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荣获10万+阅读量技巧,今日头条推荐机制解读

  今日头条是一个个性化的新闻推荐引擎,在短短几年内就拥有了几亿用户,每天都有超过2000万用户在今日头条上阅读自己感兴趣的文章。因此,今日头条也变成了众多企业、自媒体人、网络营销人员聚集的地方,这也意味着内容创业时代的到来。

荣获10万+阅读量技巧,今日头条推荐机制解读

  今日头条的流量从哪里来?毫无疑问是靠发布的文章,经过今日头条的展现后获得用户点击,今日头条帮助媒体在上亿用户中精准地寻找受众,并将内容推荐给他们。那么,今日头条海量文章的推荐机制是什么呢?为什么有的文章展现量有几百万次,有的却只推荐了几千次?对于文章的推荐机制,我们又能做些什么呢?

  今日头条的文章推荐机制属于个性化推荐机制,可最大化保证推送的精准度,尽量保证对的文章推荐给对的人。这种推荐算法的关键在于对大量用户行为数据的分析与挖掘。个性化推荐的平台有很多,也许各家算法略有不同,但最终目的都是实现最精准的内容推荐。

荣获10万+阅读量技巧,今日头条推荐机制解读

  今日头条的文章个性化推荐机制介绍如下:

  ●基于文章主题相似性的推荐:通过获取与用户阅读过的文章的相似文章来进行推荐。

  ●基于相同城市的新闻:对于拥有相同地理信息的用户,会推荐与之相匹配的城市的热门文章。

  ●基于文章关键词的推荐:对每篇文章提取关键词,作为描述文章内容的一种特征,然后与用户历史浏览过的文章关键词进行匹配推荐。

  ●基于站内热门文章的普适性推荐:根据站内用户的阅读习惯,找出热门文章,对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。

  基于社交好友关系的阅读习惯推荐:根据用户的站外好友,获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。

  ●基于用户长期兴趣关键词的推荐:通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。

  ●基于相似用户阅读习惯的列表推荐:计算一定时期内的用户动作相似性,进行阅读内容的交叉性推荐。

  ●基于站点分布来源的内容推荐:通过用户阅读的文章来源分布计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。

  当然,这种个性化推荐算法肯定不止这么多,但总的来说,对于审核通过的文章,今日头条的智能推荐引擎会根据内容质量、内容特征、首发情况、互动情况、媒体的历史表现、媒体订阅情况,为文章找到感兴趣的读者并推荐给他们。

荣获10万+阅读量技巧,今日头条推荐机制解读

  但是每篇文章都不一样,从而导致展示量有高有低。

  而其中一些硬性的东西(如用户兴趣、用户阅读习惯、地理位置等)是我们改变不了的,不过,在我看来,有些东西你是可以做的。

  文章的展示量有高有低,怎么做才能让文章被更多人看到?

  ◆尽量在今日头条上首发你的文章,因为这是今日头条推荐机制的几个标准之一。

  ◆阅读量。阅读得越多被推荐的机会也越多,因为阅读量一直都是一个硬性指标,在很大程度上反映了文章的受欢迎程度

  ◆号召用户在文章底部互动交流,你自己也可以参与到互动中去。互动情况是今日头条文章推荐机制中很重要的一个标准。很多时候你会看到这种情况:一篇质量不佳的文章底部骂声不断,有很多的互动,展示量却很多,因为有争议的话题本身就是有看点的。

  ◆标题吸引眼球,有点击欲望。这点不用多说,点击多阅读就多,阅读多相应的推荐也会多。在标题中添加时间也是一种非常有效的手段,某些事件的关键词或许人们都已经非常熟悉了,但是我们在这个事件关键词前面加上“2018最新”等词,用户就会觉得这篇内容应该是关于该事件最新的解读或者新闻,会增强用户的点击欲望。

  ◆让更多的人订阅你的头条号。这一点从两方面来说:一方面是审核通过的文章会及时推荐给订阅者,订阅者与文章的互动(包括点击、顶、收藏、转发等动作)会加强上面所说的互动属性,从而产生更多的推荐;另一方面,订阅的人多也能大大增加文章的阅读量。

  ◆多把文章分享到社交网络,让网友点击阅读,并对你的文章进行互动。原理是一样的,今日头条本身就带有分享按钮。

  ◆头条号历史表现要良好,少一些违规违禁。

  ◆发布文章的时候设置文章频道。频道是可选的,你选择了频道以后,今日头条可以帮助我们的机器更准确地将文章进行分类推荐。

  ◆注意发布时间。文章审核通过后,短时间获得的阅读量、点击量、互动量越多,相应的展现机会也越多,就像新浪热门微博一样有一个瞬时转发率所以发力也要找准时间,一方面根据你的公众号阅读数据进行统计,另一方面以移动互联网用户的普遍阅读时间段作为参考。

  ◆保证文章具有很好的质量。这点是必需的,做好了这一点,前面的那些因素自然会提高。

荣获10万+阅读量技巧,今日头条推荐机制解读

  今日头条的个性化推荐算法的核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是在这个人群下最好的文章,并把这篇文章推荐给同人群用户。

  所以,个性化推荐实际上并不是机器给用户推荐,而是用户之间在互相推荐,看起来似乎很简单,但需要基于海量的用户行为数据挖掘与分析。


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