影响推荐量的因素

算法推荐三部曲：①审核②消重③推荐

影响推荐因素：

1.点击率+读完率（点击标签并读完文章的人越多，推荐越高）

2.分类明确（文章兴趣点明确，推荐越高）

【平台标签化策略

内容乱搞是没法给你贴标签的；

机器无法识别内容意义，谈何兴趣点明确是否；

建议：注册热门标签类的账号；文章内容踩对大类关键词】

3.问题一致（作恰如其分的标题党）

4.内容质量（优质内容才是根本）

【一句话：给读者想要的，读者说好，他感觉刺激，就是好的。

而不是客观意义上的好内容，纯取决于观众老爷的主观判断。】

5.账户定位明确（文章标题特征明确）

6.互动数、订阅数（读者越活跃，推荐越多）

【头条社交化

除了算法流量，订阅用户影响也越来越大，高权限开通粉丝必见，海量粉丝有天然不错的冷启动】

7.站外热度（在互联网上关注度高的话题，推荐多 ）

8.发文频率（经常发文，保持活跃很重要；保持一定频度的更新，拿下更高的权限，平台对不同等级的账号有不同的推荐力度。）

头条推荐乏力或者限制推荐的原因：

1.用户举报和负面评论

2.无效点击

3.过时效期

4.跳出率高、停留时间短

平台所期望的内容生态：

1.原创内容

2.垂直细分，服务于其具体的领域

3.不可替代，不可替代其实就是“不跟风，做自己”

搞定读者的小套路1

文章发布1000字以内：①跳出率：22.1%②平均停留时间：48.3秒③内容占比：57%

文章发布1000-2000字：①跳出率：39.1%②平均停留时间：66.6秒③内容占比：23%

文章发布2001-4000字：①跳出率：52.8%②平均停留时间：69.3秒③内容占比：14%

文章发布4000字以上：①跳出率：65.8%②平均停留时间：95.6秒③内容占比：6%

搞定读者的小套路2

追热点其实有一个非常重要的技巧就是不能瞎跟，因为对同主题事件平台会消减权重的。

相似的热点，一个用户只会看到一篇，文章有热点名字就算踩中热门大标签，然后且不同的角度，那成为爆文的几率就非常大。这就是同热点异角度

搞定读者的小套路3

互动量就是你流量发动机，流量原子弹，不断把你滚向纵深，向更多的人分发。

一篇文章，很多情况只要给观众一个引子，一个话题。去刺激那些人，去迎合大众的情绪，或者挑逗大家的情绪，就是反正让他们有做点啥的欲望。

撬动他们的因子其实都在他们说的话里面，就是那些热门评论，那就是他们情绪的G点。