「今日頭條」的推薦演算法為什麼會讓你覺得很准？
經常聽到有人說「今日頭條」的推薦做的很好，
你覺得「今日頭條」推薦給你的文章准嗎？你有從哪些地方感受到「今日頭條」的推薦演算法很准？還是其他的原因讓你覺得很准？
想獲得好的推薦的一些細節
標題和內容、封面圖不要太脫離實際，標題都不要太長、最好能讓人家產生的好奇或者疑問，可以觀察一些頭條的標題，做個EXCEL表格收集，標題收集多了就會用。就算悟性差，看多了也會模仿。
如果是做短視頻的，這個標題更要注意，做個統計非常有必要，只要多動手，見到流量大的標題，隨手截圖保存。有空就多看看，會有幫助的。
現在頭條已經非常成熟了，非常適合在校大學生操作。如果有空閑時間，也對自媒體有興趣，完全可以去做。對於沒做過的新手，或者有興趣的可以提供一些指導，老手就不行了。
推的廣告倒是挺準的
沒覺得准
今日頭條推薦的內容準不準，我不清楚。我之前體驗過一段時間，推薦的內容質量低下倒是一個大問題，標題黨，偏色情，偏八卦，偏驚悚的內容比比皆是。 推薦不能解決一個大問題。用戶使用一段時間後，平台推薦的內容和興趣逐漸固化，同質化，每天都是推送相似的內容，沒有了新鮮感，沒有了發現好的內容的欣喜。 推薦還不能解決一個小問題，推薦的精準化。推薦合適的內容到合適的用戶，努力降低推薦的信噪比。 比如我對無印良品風格的東西感興趣，你給我推薦東北五顏六色的大花襖，這就是很大的雜訊。這也是題主所說的推薦不準確。 推薦系統無論設計的多麼厲害，都比原生的純粹關注作者的雜訊要大，關注和推薦是兩種截然不同的信息流產生的方式。關注天然帶著用戶自己興趣可控的優勢，天然帶著更低信噪比的優勢。 關注一個微信號，或者關注一個知乎大V或者是知乎某一個話題，是因為，我對這些內容可能感興趣，作者以後持續生產的內容也不會偏離原先我關注的興趣點。 如果內容雜訊已經超過能忍受的程度了，那我把這些個相關的內容取消關注。 再厲害的推薦系統也不能發現用戶隨時間變化的，廣泛的興趣。也不能做到內容不推薦到不感興趣的用戶那裡。推薦系統會產生大量雜訊，推薦給不感興趣的用戶，污染不感興趣的用戶的信息流。 如果你想持續的關注北京地區的吃喝玩樂以及新聞。是微信公眾號做得好一些，還是新聞App做到好一些？？（新聞App在抓微信的內容，也許能趕上微信） 推薦系統，應該只是一個輔助系統，推薦給你可能感興趣的內容，用戶自己的信息流主要通過關注用戶，關注主題，關注話題，通過關注來生成。 理想的情況下，用戶自己關注和篩選自己感興趣的話題，用戶，主題，推薦只是讓你能發現這些內容，找到你也許會感興趣的主題，讓你有發現內容的驚喜。豆瓣猜是很符合這種模式的一個小的推薦系統，帶著欣喜發現內容。 關注為主，推薦為輔。
推薦讓你遇見內容，如初見般美好。
准個毛。來來去去就是今日打日干韓踩美欺印度，今日老外羨慕中國發展形勢一片大好資本主義日落西山，今日俄羅斯特種兵裝逼被八極拳高手打成狗另一邊拳擊手裝逼被我國特種兵打成狗。視頻一般是黑社會老大好厲害一下子喊出了一千個小弟出來之類的農村殺馬特風格短片。再討論你們是怎樣做到月薪4000的我現在在刷碗好絕望好迷惘怎麼辦。中國窮屌絲多，多搞這些內容，大部分捧著手機上網的人都會覺得哇內容推送好准太對我胃口了哦。當然我也是窮屌絲。
在你想吃飯的時候，把屎盆子遞給你，想拉屎的時候，把飯盆子遞給你。不準不是最大的問題，今日頭條的推薦機制不明白，同一個人的不同時間的閱讀需求是不同的。
我是自媒體，發布的時候是熱點，但就是推薦量不高，有一次推薦量和閱讀量幾乎追評了，獲得的推薦量還是很少！很奇怪，總覺得演算法有點問題
軟文做到知乎來了
不明白是如何推薦的，情感欄目，有的作者，每天發布，明顯內容都是胡編亂造出來的，卻能天天上頭條。
有用信息的一點都不準看著那些東西都懷疑人生，這都什麼東西也能叫做「頭條「
產品經理來調研收集反饋來了，然後被各位的答案狠狠的打臉打了好幾百個巴掌
這個是頭條員工做調研嗎？
一點都不覺得準確。而且很多標記為不感興趣的內容還是在重複推薦。娛樂方面做的還行，但是新聞就不好了
一點都不準也就算了，還 TM 全是廣告，卸了很多次了，每次都是下下來看了兩天就卸了。
不夠精準，外部互聯網行為數據還需要進一步合作分析。
感覺一點也不準，推薦的新聞很多都是過期幾百年的，時事新聞講究的就是實時，推薦過期的新聞算什麼?_?