经常会有学员问凯哥,头条发了文章之后,虽然会有已推荐的标识,但是除了当时一阶段,隔天后去看推荐量少的可怜,再过一天基本上就不会有推荐量呢,而有的人文章有时还是会有推荐量,这是为什么呢?
你可能会说他的运气好或是头条偏爱他这样的外在因素来安慰自己,头条采用智能机器化推荐机制,全程识别推荐度是由机器算法决定,自然就不会出现照顾与否的情况,关键还是内容质量与用户反馈数据决定的。
影响头条推荐量的4个因素:
1、点击量+阅读完成率
点击量是指文章打开数据,读完率是指文章完整阅读数据,这个除了需要优化标题与内容质量以外,还需要注重文章的标签优化,头条推送文章是利用用户标签进行匹配内容的,每一个标签背后都有相应的受众群体,我们要尽量踩中受众覆盖范围广的标签。
就好比你的标签覆盖用户群体只有5W,但是别人的标签覆盖用户群体有10W,那即使你的文章质量再好,在阅读基数上你已经输了一大截,又怎么会有竞争力,所以尽量踩受众覆盖范围广的标签,提高阅读基数。
2、分类明确
在上面说到了头条是依据用户标签进行相对应的内容标签匹配,那我们就需要确保我们的文章标签是和我们的目标人群标签是一致的,这样才能确保文章可以被精准推送到对它感兴趣的用户群体前,不会造成流量的分支与流失。
因而在标题与文章中要明确文章领域信息与用户群体信息,以保证机器精确识别文章,正确划分领域。
3、文题一致
标题不要过于夸张,切忌挂羊头,卖狗肉。标题要与文章信息切合,不能欺骗用户。
4、内容优质
这一点不用多解释,大家都明白,文章质量是决定推荐量的关键,质量越好,传播也会越广。
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