那么如何在今日头条站住脚,成为大V,并且成功实现变现,是每一位网络营销人都在思考的问题。
可能会有很多人说“内容为王”,是的,内容是决定你是否可以创造出爆文的核心,但不知道大家有没有发现,很多时候即使你写出了或者拍出了非常优秀的作品,甚至在别的平台上发布已经取得了巨大成功,但是到了头条上就行不通了。
为什么呢?因为每个平台都有一套自己的推荐机制,这个推荐机制是有一套很复杂的综合算法组成的,它考察的也是你综合的数据,只有满足了综合考核指标的情况下才能够成为真正的爆款。
那推荐机制是如何 *** 作的呢?今天我们就为大家详细解读头条推荐机制的工作原理以及运营原理,和大家一起玩转头条号。
一、内容标签头条文章正式推送前,需要先经过机器审核,根据以下指标对内容进行针对性特征识别后,为文章打上标签。
如何确定文章标签呢?主要依靠关键词。
那么如何判断关键词呢,那就是高频词。
如一篇介绍头条号如何引流推广的文章,高频词是:“今日头条”、“引流”、“推广”等,那么系统就会将这3个词语作为我们的标签。
要特别注意的是,非常规词尽量不要使用,它们会增加文章的理解障碍,比如一些口水话的替代词,比如“微信海外半月号”这种,只有专业交易账户的号商可能才懂,头条的机器人是识别不了的。
二、用户分析头条推荐系统对于目标用户的理解是通过大数据分析得出的,判断标准主要包括以下3个方面。
(1)基本信息包括用户性别、年龄、地域、常用APP等。
比如,来自重庆的年龄25岁的男性用户,使用使用今日头条看娱乐新闻。
那么系统就会尝试将他与来自同一地区,相同性别年龄,同样喜欢玩今日头条的用户,喜欢阅读的文章类型进行推荐,并从阅读情况了解用户不喜欢哪些类型的文章,并减少此类型推荐。
(2)关注内容关注内容主要通过关注的账号、关注频道以及关注的话题等角度判定。
比如,关注讲述头条号涨粉技巧的频道,那么系统就会尝试推荐类似引流推广的的文章/账号/频道/圈子推荐给我们。
(3)阅读兴趣阅读兴趣包括:用户过去阅读的文章类型和关键词、相似用户喜欢阅读的文章类型和标记了“不感兴趣”的文章类型等。
通过对用户的阅读兴趣的了解,可以进一步了解用户阅读习惯。
比如,用户在阅读故事题材文章时喜欢点赞,阅读营销类文章喜欢点击“不喜欢”,系统就会尽量将故事题材文章推荐给用户,减少或者不推荐营销类文章。
三、推荐机制今日头条的内容推荐并不是一蹴而就的,也不是一成不变的,而是分批次推荐的,包括抖音也是类似的推荐机制,那么如何推荐呢?1.分批次推荐包括两种模式:一是某一时效期内多次推荐;二是不同时效期(24小时、72小时和一周)的推荐。
2.首次推荐首次推荐给的目标用户的阅读标签与文章标签匹配度最高,他们被系统认为是最有可能对该篇文章感兴趣的用户。
3.首次阅读数据决定第二次推荐量首次推荐的用户阅读数据,包括点击率、收藏数、评论数、转发数、完播率和页面停留时间等,决定着第二次的推荐量。
如果首次推荐的综合指标比较高,那么说明文章是适合这类用户的。
那么系统在第二次推荐时就会加大力度,推荐给更多的人,反之则减少推荐力度。
所以说,很多人发现自己发的内容一上来就没人看,或者是短短几个小时就爆了,就是基于这个推荐机制,
四、没有获得推荐的几个因素(1)内容不垂直我们在注册头条号时需要选择个人领域,即使不按照领域来发文,系统也会按照我们经常发送的内容和关键词来确定领域,那么如果你新发送的内容和领域不符,那么系统就会重新识别后再推荐,这样就会使文章不能及时推荐给相应的用户,自然就不会获取高推荐量和播放量。
(2)文章内容文章内容其实不仅仅指的是文章的正文,还包括文章封面,配图,标签,标题等等。
如果标题和封面不够吸引用户或者画质太低,配图与内容关联不强、文章内容质量差等都会导致文章点击率低。
(3)选择领域用户比较小众。
有些领域的用户群体很小众,在今日头条的阅读用户较少,那么即使我们写的文章质量再高,也很难像娱乐领域,汽车领域那种关注度高的大领域一样快速获得大批量用户阅读。
比如像摇滚,机械等领域,在头条上就很难获取大量的推荐,毕竟和头条用户不太匹配。
(4)相似内容太多。
当然了,如果选择太热门的领域也并非就是一件好事,因为竞争对手太多,强者如林,只要出一个热点,很多大V就会开始发文,但关注的用户是有限的。
一方面你和那些专业人士竞争肯定是吃亏的,而且热门话题写的人多了也就不新鲜了,看得人也相应的少了。
(5)非原创内容可能被消重,导致推荐量不高,比如一文多发的情况。
(6)内容时效短,导致推荐时效很短。
比如热点事件一般都是火几天就变淡了,推荐量自然也会很快消失。
以上为大家罗列了很多关于头条推荐机制的内容,总结来讲,想在头条号中长久的运营并获得良好效果,就是要在垂直领域持续输出,在实践的过程中不断的去测试去摸索,相信大家很快就可以摸索出一套适合自己的高推荐高播放量的创造方法。
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