前言

若是說現在中國互聯網行業里有哪家公司可以和百度騰訊相提并論，字節跳動是義無反顧的。短短的幾年時間，這家曾經還異常低調的公司就沖到了互聯網行業的第一梯隊。


 

無論是曾經的內在段子，火山小視頻，照樣今日頭條，抖音，快手，西瓜視頻等等，隨便哪一個都是用戶幾個月的大流量平臺，其中今日頭條是其他APP的焦點基礎。

那么若何在今日頭條站住腳，成為大V，而且樂成實現變現，是每一位網絡營銷人都在思索的問題。

可能會有許多人說“內容為王”，是的，內容是決議你是否可以締造出爆文的焦點，但不知道人人有沒有發現，許多時刻縱然你寫出了或者拍出了異常優異的作品，甚至在其余平臺上宣布已經取得了偉大樂成，然則到了頭條上就行不通了。

為什么呢?由于每個平臺都有一套自己的推薦機制，這個推薦機制是有一套很龐大的綜合算法組成的，它考察的也是你綜合的數據，只有知足了綜合審核指標的情形下才氣夠成為真正的爆款。

那推薦機制是若何操作的呢?今天我們就為人人詳細解讀頭條推薦機制的事情原理以及運營原理，和人人一起玩轉頭條號。

一、內容標簽

頭條文章正式推送前，需要先經由機械審核，憑證以下指標對內容舉行針對性特征識別后，為文章打上標簽。

若何確定文章標簽呢?主要依賴要害詞。那么若何判斷要害詞呢，那就是高頻詞。

如一篇先容頭條號若何引流推廣的文章，高頻詞是：“今日頭條”、“引流”、“推廣”等，那么系統就會將這3個詞語作為我們的標簽。要稀奇注重的是，非通例詞只管不要使用，它們會增添文章的明白障礙，好比一些口水話的替換詞，好比“微信外洋半月號”這種，只有專業生意賬戶的號商可能才懂，頭條的機械人是識別不了的。

二、用戶剖析

頭條推薦系統對于目的用戶的明白是通過大數據剖析得出的，判斷尺度主要包羅以下3個方面。

(1)基本信息

包羅用戶性別、歲數、地域、常用APP等。

好比，來自重慶的歲數25歲的男性用戶，使用使用今日頭條看娛樂新聞。那么系統就會實驗將他與來自統一區域，相同性別歲數，同樣喜歡玩今日頭條的用戶，喜歡閱讀的文章類型舉行推薦，并從閱讀情形領會用戶不喜歡哪些類型的文章，并削減此類型推薦。

(2)關注內容

關注內容主要通過關注的賬號、關注頻道以及關注的話題等角度判斷。好比，關注講述頭條號漲粉技巧的頻道，那么系統就會實驗推薦類似引流推廣的的文章/賬號/頻道/圈子推薦給我們。

(3)閱讀興趣

閱讀興趣包羅：用戶已往閱讀的文章類型和要害詞、相似用戶喜歡閱讀的文章類型和符號了“不感興趣”的文章類型等。

通過對用戶的閱讀興趣的領會，可以進一步領會用戶閱讀習慣。好比，用戶在閱讀故事題材文章時喜歡點贊，閱讀營銷類文章喜歡點擊“不喜歡”，系統就會只管將故事題材文章推薦給用戶，削減或者不推薦營銷類文章。

三、推薦機制

今日頭條的內容推薦并不是一蹴而就的，也不是一成穩固的，而是分批次推薦的，包羅抖音也是類似的推薦機制，那么若何推薦呢?

1.分批次推薦

包羅兩種模式：一是某一時效期內多次推薦;二是差異時效期(24小時、72小時和一周)的推薦。

2.首次推薦

首次推薦給的目的用戶的閱讀標簽與文章標簽匹配度最高，他們被系統以為是最有可能對該篇文章感興趣的用戶。

3.首次閱讀數據決議第二次推薦量

首次推薦的用戶閱讀數據，包羅點擊率、珍藏數、談論數、轉發數、完播率和頁面停留時間等，決議著第二次的推薦量。若是首次推薦的綜合指標對照高，那么說明文章是適合這類用戶的。那么系統在第二次推薦時就會加鼎力度，推薦給更多的人，反之則削減推薦力度。

以是說，許多人發現自己發的內容一上來就沒人看，或者是短短幾個小時就爆了，就是基于這個推薦機制，

四、沒有獲得推薦的幾個因素

(1)內容不垂直

我們在注冊頭條號時需要選擇小我私人領域，縱然不根據領域來發文，系統也會根據我們經常發送的內容和要害詞來確定領域，那么若是你新發送的內容和領域不符，那么系統就會重新識別后再推薦，這樣就會使文章不能實時推薦給響應的用戶，自然就不會獲取高推薦量和播放量。

(2)文章內容

文章內容實在不僅僅指的是文章的正文，還包羅文章封面，配圖，標簽，題目等等。若是題目和封面不夠吸引用戶或者畫質太低，配圖與內容關聯不強、文章內容質量差等都市導致文章點擊率低。

(3)選擇領域用戶對照小眾。

有些領域的用戶群體很小眾，在今日頭條的閱讀用戶較少，那么縱然我們寫的文章質量再高，也很難像娛樂領域，汽車領域那種關注度高的大領域一樣快速獲得大批量用戶閱讀。好比像搖滾，機械等領域，在頭條上就很難獲取大量的推薦，事實和頭條用戶不太匹配。

(4)相似內容太多。

固然了，若是選擇太熱門的領域也并非就是一件好事，由于競爭對手太多，強者如林，只要出一個熱門，許多大V就會最先發文，但關注的用戶是有限的。一方面你和那些專業人士競爭一定是虧損的，而且熱門話題寫的人多了也就不新鮮了，看得人也響應的少了。

(5)非原創內容可能被消重，導致推薦量不高，好比一文多發的情形。

(6)內容時效短，導致推薦時效很短。好比熱門事宜一樣平常都是火幾天就變淡了，推薦量自然也會很快消逝。

以上為人人枚舉了許多關于頭條推薦機制的內容，總結來講，想在頭條號中恒久的運營并獲得優越效果，就是要在垂直領域連續輸出，在實踐的歷程中不停的去測試去試探，信托人人很快就可以試探出一套適合自己的高推薦高播放量的締造方式。

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