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眾所周知，今日頭條是個個性化的新聞推薦引擎，在短短兩年多的時間內擁有了2.2億用戶，每天有超過2000萬用戶在今日頭條上閱讀自己感興趣的文章。因此，今日頭條也變成了非常多企業、自媒體人、網絡營銷人聚集的地方，大家都想借著今日頭條的海量流量分到一杯羹。 對于從事電商行業、微商行業的企業來說，也可以充分利用這個平臺去推廣自家的產品。

不過微網發現，很多人在文章發布之后，通常都是推薦高，閱讀低。這到底是為什么呢？我們可以從這里去發現：

1、審核

頭條的算法里包含一個可被攔截的內容庫，出現匹配的內容審核就不通過。標題太夸張，【竟然XX】、【吊爆了，XX】，或者是敏感詞匯，【天朝】、【金三胖】等這類信息都可能是不過審的原因。

所以，文章過審后，作者也可以進行修改，提交后重新審核，頭條官方的說法是發布后反復修改不利于文章的推薦。建議作者不是大錯誤就不修改，提前檢查好文章，一次到位。

2、消重

消重能夠優化用戶體驗，對于每一位用戶，同類主題文章看一篇就夠了。而頭條用戶興趣主要根據用戶點擊來判斷，如果每次都推薦相似的文章，勢必體驗不佳。另外，這也是保護原創的一種手段。

所以當你選擇偽原創的時候，從偽原創系統上采集到的文章之后，記得要拿去百度一下或者復制到平臺，看看是否高度重復。

其實，消重機制主要有兩點值得注意，一是申明原創，這篇文章就會作為主要推薦；二是沒有勾選原創，或者原創沒通過，先發就不一定有優勢。在時效期內（24小時、72小時、一周，根據新聞熱度的不同來定）頭條可能選擇更權威的號作為來源。

3、推薦

平臺在推薦方面的順序是這樣的：首先推給最感興趣的用戶，然后根據這批用戶的反饋信息決定下一批的推薦量，反饋信息包括點擊率、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。

首輪推薦后，如果點擊率低，系統就認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；如果點擊率高，系統則認為文章受用戶喜歡，將進一步增加推薦量。

以此類推，文章新一次的推薦量都以上一次推薦的點擊率為依據。此外，文章過了時效期后，推薦量將明顯衰減，時效期節點通常為24小時、72小時和一周。

如此來看，要實現高閱讀量，提高文章的點擊率很重要。

文章的展示量有高有低，怎么做才能讓文章被更多人看到？

1. 盡量在今日頭條上首發你的文章，因為這也是今日頭條推薦機制的幾個標準。

2. 閱讀量，閱讀得越多被推薦的也會越多，因為閱讀量一直都是一個很硬性的標準，很大一定程度上反映了文章的受歡迎程度，你可以多站內站外推廣選擇自己的文章。

3. 多號召別人在文章底部互動交流，你自己也可以參與到互動中去，互動情況是今日頭條文章推薦機制中很重要的一個標準，很多時候你會看到這種情況，一個不怎么樣的文章底部罵聲不斷有很多的互動，結果推薦展現就是多，因為本身有爭議的話題就是有看點的。

4.標題吸引眼球，有點擊欲望，這點不用多說，點擊多閱讀就多，閱讀多相應的推薦也會多。

5. 讓更多的人訂閱你的頭條號，這一點從二方面來說，一方面是審核通過的文章會及時推薦給訂閱者，訂閱者與文章的互動(包括點擊、頂、收藏、轉發等動作)，會加強上面說的互動屬性，從而導致更多的推薦。另一方面，訂閱的人多也能大大增加文章的閱讀量。 

6. 多把文章分享到社交網絡，讓網友點擊閱讀，并對你的文章進行互動，原理是一樣，今日頭條本身就帶有分享按鈕。

7. 頭條號歷史表現要良好，少一些違規違禁。

8. 發布文章的時候設置文章頻道，頻道是可選的，你選擇了頻道以后，今日頭條可以幫助我們的機器更準確的將文章分類進行推薦。

9. 注意發布時間，文章審核通過后短時間獲得的閱讀量、點擊、互動越多，相應的展現也會推薦越多，就跟新浪熱門微博一樣有一個瞬時轉發率，所以發力也要找準時間，一方面根據你的公眾號閱讀數據做統計，另一方面根據移動互聯網用戶的一個普遍閱讀時間段做參考，找好你的發布時間。

10. 保證文章具有很好的質量，這點肯定是必須的，這一點做好了，前面的這些因素完全會提高。

舉例：科技、歷史、時事、情感類的文章一般篇幅較長，因此文章的結構要特別清晰，符合人的閱讀習慣。所以這類文章在閱讀時候，關鍵位置或承轉起合處用加粗提醒注意，更有利于讀者捕捉重點。另外，插入圖片也是很好調節閱讀疲勞的方法。

頭條的推薦機制使得標題占的權重非常大，所以除了喜聞樂見的內容外，在推薦機制方面還有一些原因影響閱讀量。

頭條官方的解釋有這5種情況：

1. 文章話題過于冷門、生僻，涉及領域與主流群眾有一定距離，導致潛在用戶群很小，形成不了大規模推薦；

2. 內容供大于求。比如跟熱點，就會出現很多相似的內容，雖然受眾足夠多，但分到每一篇的推薦量就很少了；

3. 時效性短的文章，推薦時間也很短，推薦量較低；

4. 在推薦量增長沒達到一定數量級，即使點擊率較高，文章閱讀量也不會高，因為內容并沒有得到大范圍的驗證。在后續的推薦中，如果推薦量持續攀升，閱讀量可能會穩步增長。

5. 賬號內容垂直度較低，不在自己擅長的領域發文，機器算法會重新識別分類再進行推薦，時間上會延長。

文章編輯：Micronet微網  最好的微商城盡在Micronet微網

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