有的放矢丨头条号推荐机制全解析

头条号内容发布流程分析

1、机器检测消重(内容,标题,预览图片,相似主题)

现在机器对内容的重复率的检查已经非常厉害了,简单的伪原创的内容已经没有市场,甚至观点相似的内容都没有太多意义。机器判别重复除了大量的句子重复之外,应该还会对高频关键词做一个分析,所以常用的一些关键词可以使用替代词表达。

在发布文章之前,一定在今日头题里面搜索一下标题和关键词,看看是不是已经有大量重复了,如果有就对文章进行修改,做出差异性。

策略:原创,差异化内容策略,避开常见的标题类型

2、文章审核(拦截:标题问题,正文重复低俗,信息敏感,推广信息,广告,恶意推广)

这个其实并没有太多可说的,平台对于赤裸裸的广告和敏感的信息一定是严防死守,因为这很伤害用户,而且对平台没有任何价值。但是企业在做媒体内容发布的时候,肯定是要为产品做宣传的呀。最容易的当然是在头条做信息流广告,如果不想花钱,那就把广告做的更软,能通过平台的审核要求,但是转化率就很堪忧了。

除了挖掘产品价值方面的信息做出优质的内容外,还可以通过大量的内容曝光,在底部加上简单产品介绍的图片尾巴,对用户形成大量的「复见」,从而提高推广渠道的转化率。

3、推荐(智能识别,扩大推荐)

这一步非常关键,每一篇文章发布后,在1个小时内会先推荐给100-1000个用户,然后再逐步增加推荐量,很多自己觉得好的文章往往就夭折在这前1个小时里了。机器是通过每一次推荐的用户数据反馈来决定二次推荐量。

这其中各项数据的权重就很重要,针对高权重的数据做出内容的优化,提高推荐量,获得更好的阅读量。另外,头条指数越高,被推荐的量就越多,所以努力提升自己的头条指数还是很重要的。

头条号关键指标数据分析

看过一篇张小环针对头条号的数据统计和分析,他发现互动率与推荐量的关系最低,而阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度等4项指标与推荐量的关系最大。应该是为了防止媒体人刷量,破坏了机器推荐机制,而阅读,评论,收藏量多,也的确不能说明一篇文章的质量度。下面是他的分析:

头条号给出了推荐量、阅读量、评论量、收藏量、转发量、阅读进度、跳出率、阅读速度等方面的数据,我将评论量、收藏量、转发量合并计算,称为互动率。

1.点击率,「读完率」,点击标题并读完的人越多,推荐越高。
2.分类明确,文章兴趣点明确
3.文章和标题一致,文章质量高
4.互动数,订阅数,读者越活跃,推荐越多
5.站外热度,互联网关注高的话题,推荐越多
6.发文频率,经常发文,保持活跃很重要

针对性的做出有效的应对策略

1、提高阅读率

首先不能做标题党,因为标题党会导致阅读进度、跳出率、阅读速度的数据出现问题。但是也需要适度的标题党,在头条是刷新闻,用户决定是否点开只有零点几秒的时间,没有任何亮点平淡无奇的标题是不会有点击欲望的。

一定要在标题中提炼和明确用户感兴趣的,关注和熟悉的,想要的点。(有用、有关、有趣、猎奇)。写好标题最简单的一个原则就是“露肉”,别让用户像赌石一样选择文章,别让用户思考,不管你的成色好坏,同等价格的镯子永远比原石更吸引人。

2、提高阅读进度

篇幅的长短直接影响到阅读进度,今日头条上大把的文章等着用户阅读,凭什么在你这里浪费太长时间呢?因此,三五屏就翻完的文章最受欢迎,太长的文章还是留着自己裹脚吧。
文章短是提高阅读进度的关键,短篇文章也就要求我们不要说太多的观点,每篇文章说清楚1个问题就好,毕竟大家来头条就是看个新鲜,谁也不是来上课的。

3、如何降低跳出率?

跳出率是指阅读不足20%就跳出不看的用户比率,降低跳出率就要求我们开篇不要有太多废话,你的标题说的什么,第一段就要说什么。

加一句引言其实是放了个包袱,就如同现在很多文章在开头会写一句“文末有福利”,或者将比较有吸引力的封面图(暴露姑娘)放在文章末端一样。

4、如何降低阅读速度?

笼统的说是要提高内容质量,增加可读性,但是这句话跟废话一样。

在我们发表过的100篇文章里,“故事性”文章阅读速度普遍较低,因此,读故事是降低阅读速度的一个关键。将内容重点写在段落开头,让用户抓住重点,才会有耐心的看这一段。

尾巴

除了原创优质的的内容之外,还要考虑到内容的差异化。另外互动率的权重元没有我们想的那么高,反而是很难刷的 跳出率,读完率,分享率更加的重要。

但总的来说,清楚了这些数据指标也可不能能对着这些指标去做内容。只不过运营者需要在长期的内容发布过程中,有这样的意识,并且通过逐步的优化,契合平台推荐机制,从而最大化的利用到平台的资源。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 201,924评论 5 474
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 84,781评论 2 378
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 148,813评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,264评论 1 272
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,273评论 5 363
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,383评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,800评论 3 393
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,482评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,673评论 1 295
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,497评论 2 318
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,545评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,240评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,802评论 3 304
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,866评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,101评论 1 258
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,673评论 2 348
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,245评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容

  • Android 自定义View的各种姿势1 Activity的显示之ViewRootImpl详解 Activity...
    passiontim阅读 171,333评论 25 707
  • 概述及标签体系搭建 1 概述 随着信息技术的迅速发展和信息内容的日益增长,“信息过载”问题愈来愈严重,愈发带来很大...
    JinkeyAI阅读 22,744评论 10 241
  • 欢迎关注我的公众号:读书主义 更多精彩等着你! 这个读书方法,可能会颠覆你对读书以往的认知|开卷 或许读书已经成为...
    米米粒粒阅读 34,500评论 9 209
  • 清风朗月,月明星稀。这样的时节,这样的温柔格调其实挺美的。此时此刻清风倒是有,抬头却看不到星光和月亮。 一年四季中...
    软软的糖阅读 478评论 0 0
  • 作者:陈皮朵娃 有女同车,颜如舜华。将翱将翔,佩玉琼琚。彼美孟姜,洵美且都。 有女同行,颜如舜英。将翱将翔,佩玉将...
    陈皮朵娃阅读 1,408评论 0 3