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头条推荐率低的原因分析

头条推荐率比较低的情况,应该如何应对呢?

说起头条的推荐率,应该从头条的分发步骤说起。

头条分发五个步骤

  1. 消重。

    头条号的处理机制,是以发布时间、体验好坏、原创标识、是否有版权等,作为准判断原创的标准。因此,显然发布早、体验良好、原创的、有版权,会被认定为原创。反之认定为伪原创、转载,甚至抄袭。

    为了提高用户体验度,头条的消重机制,会让用户只看到该主题中的少数几篇。

  2. 审核。

    头条号对内容要求比较严格。低质、旧闻,或者文章的地区推送范围,都可能有限制。另外标题党、低俗、软文黑稿也不行,会受到相应的限制。

  3. 特征识别。

    头条的特征识别其实就是标签机制。例如它根据标题、内容等进行识别是娱乐、汽车还是体育等;体育中又会继续分级,识别是足球、篮球还是乒乓球等……如此一级一级,一共分成四级,头条号根据这些分级和实体词推荐给符合推送条件的人。

  4. 系统推荐。

    头条号的推荐有个特点,就是他是试探性的推荐。先给部分标签最匹配的用户、订阅者、兴趣点相同和相似的人群。然后根据他们的反馈进行下一步的调整。

    如果该文章有点击率高、阅读完成率高、收藏转载高以及互动率等等反馈都很正面,头条号就会加大该文章的推荐;反之,如果上面这些都很少又是负面,或者收到举报投诉等,就会限制推荐。

  5. 人工干预。

    据说,头条号会根据推荐过程的反馈进行人工干预。人工干预可以尽可能的发掘具有潜力的作者,让有能力的作者脱颖而出,增加阅读和收入。而那些劣质的文章就会被限制、删除、禁言,直至删除。

关于推荐机制

上面五个步骤中,系统推荐是比较重要的一步,是我们文章可以爆发性增长的关键。

  • 每一篇文章发布后,在1个小时内,头条会先优先推荐给100-1000个用户,然后再逐步增加推荐量,很多文章的爆发或者沦陷,往往就在1个小时里被决定了。

  • 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,头条号通过机器算法评判文章质量的优劣,好文章推荐给更多用户,差文章只能胎死腹中。

  • 在几项指标中,转发、收藏、评论这些互动并不是头条判断一篇文章优劣的关键,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。

  • 互动率的权值较低,我觉得一个靠谱的猜测大概是为了防止刷数据。

  • 毕竟转发、收藏这些数据相对容易造假,而其他数据由被推荐用户的行为获得反馈,环节众多,相对比较客观。

如何提升推荐量

既然知道了影响推荐量的关键指标,那么就可以针对阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度这4项指标进行优化了。

  1. 提升阅读(进入)率

    阅读率其实就是阅读转化率,也就是点进文章的用户比率,对于一篇文章,提升阅读率关键无非是两个:写好标题,选好封面。

    • 不要做无底线的标题党 ,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;

    • 可以适度优化标题 。没有亮点的标题,也不大让人有点击的欲望。

    • 标题必须第一时间打动读者,别让用户多思考,人们看一篇标题的时间不会超过3秒。

  1. 提高阅读进度

    • 文章的长度一定要控制,一般在500-1500字之间,三五屏就能翻完最好,太长的文章在这个碎片化的时代是不讨喜的。

    • 加快语言节奏,多用短句,少用复杂的长句。

    • 多加图片,图片是大大降低读者阅读成本的利器

    • 控制表达欲望。不要说太多的观点,每篇文章说清楚1个问题就很好了。毕竟大家还是娱乐心态,看个新鲜就好,又不是来上课的。

  1. 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。

    • 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。

      人们给标题留了3秒的时间,给开头留的时间也差不多。(好像歌里面唱的:我随时可能走掉……)

    • 摒弃公文式写法,背景,意义一概删掉。这种东西是很招人反感的。

    • 可以加一句引言,例如“文末有福利”;就像将比较有吸引力的封面图(自己想象)做封面一样。

  1. 找准关键词

    关键词是决定能被推荐给多少用户的关键指标。

    • 做到关键词具体化。比如'春分'这个词,不如'春分养生',又不如“春分吃菠菜”

    • 在标题、首段、末段、图片注释处嵌入关键词。关键词要在文章中多出现几次,头条号是机器算法推荐,可以通过关键词的位置、频次等方面提高机器的辨别度。

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