服務熱線(xiàn)：
咨詢郵箱：
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
更新時間：2018-10-16 11:46:37 來源： 點擊：
但(dàn)是(shì)，有些人在今日頭條文章動辄幾十萬、幾百萬，甚至上千萬閱讀，但(dàn)有些則隻是(shì)幾十、幾百的流量。
除了内容本身的質量以及賬号區别之外，最大的關鍵就在于其算法推薦規則。搞懂今日頭條文章推薦規則，是(shì)在這裏進行精細化運營的核心關鍵。
那麽，今日頭條海量文章推薦的機制是(shì)怎麽樣呢？爲什麽有的文章展現(xiàn)量幾百萬，有的卻隻有幾十幾百？對于文章的推薦機制我們又(yòu)能做些什麽？
首先在說文章推薦規則之前，另一個機制大家一定要先了解，那就是(shì)今日頭條的消重機制。
你在頭條号發布的内容，在通過審核和進入推薦系統之間，還有一道難關，那就是(shì)下面要說的消重機制。
基本上，文章被消重是(shì)頭條号所發布内容無推薦量的最常見(jiàn)的原因。
1想要被推薦，先了解消重機制
1）什麽是(shì)消重？
我們都知(zhī)道，在互聯網上，同樣的文章、圖片、視頻(pín)往往會被很多其他媒體轉載或複制。
如果我們在百度搜索一篇内容，經常會得到多個網址。所以，我們一般需要自己篩選和判斷，哪個網址更權威，更有價值，再點擊去(qù)訪問就可以了。
但(dàn)是(shì)今日頭條不一樣，它是(shì)基于算法推薦給用戶的。所以一定要保證不能連續給用戶推薦了幾篇相(xiàng)似的内容，否者用戶體驗會非常差：怎麽老是(shì)給我推薦一樣的内容，什麽鬼系統！
所以，今日頭條在推薦你的文章之前，必須确定這篇内容：
● 在系統裏是(shì)否存在相(xiàng)同或者高度相(xiàng)似的内容？
● 如果存在，那麽這篇内容的來源是(shì)否是(shì)最權威、最有價值、是(shì)否最有可能是(shì)原創來源？
那麽，消重就是(shì)指對重複、相(xiàng)似、相(xiàng)關的文章進行分類和比對，使其不會同時或重複出現(xiàn)在用戶信息流中的過程。
今日頭條首先會通過消重機制來決定同樣主題或内容的文章是(shì)否有機會被推薦給更多用戶。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
2）頭條号内容消重的關鍵項
那如何判斷兩個内容是(shì)否相(xiàng)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。通過計算機這樣去(qù)判斷當然也是(shì)可以的，不過，當每天需要處理的内容達到十多萬篇次的時候，這麽做即使對于計算機來也太麻煩了。
今日頭條的做法是(shì)，通過系統的計算，一篇文章的文本、标題、圖片等都是(shì)可以轉換成一串數字代碼，也就是(shì)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号碼一模一樣，那麽就可以肯定這是(shì)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(pín)等信息形式，原理也是(shì)類似的。這種算法模型這裏就不多說了，重點來看影響消重的關鍵項。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
● 來源頭條号是(shì)否開通「原創」标記；
● 發布時間（首發很重要）；
● 來源的權威性和在網絡上被引用的次數。
除了内容消重的規則外，頭條号平台上實際上還存在這一些針對内容之外的消重規則：
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
● 标題和預覽圖片的消重。
這個原理與内容消重相(xiàng)似，隻不過是(shì)隻比較标題以及預覽圖片的「信息指紋」。
之所以要對具有相(xiàng)同的标題或者預覽圖片的内容進行消重(哪怕它們的内容并不相(xiàng)同)，是(shì)因爲，假如用戶沒有點擊内容詳情頁，他是(shì)不知(zhī)道内容寫的什麽的。
那麽，光看标題和預覽圖就是(shì)系統把兩篇一樣的内容重複推薦給了自己，可想而知(zhī)這樣的浏覽體驗是(shì)很糟糕的。
況且，很少有人願意連續點擊幾篇看上去(qù)一模一樣的内容，因此這樣的推薦也很少起效果。
● 針對相(xiàng)似主題的消重。
你肯定對這樣的景象不陌生：每當有某個社會熱點事件或者話(huà)題出現(xiàn)的時候，媒體、自媒體、KOL們一擁而上，競相(xiàng)報道事件細節或者發表觀點，讓你的微博、朋友(yǒu)圈被有關這件事的種種内容“刷屏”。
但(dàn)是(shì)，對于用戶來說，需要的其實并不是(shì)反複看到相(xiàng)同的信息，如果有足夠優質的報道或者觀點的話(huà)，其實看有限的幾條就夠了。
相(xiàng)似主題的消重其實和内容的消重其實原理是(shì)一樣的，是(shì)對文章中全部的關鍵詞（也就是(shì)我們常說的标簽）進行統計并計算信息指紋，當然也可以對其中與話(huà)題相(xiàng)關的關鍵詞進行統計分析。
一旦系統發現(xiàn)了可能對某篇内容感興趣的用戶，那麽系統會自動把具有同樣「信息指紋」的内容或話(huà)題中，經過挑選最優的一篇推薦到用戶的信息流。
剩下具有相(xiàng)同「信息指紋」的内容，就幾乎不可能獲得推薦了。
這裏，木木重點說一下相(xiàng)似主題消重，這個與我們是(shì)最最最相(xiàng)關的。因爲頭條要追熱點，基本是(shì)大家公認的事實。
3）追熱點小心被消重
在頭條号追熱點話(huà)題的時候，一定要謹慎追逐。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
因爲有這個相(xiàng)似主題消重，那具有相(xiàng)同「信息指紋」的話(huà)題或熱點，幾乎不可能獲得推薦了。這就是(shì)爲什麽很多時候我們的熱點文章在頭條号會推薦慘淡。
一個熱點再熱，用戶的興趣也是(shì)有限的，特别是(shì)如果你的熱點角度沒什麽區别，平台已經推薦過相(xiàng)似内容了，那系統是(shì)不願意再推薦的，因爲用戶他已經懂了，再推薦就是(shì)打擾了！
所以說你追熱點的角度一定要差異化，寫熱點文章有很多切入點，你可以把一個熱點進行拆分關鍵詞，每一個都可以是(shì)一個很好的切入口，這就是(shì)所謂的“同主題異角度”。
與此同時，你的标題也要明顯的差異化，因爲這個熱點标簽的提取統計，主要來自于标題，而後才是(shì)内容。并且，在一個大熱點下，用戶想知(zhī)關于熱點的各個方面，所以标題角度也要明顯。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
如果不能确定自己創作的角度足夠獨特，及自己的内容足夠優質，那麽就不要随意地追逐熱點，免得做了無用功。
2今日頭條文章推薦規則解析
我們知(zhī)道，文章的閱讀量很大程度上取決于系統的推薦量，那麽一篇文章的推薦量，是(shì)由什麽因素決定的呢？
之前，頭條官方給過一些标準，即影響文章推薦的 8 個因素是(shì)：
1)點擊率+讀完率：點擊标題并讀完文章的人越多，推薦越高；
2)分類明确：文章興趣點越明确，推薦越高；
3)文題一緻：做恰如其分的标題黨；
4)内容質量：優質内容才是(shì)根本；
5)賬号定位明确：文章題材随意寬泛的賬号，得到推薦的概率更低；
6)互動數、訂閱數：讀者越活躍，推薦越多；
7)站外熱度：在互聯網上關注度高的話(huà)題，推薦越多；
8)發文頻(pín)率：經常發文，保持活躍很重要。
不過這些都是(shì)一些表象的東西，這裏更系統和深入的說一下，隻有知(zhī)道本質了我們才能更好的做好這些。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
1）系統是(shì)怎樣理解你的文章的？
今日頭條的文章識别系統會對文章進行特征識别，從而判斷文章講的是(shì)什麽類型和領域的内容。特征識别的維度有很多，在這裏我們重點解釋「關鍵詞」。
系統會根據文章中出現(xiàn)的頻(pín)率，提取出一些詞語作爲關鍵詞，關鍵詞的判定原則有二：
詞頻(pín)高：如一篇體育類文章内容關于某場足球比賽，那麽文章可能會出現(xiàn)的高頻(pín)詞就包括球員(yuán)名字、足球術語或技巧等，如「C 羅」、「射門」、「突破」。
同類文章中出現(xiàn)次數少：作者撰文時常用到的虛詞、轉折詞等出現(xiàn)頻(pín)率也很高，但(dàn)它們不會作爲關鍵詞被提取出來，因爲這些詞在文章中是(shì)普遍存在的。
系統判定出一篇文章的關鍵詞後，會将這些關鍵詞與文章分類模型進行比對，命中哪些分類詞庫關鍵詞的比例大，文章即被打上該分類的标簽。
如，一篇文章排名靠前的關鍵詞爲「C 羅」、「射門」、「西甲」、「馬德裏」，那麽該篇文章可能會被打上「足球」、「國際足球」、「西班牙」等标簽，完成對文章的初步認知(zhī)。
而除文章正文關鍵詞識别外，系統還會對标題進行關鍵詞的識别和分類比對。因此，在标題中露出具代表性的實體詞非常重要。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
2）你的文章會被推薦給哪些用戶？
每個人的閱讀興趣都是(shì)大不相(xiàng)同的，個性化推薦機制要做的事情就是(shì)——讓每位用戶看到可能感興趣的内容。
這種精準推薦，是(shì)建立在機器對每位用戶都有充分認知(zhī)的前提下的。在系統裏面，每位用戶實際是(shì)由大量數據構成的，用戶的閱讀興趣就藏在這些數據中：
● 用戶的基本信息
性别、年齡、所處地理位置(城市或地區)；還有使用機型、授權賬戶(如微博、微信等)、手機上經常使用的其他 App 等。
● 用戶主動訂閱或喜歡的内容
訂閱帳号；訂閱頻(pín)道；關注的話(huà)題。
● 機器通過計算得出的用戶閱讀興趣
用戶閱讀過的文章分類和關鍵詞；相(xiàng)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标記「不感興趣」的實體詞或文章類型。
根據以上數據，系統對用戶的閱讀興趣就能有個基本的判斷。然後通過對數據的處理，每位用戶将被系統打上各種标簽。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
如一個用戶閱讀的文章中關鍵詞排名靠前的是(shì)：C羅、皇家馬德裏、歐洲杯、小米、魅族、蘋果。
那麽，這位用戶可能被打上「足球、「皇馬」、「科技」、「手機」、「米粉」等标簽。不同的用戶會被打上不同的标簽。
最後，當一篇帶有「C 羅」、「足球」标簽的文章在進行推薦時，系統會将其自動匹配給帶有「C 羅」或「足球」标簽的用戶，這便是(shì)推薦引擎的個性化推薦。
當然，系統推薦的實際情況會遠比這複雜(zá)得多，但(dàn)推薦的基本原理便是(shì)：
系統先通過數據來來給内容和用戶打上各種标簽，然後通過算法将内容标簽跟用戶标簽進行匹配，接着根據第一批推薦情況，決定後續的推薦量，這個下面說。
3）你的文章是(shì)如何被推薦的？
爲讓受歡迎的内容被更多用戶看到，不受歡迎的内容不占用過多推薦資源。頭條号文章在推薦時，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(這批用戶的閱讀标簽與文章标簽重合度最高)，這批用戶産生的閱讀數據，将對文章下一次的推薦起到決定性作用。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
數據包括點擊率、收藏數、評論數、轉發數、讀完率，頁面停留時間等，其中，點擊率占的權重最高。
這很好理解，能吸引衆多用戶點擊的文章自然會被認爲更可能是(shì)好文章。
文章的首次推薦，如果點擊率低，系統認爲文章不适合推薦給更多的用戶，會減少二次推薦的推薦量；如果點擊率高，系統則認爲文章受用戶喜歡，将進一步增加推薦量。
以此類推，文章新一次的推薦量都以上一次推薦的點擊率爲依據。此外，文章過了時效期後，推薦量将明顯衰減，時效期節點通常爲24小時、72小時和一周。
因爲這種擴大推薦的機制，你想獲得更多的閱讀量，就必須努力把各維度閱讀數據(點擊率、用戶閱讀時間、收藏數、評論數、讀完率等)維持在高位水平。這也就上面官方的一些标準。
其中，至關重要的當然是(shì)點擊率，也因此，标題和封面圖的重要性便不言而喻。這也是(shì)今天注意力稀缺時代，文章獲得好的傳播的關鍵要素。
雖然如此，但(dàn)除了點擊率，有一個特别重要的點總是(shì)被大家忽視，就是(shì)：
文章所對應的标簽，直接決定了匹配的相(xiàng)對應标簽的用戶量。有的标簽本身就對應很大體量的用戶，而有的标簽對應人群很小，就算點擊率再高，天花闆也很低。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
這就是(shì)爲什麽很多專業性文章閱讀不高，而情感雞湯、娛樂八卦、社會新聞的推薦一般會很高。這也是(shì)爲什麽大家都會去(qù)追熱點，因爲熱點标題對應的用戶群體非常大。
所以說，我們選題，包括文章标題以及内容裏面的關鍵詞使用，一定要基于用戶量大的标簽，這樣可以獲得更多的推薦量。
之前今日頭條官方就發過最受歡迎的一些标簽，這些都是(shì)一級标簽，你有沒有經常使用？
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
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标簽。利用熱詞分析功能可以大大增加系統推薦量，提高文章的閱讀量。
另外，今日頭條是(shì)有文章分類的，在你的文章類型的大類下，手機查看相(xiàng)關文章，底部都有對應文章的标簽，多收集這些标簽，積累自己所屬行業的标簽庫。
一定要記住，你的文章所在的标簽一定需要匹配到更多的人群。
3爲什麽會産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定感到焦慮。
前面我們知(zhī)道，文章的閱讀量由系統推薦量直接決定，而推薦量又(yòu)取決于上一輪推薦的點擊率。
因此單篇文章推薦效果不好，原因無外乎三大類：點擊率低、推薦量低、閱讀量低。
1）點擊率低
前面說了，文章推薦至關重要的是(shì)點擊率，新一次的推薦量都以上一次推薦的點擊率爲依據。
爲了提升用戶體驗，機器會減少那些不受歡迎的内容(即點擊率低的内容)的推薦量，如果點擊率持續走低，推薦量也相(xiàng)應地持續減少。
一般來說，如果初次點擊率不高，就很難再有較高的推薦量和閱讀量。
而點擊率較低可能是(shì)如下原因導緻：
● 帳号内容垂直度較低，沒有及時推薦給相(xiàng)應的用戶。
你是(shì)體育類帳号，這一次卻發表了娛樂類内容。對于這種不屬于帳号擅長領域的文章，系統需要重新識别分類再進行推薦，這在一定程度上會延長推薦時間，不能保證在規定時效内，推薦給相(xiàng)應的用戶。
● 文章内容自身問題，導緻點擊率低。
● 标題平淡，沒有起到吸引讀者閱讀的作用。
● 配圖無吸引力，文章配圖與内容相(xiàng)關度不高，或者前三張圖片質量較差。
● 内容過于低質，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、定标題時，可以先通過今日頭條媒體實驗室搜索一下選題的關鍵詞來判斷熱度，還可以查看相(xiàng)關關聯詞。
比如，我們将“張馨予”和“範冰冰”這兩個詞進行一天内熱度趨勢的比較。會發現(xiàn)“範冰冰”的關注熱度是(shì)高于“張馨予”的。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
那麽，如果我要寫的是(shì)關于這二個人的一個話(huà)題文章，那我會不管是(shì)在标題還是(shì)在内容中着重多出現(xiàn)“範冰冰”這個關鍵詞，這就會增加推薦量，也會更可能受到用戶關注，從而提高點擊率。
所以說，今日頭條的文章發布以及标題選擇也是(shì)可以科學運營的，不一定隻是(shì)盯着自己的号，也可以看看大環境是(shì)怎樣的。
2）推薦量低
推薦量是(shì)決定閱讀量大小的重要因素，推薦量低的主要原因有：
● 點擊率過低，将會影響推薦量，這個不用多說，上面強調過。
● 潛在的用戶群過小，推薦量不高。
如果潛在的用戶群實在過小，機器将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(huà)題過于冷門、生僻；涉及領域過于專業，晦澀難懂，與主流群衆有一定距離(lí)。
這個上面已經說了，有的文章标簽本身就對應很大體量的用戶，而有的标簽對應人群很小，就算點擊率再高，推薦量也不會高到哪去(qù)。所以，一定要有意識的選擇或加入用戶量大的标簽。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
● 内容供過于求。
同一領域或話(huà)題相(xiàng)似内容過多，出現(xiàn)了供過于求的現(xiàn)象。如，關于當下熱點話(huà)題的談論，受衆雖然足夠多，但(dàn)是(shì)内容供給總量實在龐大，相(xiàng)應地每一篇内容得到的推薦量也就比較少。
這一點很容易理解，說白了就是(shì)内容紮堆、僧多粥少。那麽系統就隻有2個選擇，要麽隻推薦其中一部分内容，要麽都推薦但(dàn)是(shì)推薦量會少，因爲不能重複給1個用戶推薦1樣的内容。
● 消重機制會影響推薦量。
而就算内容不是(shì)供過于求的，也會有消重機制的影響，已經有推薦過相(xiàng)似的内容就不會再過于推薦了。
文章非原創或者沒有在頭條号首先發布，再或者和其他話(huà)題相(xiàng)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，實際推薦時間自然也短，而短時間内可能将無法獲得較多的推薦量。
前面講了，文章是(shì)有一個時效期的，過了時效期文章的推薦量将明顯衰減，時效期節點通常爲 24 小時、72 小時和一周。
我們也可以在選擇話(huà)題的時候，先使用熱詞分析功能，大緻判斷一下熱點的持續時間。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
基本上，我們說的提高點擊率+讀完率、文章分類明确、文題一緻、提高内容質量、賬号垂直度高、做好各種互動數以及訂閱數、擴大站外熱度、保持發文頻(pín)率等都是(shì)爲了更好的做好推薦量。
3）閱讀量低
文章閱讀量低，與點擊率和推薦量有關。同時，閱讀量低也反過來會影響點擊率和推薦量。
在推薦量增長到一定數量級之前，即使點擊率較高，文章閱讀量也不會高，因爲内容并沒有得到大範圍的驗證。在後續的推薦中，如果推薦量持續攀升，閱讀量可能會穩步增長。
而如果推薦量已經足夠高，閱讀量仍然較低，很可能是(shì)由于文章的點擊率較低。這就需要從點擊率着手。
其實，在木木看來，主要是(shì)前2項最重要，至于閱讀量，推薦低就主攻推薦量，點擊少就集中點擊率，自然就解決問題了。
今日頭條文章推薦機制大解析！爲什麽你的文章推薦量少？
好了，就說到這。
能堅持看到這裏的，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(shì)經過發布——審核——識别消重——推薦——點擊閱讀——用戶反饋的過程，知(zhī)道這個後大家才能根據每個環節各個擊破。
特别需要注意文章以及用戶對應标簽，文章推薦量和它有點，點擊率和它有關，閱讀反饋也和它有關，不重視不行。
最後，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(shì)覺得有幫助，大家還是(shì)能收藏的收藏，能點贊就點贊，能分享就分享吧。
這是(shì)一個什麽都談談的營銷運營公衆号，新鮮、有趣、有料。多一點真誠，少一點套路，給在理想道路上努力打拼的營銷人，加點燃料。
轉自：寒山月華白
轉自：寒山月華白
上一篇：第五屆世界互聯網大會将于11月7日至9日舉行 下一篇：新媒體運營：内容創作者的春天已經來襲，你感受到了嗎(ma)？