦越多;
              
              8)發(fā)文頻率:經(jīng)常發(fā)文,保持活躍很重要。
              
              不過這些都是一些表象的東西,這里更系統(tǒng)和深入的說一下,只有知道本質(zhì)了我們才能更好的做好這些。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              1)系統(tǒng)是怎樣理解你的文章的?
              
              今日頭條的文章識別系統(tǒng)會對文章進(jìn)行特征識別,從而判斷文章講的是什么類型和領(lǐng)域的內(nèi)容。特征識別的維度有很多,在這里我們重點(diǎn)解釋「關(guān)鍵詞」。
              
              系統(tǒng)會根據(jù)文章中出現(xiàn)的頻率,提取出一些詞語作為關(guān)鍵詞,關(guān)鍵詞的判定原則有二:
              
              詞頻高:如一篇體育類文章內(nèi)容關(guān)于某場足球比賽,那么文章可能會出現(xiàn)的高頻詞就包括球員名字、足球術(shù)語或技巧等,如「C 羅」、「射門」、「突破」。
              
              同類文章中出現(xiàn)次數(shù)少:作者撰文時常用到的虛詞、轉(zhuǎn)折詞等出現(xiàn)頻率也很高,但它們不會作為關(guān)鍵詞被提取出來,因?yàn)檫@些詞在文章中是普遍存在的。
              
              系統(tǒng)判定出一篇文章的關(guān)鍵詞后,會將這些關(guān)鍵詞與文章分類模型進(jìn)行比對,命中哪些分類詞庫關(guān)鍵詞的比例大,文章即被打上該分類的標(biāo)簽。
              
              如,一篇文章排名靠前的關(guān)鍵詞為「C 羅」、「射門」、「西甲」、「馬德里」,那么該篇文章可能會被打上「足球」、「國際足球」、「西班牙」等標(biāo)簽,完成對文章的初步認(rèn)知。
              
              而除文章正文關(guān)鍵詞識別外,系統(tǒng)還會對標(biāo)題進(jìn)行關(guān)鍵詞的識別和分類比對。因此,在標(biāo)題中露出具代表性的實(shí)體詞非常重要。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              2)你的文章會被推薦給哪些用戶?
              
              每個人的閱讀興趣都是大不相同的,個性化推薦機(jī)制要做的事情就是——讓每位用戶看到可能感興趣的內(nèi)容。
              
              這種精準(zhǔn)推薦,是建立在機(jī)器對每位用戶都有充分認(rèn)知的前提下的。在系統(tǒng)里面,每位用戶實(shí)際是由大量數(shù)據(jù)構(gòu)成的,用戶的閱讀興趣就藏在這些數(shù)據(jù)中:
              
              ● 用戶的基本信息
              
              性別、年齡、所處地理位置(城市或地區(qū));還有使用機(jī)型、授權(quán)賬戶(如微博、微信等)、手機(jī)上經(jīng)常使用的其他 App 等。
              
              ● 用戶主動訂閱或喜歡的內(nèi)容
              
              訂閱帳號;訂閱頻道;關(guān)注的話題。
              
              ● 機(jī)器通過計(jì)算得出的用戶閱讀興趣
              
              用戶閱讀過的文章分類和關(guān)鍵詞;相似類型用戶還喜歡閱讀的其他文章類型;用戶在今日頭條客戶端主動標(biāo)記「不感興趣」的實(shí)體詞或文章類型。
              
              根據(jù)以上數(shù)據(jù),系統(tǒng)對用戶的閱讀興趣就能有個基本的判斷。然后通過對數(shù)據(jù)的處理,每位用戶將被系統(tǒng)打上各種標(biāo)簽。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              如一個用戶閱讀的文章中關(guān)鍵詞排名靠前的是:C羅、皇家馬德里、歐洲杯、小米、魅族、蘋果。
              
              那么,這位用戶可能被打上「足球、「皇馬」、「科技」、「手機(jī)」、「米粉」等標(biāo)簽。不同的用戶會被打上不同的標(biāo)簽。
              
              最后,當(dāng)一篇帶有「C 羅」、「足球」標(biāo)簽的文章在進(jìn)行推薦時,系統(tǒng)會將其自動匹配給帶有「C 羅」或「足球」標(biāo)簽的用戶,這便是推薦引擎的個性化推薦。
              
              當(dāng)然,系統(tǒng)推薦的實(shí)際情況會遠(yuǎn)比這復(fù)雜得多,但推薦的基本原理便是:
              
              系統(tǒng)先通過數(shù)據(jù)來來給內(nèi)容和用戶打上各種標(biāo)簽,然后通過算法將內(nèi)容標(biāo)簽跟用戶標(biāo)簽進(jìn)行匹配,接著根據(jù)第一批推薦情況,決定后續(xù)的推薦量,這個下面說。
              
              3)你的文章是如何被推薦的?
              
              為讓受歡迎的內(nèi)容被更多用戶看到,不受歡迎的內(nèi)容不占用過多推薦資源。頭條號文章在推薦時,會分批次推薦給對其感興趣的用戶。
              
              如何理解分批次推薦呢?
              
              文章首先會被推薦給一批對其最可能感興趣的用戶(這批用戶的閱讀標(biāo)簽與文章標(biāo)簽重合度最高),這批用戶產(chǎn)生的閱讀數(shù)據(jù),將對文章下一次的推薦起到?jīng)Q定性作用。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              數(shù)據(jù)包括點(diǎn)擊率、收藏數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、讀完率,頁面停留時間等,其中,點(diǎn)擊率占的權(quán)重最高。
              
              這很好理解,能吸引眾多用戶點(diǎn)擊的文章自然會被認(rèn)為更可能是好文章。
              
              文章的首次推薦,如果點(diǎn)擊率低,系統(tǒng)認(rèn)為文章不適合推薦給更多的用戶,會減少二次推薦的推薦量;如果點(diǎn)擊率高,系統(tǒng)則認(rèn)為文章受用戶喜歡,將進(jìn)一步增加推薦量。
              
              以此類推,文章新一次的推薦量都以上一次推薦的點(diǎn)擊率為依據(jù)。此外,文章過了時效期后,推薦量將明顯衰減,時效期節(jié)點(diǎn)通常為24小時、72小時和一周。
              
              因?yàn)檫@種擴(kuò)大推薦的機(jī)制,你想獲得更多的閱讀量,就必須努力把各維度閱讀數(shù)據(jù)(點(diǎn)擊率、用戶閱讀時間、收藏數(shù)、評論數(shù)、讀完率等)維持在高位水平。這也就上面官方的一些標(biāo)準(zhǔn)。
              
              其中,至關(guān)重要的當(dāng)然是點(diǎn)擊率,也因此,標(biāo)題和封面圖的重要性便不言而喻。這也是今天注意力稀缺時代,文章獲得好的傳播的關(guān)鍵要素。
              
              雖然如此,但除了點(diǎn)擊率,有一個特別重要的點(diǎn)總是被大家忽視,就是:
              
              文章所對應(yīng)的標(biāo)簽,直接決定了匹配的相對應(yīng)標(biāo)簽的用戶量。有的標(biāo)簽本身就對應(yīng)很大體量的用戶,而有的標(biāo)簽對應(yīng)人群很小,就算點(diǎn)擊率再高,天花板也很低。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              這就是為什么很多專業(yè)性文章閱讀不高,而情感雞湯、娛樂八卦、社會新聞的推薦一般會很高。這也是為什么大家都會去追熱點(diǎn),因?yàn)闊狳c(diǎn)標(biāo)題對應(yīng)的用戶群體非常大。
              
              所以說,我們選題,包括文章標(biāo)題以及內(nèi)容里面的關(guān)鍵詞使用,一定要基于用戶量大的標(biāo)簽,這樣可以獲得更多的推薦量。
              
              之前今日頭條官方就發(fā)過最受歡迎的一些標(biāo)簽,這些都是一級標(biāo)簽,你有沒有經(jīng)常使用?
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              而且,今日頭條還專門推出了熱詞分析功能,幫助大家找到不錯的標(biāo)簽。利用熱詞分析功能可以大大增加系統(tǒng)推薦量,提高文章的閱讀量。
              
              另外,今日頭條是有文章分類的,在你的文章類型的大類下,手機(jī)查看相關(guān)文章,底部都有對應(yīng)文章的標(biāo)簽,多收集這些標(biāo)簽,積累自己所屬行業(yè)的標(biāo)簽庫。
              
              一定要記住,你的文章所在的標(biāo)簽一定需要匹配到更多的人群。
              
              3為什么會產(chǎn)生推薦效果不好的情況?
              
              常有作者抱怨自己的某篇文章推薦效果不好,或者對自己的文章閱讀量不穩(wěn)定感到焦慮。
              
              前面我們知道,文章的閱讀量由系統(tǒng)推薦量直接決定,而推薦量又取決于上一輪推薦的點(diǎn)擊率。
              
              因此單篇文章推薦效果不好,原因無外乎三大類:點(diǎn)擊率低、推薦量低、閱讀量低。
              
              1)點(diǎn)擊率低
              
              前面說了,文章推薦至關(guān)重要的是點(diǎn)擊率,新一次的推薦量都以上一次推薦的點(diǎn)擊率為依據(jù)。
              
              為了提升用戶體驗(yàn),機(jī)器會減少那些不受歡迎的內(nèi)容(即點(diǎn)擊率低的內(nèi)容)的推薦量,如果點(diǎn)擊率持續(xù)走低,推薦量也相應(yīng)地持續(xù)減少。
              
              一般來說,如果初次點(diǎn)擊率不高,就很難再有較高的推薦量和閱讀量。
              
              而點(diǎn)擊率較低可能是如下原因?qū)е拢?/div>
              
              ● 帳號內(nèi)容垂直度較低,沒有及時推薦給相應(yīng)的用戶。
              
              你是體育類帳號,這一次卻發(fā)表了娛樂類內(nèi)容。對于這種不屬于帳號擅長領(lǐng)域的文章,系統(tǒng)需要重新識別分類再進(jìn)行推薦,這在一定程度上會延長推薦時間,不能保證在規(guī)定時效內(nèi),推薦給相應(yīng)的用戶。
              
              ● 文章內(nèi)容自身問題,導(dǎo)致點(diǎn)擊率低。
              
              ● 標(biāo)題平淡,沒有起到吸引讀者閱讀的作用。
              
              ● 配圖無吸引力,文章配圖與內(nèi)容相關(guān)度不高,或者前三張圖片質(zhì)量較差。
              
              ● 內(nèi)容過于低質(zhì),引起讀者反感甚至投訴。
              
              木木給大家一個方法,在找選題、寫文章、定標(biāo)題時,可以先通過今日頭條媒體實(shí)驗(yàn)室搜索一下選題的關(guān)鍵詞來判斷熱度,還可以查看相關(guān)關(guān)聯(lián)詞。
              
              比如,我們將“張馨予”和“范冰冰”這兩個詞進(jìn)行一天內(nèi)熱度趨勢的比較。會發(fā)現(xiàn)“范冰冰”的關(guān)注熱度是高于“張馨予”的。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              那么,如果我要寫的是關(guān)于這二個人的一個話題文章,那我會不管是在標(biāo)題還是在內(nèi)容中著重多出現(xiàn)“范冰冰”這個關(guān)鍵詞,這就會增加推薦量,也會更可能受到用戶關(guān)注,從而提高點(diǎn)擊率。
              
              所以說,今日頭條的文章發(fā)布以及標(biāo)題選擇也是可以科學(xué)運(yùn)營的,不一定只是盯著自己的號,也可以看看大環(huán)境是怎樣的。
              
              2)推薦量低
              
              推薦量是決定閱讀量大小的重要因素,推薦量低的主要原因有:
              
              ● 點(diǎn)擊率過低,將會影響推薦量,這個不用多說,上面強(qiáng)調(diào)過。
              
              ● 潛在的用戶群過小,推薦量不高。
              
              如果潛在的用戶群實(shí)在過小,機(jī)器將很難挖掘到潛在用戶,推薦量自然高不了。而潛在用戶群過小有如下原因:
              
              話題過于冷門、生僻;涉及領(lǐng)域過于專業(yè),晦澀難懂,與主流群眾有一定距離。
              
              這個上面已經(jīng)說了,有的文章標(biāo)簽本身就對應(yīng)很大體量的用戶,而有的標(biāo)簽對應(yīng)人群很小,就算點(diǎn)擊率再高,推薦量也不會高到哪去。所以,一定要有意識的選擇或加入用戶量大的標(biāo)簽。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              ● 內(nèi)容供過于求。
              
              同一領(lǐng)域或話題相似內(nèi)容過多,出現(xiàn)了供過于求的現(xiàn)象。如,關(guān)于當(dāng)下熱點(diǎn)話題的談?wù),受眾雖然足夠多,但是內(nèi)容供給總量實(shí)在龐大,相應(yīng)地每一篇內(nèi)容得到的推薦量也就比較少。
              
              這一點(diǎn)很容易理解,說白了就是內(nèi)容扎堆、僧多粥少。那么系統(tǒng)就只有2個選擇,要么只推薦其中一部分內(nèi)容,要么都推薦但是推薦量會少,因?yàn)椴荒苤貜?fù)給1個用戶推薦1樣的內(nèi)容。
              
              ● 消重機(jī)制會影響推薦量。
              
              而就算內(nèi)容不是供過于求的,也會有消重機(jī)制的影響,已經(jīng)有推薦過相似的內(nèi)容就不會再過于推薦了。
              
              文章非原創(chuàng)或者沒有在頭條號首先發(fā)布,再或者和其他話題相似度過高,文章都可能會被消重,從而影響推薦量。
              
              ● 時效短,影響推薦量。
              
              時效性短的文章,實(shí)際推薦時間自然也短,而短時間內(nèi)可能將無法獲得較多的推薦量。
              
              前面講了,文章是有一個時效期的,過了時效期文章的推薦量將明顯衰減,時效期節(jié)點(diǎn)通常為 24 小時、72 小時和一周。
              
              我們也可以在選擇話題的時候,先使用熱詞分析功能,大致判斷一下熱點(diǎn)的持續(xù)時間。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              基本上,我們說的提高點(diǎn)擊率+讀完率、文章分類明確、文題一致、提高內(nèi)容質(zhì)量、賬號垂直度高、做好各種互動數(shù)以及訂閱數(shù)、擴(kuò)大站外熱度、保持發(fā)文頻率等都是為了更好的做好推薦量。
              
              3)閱讀量低
              
              文章閱讀量低,與點(diǎn)擊率和推薦量有關(guān)。同時,閱讀量低也反過來會影響點(diǎn)擊率和推薦量。
              
              在推薦量增長到一定數(shù)量級之前,即使點(diǎn)擊率較高,文章閱讀量也不會高,因?yàn)閮?nèi)容并沒有得到大范圍的驗(yàn)證。在后續(xù)的推薦中,如果推薦量持續(xù)攀升,閱讀量可能會穩(wěn)步增長。
              
              而如果推薦量已經(jīng)足夠高,閱讀量仍然較低,很可能是由于文章的點(diǎn)擊率較低。這就需要從點(diǎn)擊率著手。
              
              其實(shí),在木木看來,主要是前2項(xiàng)最重要,至于閱讀量,推薦低就主攻推薦量,點(diǎn)擊少就集中點(diǎn)擊率,自然就解決問題了。
              
              今日頭條文章推薦機(jī)制大解析!為什么你的文章推薦量少?
              
              好了,就說到這。
              
              能堅(jiān)持看到這里的,我想必定能有所收獲。
              
              總而言之,大家要明白,今日頭條上的文章是經(jīng)過發(fā)布——審核——識別消重——推薦——點(diǎn)擊閱讀——用戶反饋的過程,知道這個后大家才能根據(jù)每個環(huán)節(jié)各個擊破。
              
              特別需要注意文章以及用戶對應(yīng)標(biāo)簽,文章推薦量和它有點(diǎn),點(diǎn)擊率和它有關(guān),閱讀反饋也和它有關(guān),不重視不行。
              
              最后,祝大家通過海量流量的今日頭條,獲得海量的推薦量,再獲得海量的閱讀量。
              
              要是覺得有幫助,大家還是能收藏的收藏,能點(diǎn)贊就點(diǎn)贊,能分享就分享吧。
              
              這是一個什么都談?wù)劦臓I銷運(yùn)營公眾號,新鮮、有趣、有料。多一點(diǎn)真誠,少一點(diǎn)套路,給在理想道路上努力打拼的營銷人,加點(diǎn)燃料。

            轉(zhuǎn)自:寒山月華白
              
              大同市宏微信息技術(shù)有限公司主要從事技術(shù)開發(fā)、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓;電腦圖文設(shè)計(jì)、制作;網(wǎng)站網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、維護(hù);廣告設(shè)計(jì)、制作及發(fā)布;公司主要技術(shù)人員在大同制作網(wǎng)站、大同建站、大同做網(wǎng)站、大同網(wǎng)站建設(shè)、大同網(wǎng)站制作、大同網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、大同網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、大同網(wǎng)站優(yōu)化等方面有多年豐富的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

            上一篇:第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會將于11月7日至9日舉行      下一篇:新媒體運(yùn)營:內(nèi)容創(chuàng)作者的春天已經(jīng)來襲,你感受到了嗎?

            相關(guān)文章推薦
            微軟近期宣布,將在其EdgeWeb瀏覽器上進(jìn)行一項(xiàng)實(shí)驗(yàn),有意禁用一項(xiàng)重要的性能和優(yōu)化功能,以便在Edge Super Duper安全模式下…
            8月6日消息,據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心公開信息,騰訊公司今年以來陸續(xù)開通解析了QQ。中國和騰訊。中國兩個域名,其中QQ。中國解…
              央視客戶端11月23日消息,以數(shù)字賦能 共創(chuàng)未來——攜手構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)空間命運(yùn)共同體為主題的世界互聯(lián)網(wǎng)大會·互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展論壇今…
            根據(jù)《工業(yè)和信息化部關(guān)于開展互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)管理專項(xiàng)行動的通知》工信部信管函[2016]485號內(nèi)容要求,目前國家工信部為了加強(qiáng)備案…
            4月25日,由市旅游協(xié)會和市休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游協(xié)會承辦的“大同文旅在線微課堂”吸引眾多網(wǎng)友進(jìn)群聽課。此次講座的題目是《大…
            科技抗“疫”眼下成為熱門話題,政府也在大力推動。日前,工信部發(fā)文,要求運(yùn)用新一代信息技術(shù)服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作。在…
            免费国产黄网站在线观看视频,亚洲av区一区二区三,亚洲国产精品综合久久2007,92精品午夜国产

              <dfn id="x2tvv"><dl id="x2tvv"></dl></dfn>