推荐量
影响头条号文章推荐量的八大原因(今日头条自媒体必读)
newsman 发表了文章 • 2017-10-15 14:54
这是今日头条运营高级总监透露的影响头条号文章推荐量的八大原因,本人将结合自己运营今日头条的经验进行详细的分解。
点击率+读完率
点击标题并读完文章的人越多,推荐就会越高。在发布文章的时候,标题就很重要,只有吸引人才能够引起用户点击。这里不建议做标题党,内容不好,用户点击就走,那么读完率就低了,影响推荐量。
分类明确
文章兴趣点明确,推荐越高。分类就是我们要把文章主题放到相应的分类中去,比如新闻、社会、娱乐、电影等。兴趣明确,文章将会快速的送达相应的目标人群的头条中。如果你是电影相关的文章,放到新闻去,这将大打折扣。
文题一致
做恰如其分的标题党,不要夸张,但也不要太平淡引不起用户的阅读兴趣。
内容质量
优质内容才是根本,这一点也毋庸置疑。好的标题+优质的内容,才是文章受欢迎的标配。
账号定位明确
文章题材随意宽泛的账号,得到推荐的概率更低。举个例子,比如我主要定位是分享sem的,但我帐号中很多都是娱乐,电影方面,而且很随意,那样只会降低帐号的专业度。
互动数、订阅数
读者越活跃,推荐越多,读者活跃表现在评论,点赞,分享等方面。一篇文章好,当然就会引起用户的互动并分享等。
站外热度
在互联网上关注度高的话题,推荐越多。这就是抓热点了,今日头条是阅读信息的app,用户当然更关注及时信息,所以发布热点话题也会快速的获得更大的推荐量。
发文频率
经常发文,保持活跃很重要。这个无论在哪个平台都是这样的,平台当然喜欢更活跃的作者了,这样才能够源源不断产生信息。 查看全部
点击率+读完率
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分类明确
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文题一致
做恰如其分的标题党,不要夸张,但也不要太平淡引不起用户的阅读兴趣。
内容质量
优质内容才是根本,这一点也毋庸置疑。好的标题+优质的内容,才是文章受欢迎的标配。
账号定位明确
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互动数、订阅数
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发文频率
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点击率+读完率
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文题一致
做恰如其分的标题党,不要夸张,但也不要太平淡引不起用户的阅读兴趣。
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账号定位明确
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站外热度
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如何提高短视频的推荐量? 这几个决定性因素你要知道
WeMedia 发表了文章 • 2017-10-15 13:16
就算法机制平台而言,播放量绝大部分取决于【推荐量】。
平台推荐的流程是:
短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块—— 转化率,热度。
1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?
2. 热度 (即用户反馈)
让我们重温下推荐流程,短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。
所谓的用户反馈即是决定【推荐量】的另一大板块——热度。用户反馈包括了: 1.评论 2.点赞 3.分享 4.播放完成度 查看全部
平台推荐的流程是:
短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块—— 转化率,热度。
1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?
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1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
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影响头条号文章推荐量的八大原因(今日头条自媒体必读)
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点击标题并读完文章的人越多,推荐就会越高。在发布文章的时候,标题就很重要,只有吸引人才能够引起用户点击。这里不建议做标题党,内容不好,用户点击就走,那么读完率就低了,影响推荐量。
分类明确
文章兴趣点明确,推荐越高。分类就是我们要把文章主题放到相应的分类中去,比如新闻、社会、娱乐、电影等。兴趣明确,文章将会快速的送达相应的目标人群的头条中。如果你是电影相关的文章,放到新闻去,这将大打折扣。
文题一致
做恰如其分的标题党,不要夸张,但也不要太平淡引不起用户的阅读兴趣。
内容质量
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账号定位明确
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分类明确
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内容质量
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如何提高短视频的推荐量? 这几个决定性因素你要知道
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就算法机制平台而言,播放量绝大部分取决于【推荐量】。
平台推荐的流程是:
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1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
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即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
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1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
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即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
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2. 热度 (即用户反馈)
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即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?
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点击标题并读完文章的人越多,推荐就会越高。在发布文章的时候,标题就很重要,只有吸引人才能够引起用户点击。这里不建议做标题党,内容不好,用户点击就走,那么读完率就低了,影响推荐量。
分类明确
文章兴趣点明确,推荐越高。分类就是我们要把文章主题放到相应的分类中去,比如新闻、社会、娱乐、电影等。兴趣明确,文章将会快速的送达相应的目标人群的头条中。如果你是电影相关的文章,放到新闻去,这将大打折扣。
文题一致
做恰如其分的标题党,不要夸张,但也不要太平淡引不起用户的阅读兴趣。
内容质量
优质内容才是根本,这一点也毋庸置疑。好的标题+优质的内容,才是文章受欢迎的标配。
账号定位明确
文章题材随意宽泛的账号,得到推荐的概率更低。举个例子,比如我主要定位是分享sem的,但我帐号中很多都是娱乐,电影方面,而且很随意,那样只会降低帐号的专业度。
互动数、订阅数
读者越活跃,推荐越多,读者活跃表现在评论,点赞,分享等方面。一篇文章好,当然就会引起用户的互动并分享等。
站外热度
在互联网上关注度高的话题,推荐越多。这就是抓热点了,今日头条是阅读信息的app,用户当然更关注及时信息,所以发布热点话题也会快速的获得更大的推荐量。
发文频率
经常发文,保持活跃很重要。这个无论在哪个平台都是这样的,平台当然喜欢更活跃的作者了,这样才能够源源不断产生信息。
如何提高短视频的推荐量? 这几个决定性因素你要知道
WeMedia 发表了文章 • 2017-10-15 13:16
就算法机制平台而言,播放量绝大部分取决于【推荐量】。
平台推荐的流程是:
短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块—— 转化率,热度。
1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?
2. 热度 (即用户反馈)
让我们重温下推荐流程,短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。
所谓的用户反馈即是决定【推荐量】的另一大板块——热度。用户反馈包括了: 1.评论 2.点赞 3.分享 4.播放完成度 查看全部
平台推荐的流程是:
短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块—— 转化率,热度。
1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是:取决于谁会看? 看不看?
2. 热度 (即用户反馈)
让我们重温下推荐流程,短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。
所谓的用户反馈即是决定【推荐量】的另一大板块——热度。用户反馈包括了: 1.评论 2.点赞 3.分享 4.播放完成度 查看全部
就算法机制平台而言,播放量绝大部分取决于【推荐量】。
平台推荐的流程是:
短视频上传并审核后进入推荐系统,系统识别短视频内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户,根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后,将其划分为两大板块—— 转化率,热度。
1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
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即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
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1. 转化率 (即推荐给目标用户后获得的播放量/推荐量)
这很好理解,如果算法机制是人的话,费力气将你的短视频推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,鬼才会继续把精力放你身上~
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即,如果首次推荐的转化率差,后面当然不会再获得推荐~ 因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.封面
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2. 热度 (即用户反馈)
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