頭條號都火爆成這樣了，你還不知道這些套路？

現在除了微信公眾號，今日頭條應該是最火的新媒體平台了。這是大家公認的一個超級大流量平台。

其最大的特點就是文章的智能推薦系統，除了你內容本身質量以及賬號區別之外，要做好頭條號，最大的關鍵就在於了解其演算法推薦規則。

那麼，今日頭條海量文章推薦到底存在哪些套路？對於文章的推薦機制我們又能做些什麼？

下面木木老賊就與大家簡單的分享一些其中的套路。

1 別讓你的文章一開始就被「消了」

你在頭條號發布文章的時候，必須要經過一個難關，那就是今日頭條的消重機制。基本上，文章被消重是頭條號所發布內容沒啥推薦量的最常見原因。

你想想看，今日頭條作為一個內容分發平台，為了用戶體驗，肯定不能總是給一個用戶推薦幾篇相似的內容，那用戶體驗就會非常差！

就相當於你吃了一個酸辣土豆絲，然後服務員又給你上一盤酸辣土豆絲，然後繼續上一盤酸辣土豆絲，都是一模一樣，你能受得了嗎？

所以，今日頭條在推薦你的文章之前，必須確定這篇內容：

● 在系統里是否存在相同或者高度相似的內容？

● 如果存在，那麼這篇內容的來源是否是最權威、最有價值、是否最有可能是原創來源？

這就是消重，系統會對重複、相似、相關的文章進行分類和比對，使其不會同時或重複出現在用戶信息流中的過程。

今日頭條在你發布文章之後，首先就會通過消重機制來決定你的文章是否有機會被推薦給更多用戶。

而這個過程下，你的文章就可能被「消」掉了。

那如何才能讓自己的文章不至於一開始就死翹翹呢？

我們來看看今日頭條在消重時可能重點關注的幾個關鍵項。

● 來源頭條號是否開通「原創」標記；

● 發布時間（首發很重要）；

● 來源的權威性和在網路上被引用的次數。

除了內容消重的這個規則外，頭條號實際上還存在這一些針對內容之外的消重規則：

● 標題和預覽圖片的消重，也就是在標題上和封面圖上最好不一樣。

● 針對相似主題的消重。

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題出現的時候，媒體、自媒體、KOL們一擁而上，競相報道事件細節或者發表觀點，讓你的微博、朋友圈被有關這件事的種種內容「刷屏」。

但是，對你來說，需要的並不是反覆看到相同觀點的信息，其實看有限的幾條就夠了，你還需要的是不同的切入點。

這裡，木木重點說一下相似主題消重，這個與我們是最最最相關的。因為頭條要追熱點，基本是大家公認的事實。

而追熱點就需要特別小心被消重。

一個熱點再熱，用戶的興趣也是有限的，特別是如果你的熱點角度沒什麼區別，平台已經推薦過相似內容了，那系統是不願意再推薦的，再推薦就是打擾了！

所以說你追熱點的角度一定要差異化，你可以把一個熱點進行拆分關鍵詞，每一個都可以是一個很好的切入口，相同主題不同角度嘛。

特別是，你追熱點的標題也要明顯的差異化。

因為頭條號對這個熱點標籤的提取，主要來自於標題，而後才是內容。而且，在一個大熱點下，用戶是否想去點開看，也直接跟你的標題相關。

如果不能足夠時效的追熱點，也沒有足夠獨特的差異化切入點，內容也沒有特別明顯的不同，那麼就不要隨意地追逐熱點，免得做了無用功。

2 想要閱讀量先做好推薦量

玩今日頭條應該知道，文章的閱讀量很大程度上取決於系統的推薦量，沒有推薦也就沒有閱讀。

那麼一篇文章的推薦量，到底是由什麼因素決定呢？有沒有什麼套路可用？

一些基本的影響因素就不多說了，這裡老賊重點說說它的一個內部機制。

1）頭條號如何識別你的文章？

今日頭條首先會對你的文章進行特徵識別，從而判斷文章講的是什麼類型和領域的內容。

就拿關鍵詞識別來說，系統會根據文章中出現的頻率，提取出一些詞語作為關鍵詞。

比如一篇體育類文章是關於某場足球比賽的，那麼文章可能會出現的高頻詞就包括球員名字、球隊、足球術語等，如「C 羅」、「射門」、「皇家馬德里」。

在判定出一篇文章的關鍵詞後，會將這些關鍵詞與平台文章分類進行比對，你的文章包含哪些分類詞庫關鍵詞的比例大，就會被打上該分類的標籤。

比如一篇文章排名靠前的關鍵詞為「C 羅」、「西甲」、「馬德里」，那麼該篇文章可能會被打上「足球」、「國際足球」、「西班牙」等標籤，完成對文章的初步認知。

特別注意的是，平台還會對標題進行關鍵詞的識別和分類比對。因此，在標題中露出具代表性的實體詞非常重要。

2）你的文章會被推薦給哪些人？

知道了你的文章寫的啥，今日頭條怎麼把它推薦給可能感興趣的人呢？

是這樣，他們也會根據用戶大數據，對用戶的閱讀興趣做個基本判斷。然後每位用戶也將被系統打上各種標籤。

如一個用戶閱讀的文章中關鍵詞排名靠前的是：C羅、皇家馬德里、歐洲杯、小米、魅族、蘋果。

那麼，這位用戶可能被打上「足球、「皇馬」、「科技」、「手機」、「米粉」等標籤。不同的用戶會被打上不同的標籤。

那麼，最後就是當一篇帶有「C 羅」、「足球」標籤的文章在進行推薦時，系統會將其自動匹配給帶有「C 羅」或「足球」標籤的用戶，這便是個性化推薦了。（當然，實際情況會遠比這複雜）

3）你的文章是如何被推薦的？

為讓受歡迎的內容被更多用戶看到，不受歡迎的內容不佔用過多推薦資源。頭條號文章在推薦時，會分批次推薦給對其感興趣的用戶。

這一點很重要。

你的文章首先會被推薦給一批對其最可能感興趣的用戶，而這批用戶產生的閱讀數據，將對文章下一次的推薦起到決定性作用。

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。

文章的首次推薦，如果點擊率低，系統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。

因為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標準。

其中，至關重要的當然是點擊率，也因此，標題和封面圖的重要性便不言而喻。

另外，還有一個特別重要的點總是被大家忽視，就是：文章所對應的標籤。

它直接決定了你的文章相對應標籤的用戶量。有的標籤本身就對應很大體量的用戶，而有的標籤對應人群很小，就算點擊率再高，天花板也很低。

這就是為什麼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。這也是為什麼大家都會去追熱點，因為熱點標題對應的用戶群體非常大。

所以說，我們選題，包括文章標題以及內容裡面的關鍵詞使用，一定要基於用戶量大的標籤，這樣可以獲得更多的推薦量。

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標籤。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。

此外，還有一個小套路，手機查看今日頭條相關文章，底部都有對應文章的標籤，多收集這些標籤，慢慢積累自己所屬行業的標籤庫。

一定要記住，你的文章所在的標籤一定需要匹配到更多的人群。

3 為什麼會產生推薦效果不好的情況？

前面我們知道，文章的閱讀量由系統推薦量直接決定，而推薦量又取決於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2個大類：點擊率低、推薦量低。

1）點擊率低

一般來說，如果初次點擊率不高，就很難再有較高的推薦量。而點擊率較低可能是如下原因導致：

● 帳號內容垂直度較低。

● 文章內容自身問題，導致點擊率低。

● 標題平淡，沒有起到吸引讀者閱讀的作用。

● 配圖無吸引力，文章配圖與內容相關度不高，或者前三張圖片質量較差。

● 內容過於低質，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、定標題時，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，還可以查看相關關聯詞。

比如，我們將「C羅」和「亨利」這兩個詞進行一天內熱度趨勢的比較。發現「C羅」的關注熱度是持續高於「亨利」的。

那麼，如果我要寫的是關於這二個人的一個話題文章，那我會不管是在標題還是在內容中著重多出現「C羅」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標題選擇也是可以科學運營的，不一定只是盯著自己的號，也可以看看大環境是怎樣的。

2）推薦量低

推薦量低又直接決定了閱讀量，推薦量低的主要原因有：

● 點擊率過低，將會影響推薦量，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，推薦量自然高不了。而潛在用戶群過小有如下原因：

● 話題過於冷門、生僻；

● 涉及領域過於專業，晦澀難懂，與主流群眾有一定距離。

這個上面已經說了，有的文章標籤本身就對應很大體量的用戶，而有的標籤對應人群很小，就算點擊率再高，推薦量也不會高到哪去。所以，一定要有意識的選擇或加入用戶量大的標籤。

● 內容供過於求。

這一點很容易理解，說白了就是內容扎堆、僧多粥少。那麼系統就只有2個選擇，要麼只推薦其中一部分內容，要麼都推薦但是推薦量會少，因為不能重複給1個用戶推薦1樣的內容。

● 消重機制會影響推薦量。

文章非原創或者沒有在頭條號首先發布，再或者和其他話題相似度過高，文章都可能會被消重，從而影響推薦量。這一點上面有說。

● 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，而短時間內可能將無法獲得較多的推薦量。所以說，追熱點要趁早嘛。

基本上，我們說的提高點擊率、讀完率、文章分類明確、文題一致、提高內容質量、賬號垂直度高、做好各種互動數以及訂閱數、擴大站外熱度、保持發文頻率等都是為了更好的做好推薦量。

所以說，提高閱讀量，推薦低就主攻推薦量，點擊少就集中點擊率，針對性的優化。

好了，就說到這。

能堅持看到這裡的，我想必定能有所收穫。

以上。

文 | 木木老賊（公眾號ID：mumuseo）

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