揭秘頭條號視頻內容獲得更多推薦的幾個數據

頭條號的推薦機製取決於多個因素，來決定推薦量的高低，所謂的智能分發就是機器演算法，機器演算法是一種根據用戶閱讀行為為參數，指標，進一步判斷出你的內容是否值得推薦給更多用戶，所以你的內容並不是人工去審核，而是全部交給機器人。機器人模擬人來確定內容是否受歡迎，但是這種機器人在一定範圍內是沒有辦法代替人的，比如感情方面，有時候你創作的視頻內容很深刻，道理很明顯，但是機器人任然不能很好理解而錯過給你更多推薦。那麼如何才能獲得更多推薦呢，只要有以下幾個方面

第一，提高收藏率，收藏率是用戶對你內容是否有價值的一個指數標準，如果收藏率高，機器人就認為你的內容對用戶有價值，然後給與更多的推薦，讓更多的人來閱讀你的內容，反之，機器人認為你的內容對用戶沒有價值，就會降低推薦，說的簡單一點，就是機器人把你的內容推薦了一部分人，從數據反饋上來看，有很少的人收藏了你的內容，說明用戶不喜歡你的內容，機器人覺得再給用戶推薦意義已經不是很大，因此就停止推薦了。

第二，提高轉發率，轉發率也是機器人判斷你的內容是不是超過用戶的預期，用戶覺得你的內容對更多人有幫助，或者解決了用戶某一個情緒，某一個需求，或者特別實用的技巧，或者是帶來了用戶某種心理的滿足，需要分享給更多人，這樣機器人只能從轉發率上來衡量判斷這一個過程，轉發越多，推薦就越多。

第三，互動數據，比如評論，你發的內容如果有很多用戶參與評論，你也能夠及時和用戶回復，評論的數據越多，留言越多，用戶互動頻繁，機器人就覺得你的內容有意義，用戶參與度很高，就會給你推薦給更多用戶，機器人推薦可能也是定時推薦，也有可能是根據評論即時數據推薦，定時推薦，就是每個兩小時來檢測一下你的評論數有沒有提升。如果有提升，就推薦給更多用戶。

第四，點擊數，讀完率等都是機器人來判斷你的內容是否優質的重要參數，如果你的點擊率很高，但讀完率很差，則會被判定為標題黨，減少推薦或者停止推薦。如果點擊率很高，讀完率也很高，表示文章優質，則會增加更多推薦。

總之，一個機器人的推薦多少指標遠遠不止這幾個，但是這幾個是核心指數，重要指數，因此作家在創作的時候，一定要迎合這幾個指標去衡量內容，你的內容是否能夠提高收藏，是否給用戶有價值，是否能夠得到用戶轉發，是否有很多用戶來評論，視頻內容有沒有值得用戶討論的點或者素材。如果視頻內容中一個點是用戶期待的，那推薦量一定會很高。

另外一點要注意的是，視頻內容中的冷啟動也非常關鍵，冷啟動意思就是機器人會先適量的推薦給部分和視頻標籤相關的人作為參看依據，這一部分的數據反饋直接決定了你的視頻內容是否需要推薦給更多的人。那麼這個冷啟動需要注意的就是你的內容在發布的是標籤一定要寫的很精準，如果標籤不精準，機器人都推薦給不喜歡你內容的人來閱讀，自然反饋就不會高，從而錯失了推薦更多人的機會。

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