如何利用头条号的算法获得更多推荐

随着互联网的迅速发展，自媒体发展的速度很快，自媒体各个平台的算法也是及其复杂，头条号的算法机制也是很复杂的，凯哥今天就和大家讨论一下如何利用头条号的算法获得更多推荐。
　　而一个和文章是否值得被推荐以及获得多少推荐量，则是由机器通过对用户的阅读行为和之前的记录通过大数据分析得出。精准快速的识别每一个用户行为，这让所有人看到的页面都不相同，每一个人都有自己专属的文章列表页，每个用户可以看到自己感兴趣的内容，并且不会错过热点，是即刷即有的。也就是说，今日头条推荐极具人性化的，就像个人一样，他知道你想看什么，喜欢什么，然后就推荐给你什么。系统的推荐量关系着文章的阅读量，文章之所以能够被精准推荐，因为机器既能读懂文章，又能猜出用户的阅读习惯。
　　一般来说，首次推荐，如果点击率高，就证明用户喜欢， 增加推荐量，每一次迭代都是实时的，来判定用户的行为，机器先把文章推荐给可能感兴趣的用户，如果点击率（读者深度阅读的点击率）高，再一步步的大范围推荐给更多的相似的用户，如果减弱到一定程度，推荐过程就结束。
　　其实，机器算法并没有能力去判断一篇文章的质量高低，头条号上的推荐机制是通过初次定 位推荐，然后接受反馈调整，再做二次推荐。算法不是死的，也不是固定的，而是处于动态调整之中。影响推荐的因素可以分为两部分。
　　是长期性因素，就是下面几个指标：定 位、互动、发文频率。每一个头条号都是一个品牌，过往的主观努力和历史成绩会成为影响算法的重要因素。对于一直很受欢迎的，算法在推荐时肯定会给予更高权重。
　　另外就是短期因素，也就是具体单篇文章的好坏，其中点击率、读完率、站外热度、分类等非常重要。初次推荐如果完全由算法机制决定的话，那么文章的选题热度、定 位、点击率和读完率，这些就基本上看创作功底了。
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