前腾讯推荐算法工程师告诉你：如何快速涨粉，如何获得系统推荐流量

好吧，不装了，我摊牌了，小编在腾讯工作过9年，是一名推荐算法工程师，只是因为爱吃，所以有了这个号。

关于公众号运营，在问一问/知乎上经常能看到这样的问题：

这些问题的答案其实都在推荐算法里。AI时代了，微信的内容分发机制都是基于算法的，我们写文章想赚钱关键是要获得系统推荐流量。

怎么获得推荐？非从业者只能告诉你一个基于个人经验的结论，但本文将以一个行内人的视角解剖公众号的推荐机制，教你如何迎合算法来快速涨粉，获得系统推荐流量，通俗地说，就是如何入池，毕竟入池后拿到的量就像白嫖一样。

这篇文章主要会讲这些：

为了避免光说不练，我在过去两个月已经在这个号上实操了一把，所以我告诉你的结论一定是可移植、可复用的。

需要说明的是，本文中的很多洞察是没有做过推荐系统的人所不能提供给你的，你已经进过太多的训练营，加过太多的付费群了，但是那些都是行外人的总结，其实只有搞推荐算法的人才懂得如何构造输入，让算法产生对自己有利的输出，从而获得推荐流量。这就像律师知道如何绕过法律，会计师知道如何避税一样。

OK, 在接下来的文章里，我将先介绍我的实操，然后说说我的算法分析和经验。

实操成果如何？

这个号我断更了7年，今年7.23重新捡起来了，目前每天涨粉和阅读量方面势头都不错。

这是我的发文情况，共发了32篇，其中水了8篇视频（这种阅读量很小），广告两篇。冷启动期我是日更的，最近三周我太忙了，已经周更了

但是周更之后涨粉和阅读量方面也还是维持住了，见下图。

目前累计1600粉，有5万+文章1篇，2万+文章2篇，1万+文章3篇。系统两个月给我推荐了18万阅读。目前公众号接广告的单价平均是0.5元/阅读，所以相当于系统给我发了9万元红包😊

只看稳定期，最近一个月日均涨粉32个，每天平均阅读量4500次，其中推荐流量占了90.3%，应该是一个非常高的比例了。

这个结果我还比较满意，毕竟现在每周更新一篇并不花费我多少时间，每天都是自来水的粉和阅读量，颇有事半功倍的感觉。

那么，为了达到这些我做对了什么呢？

简单说就是：迎合算法或者叫hack系统

给大家解释下我是怎么迎合算法的吧。

怎么度过公众号的冷启动期？

从上面图中可以看到，我的冷启动期（7.23~8.3）也是很惨的，没有涨粉，没啥阅读量。这种情况持续了10天，后面就入池了，大量被推荐。

在冷启动期必须保持战略定力，最好做到日更。这是好多号主都告诉过你的，但是还没有人从原理层面告诉你为何这样做会有效。我来给你揭秘下。

在推荐系统中，我们会用AI模型来计算读者和公众号+文章的匹配度，这个叫做排序模型。排序模型里大量应用了一个滑动窗口周期内的绝对/相对统计值特征。

其中跟公众号+文章侧相关的典型特征类似这样：

容易发现在上述例子中，你在冷启动期勤发文，就会增大第1,2个特征的值，模型就会学到，会增大推荐概率。推荐越多，第2个特征越大，又会形成正向反馈循环。如果你的文章够牛，随着阅读量增大，第3个特征还能维持在高水准，你就很快会有万+阅读量的文章了。

另外推荐系统对于冷启动的文和号，一般都有新手期奖励，行话叫做boost，发文越多越容易获得boost。

所以冷启动期你就疯狂堆好文吧，但行好事，莫问前程。

如何获得系统推荐流量？

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