自媒體平臺文章的閱讀量很大程度上取決于系統(tǒng)的推薦量，那么一篇文章的推薦量，是由什么因素決定的呢？要弄清楚這一點，我們需要先了解頭條號等自媒體平臺的推薦機制。機器能聰明地將文章精準(zhǔn)地推薦給可能感興趣的用戶，是因為它既能「讀懂」文章在講什么，又能「猜出」用戶想看到什么。
本文第“一”、“二”部分引用至今日頭條、百度百家和企鵝平臺，值得一讀；第“三”部分為親測數(shù)據(jù)。
一、系統(tǒng)對文章進(jìn)行特征識別，判斷文章的類型和領(lǐng)域
如一篇體育類文章內(nèi)容關(guān)于某場足球比賽，那么文章可能會出現(xiàn)的高頻詞就包括球員名字、足球術(shù)語或技巧等，如「博格巴」、「射門」、「突破」。系統(tǒng)判定出一篇文章的關(guān)鍵詞后，會將這些關(guān)鍵詞與文章分類模型進(jìn)行比對，命中哪些分類詞庫關(guān)鍵詞的比例大，文章即被打上該分類的標(biāo)簽。
因為這種關(guān)鍵詞識別機制的存在，作者應(yīng)盡量避免在文中過度使用非常規(guī)詞語，如活久見、腿玩年、城會玩等，給自己的文章增加理解障礙。行文用詞規(guī)范，機器可能更懂你的文章。
除文章正文關(guān)鍵詞識別外，機器還會對標(biāo)題進(jìn)行關(guān)鍵詞的識別和分類比對。因此，在標(biāo)題中露出具代表性的實體詞，可幫助機器理解你的文章。
例如，同樣一篇足球類文章，標(biāo)題「大胡子梅西，大胡子阿奎羅，大胡子伊瓜因，阿根廷美洲杯冠軍穩(wěn)了！」，就比標(biāo)題「三人蓄須明志，誓要實現(xiàn)多年遠(yuǎn)大理想」含義更明確，更利于系統(tǒng)識別，獲得更多的推薦量。
提示：
同類文章中出現(xiàn)次數(shù)少：作者撰文時常用到的虛詞、轉(zhuǎn)折詞等出現(xiàn)頻率也很高，但它們不會作為關(guān)鍵詞被提取出來，因為這些詞在文章中是普遍存在的。
二、你的文章會被推薦給哪些用戶？
每個人的閱讀興趣都是大不相同的，個性化推薦機制要做的事情就是——讓每位用戶看到可能感興趣的內(nèi)容，這也是用戶每天會「沉迷」在今日頭條等自媒體平臺上的原因。
因此反過來，作者創(chuàng)作的內(nèi)容也就只會被推薦給可能對它感興趣的用戶。比如，某一篇關(guān)于C羅的足球文章寫得極出色，閱讀量超過了100萬，放在朋友圈是可以刷屏的爆款文章，但對足球毫無興趣的用戶在今日頭條上仍然是看不到這篇文章的。
這種精準(zhǔn)推薦，是建立在機器對每位用戶都有充分認(rèn)知的前提下的。在機器中，每位用戶實際是由大量數(shù)據(jù)構(gòu)成的，用戶的閱讀興趣就藏在這些數(shù)據(jù)中。
不同數(shù)據(jù)對用戶興趣計算所占權(quán)重不同，數(shù)據(jù)包括：
（1）用戶的基本信息
性別、年齡、所處地理位置（城市或地區(qū)）；
使用機型、授權(quán)賬戶（如微博、微信等）、手機上經(jīng)常使用的其他 App 等；
用戶主動訂閱或喜歡的內(nèi)容
訂閱帳號；
訂閱頻道；
關(guān)注的話題；
（2）機器通過計算得出的用戶閱讀興趣
用戶閱讀過的文章分類和關(guān)鍵詞；
用戶聚類：相似類型用戶還喜歡閱讀的其他文章類型；
用戶在今日頭條客戶端主動標(biāo)記「不感興趣」的實體詞或文章類型。
根據(jù)以上數(shù)據(jù)，系統(tǒng)對用戶的閱讀興趣就能有個基本的判斷。一般來講，用戶使用產(chǎn)品時間越長，系統(tǒng)積累的閱讀數(shù)據(jù)越多，對其興趣的判斷也就越準(zhǔn)確。使用產(chǎn)品的用戶越多，系統(tǒng)對用戶聚類的判斷也越準(zhǔn)確。
通過對數(shù)據(jù)的處理，每位用戶將被機器打上各種標(biāo)簽，如一個用戶閱讀的文章中關(guān)鍵詞排名靠前的是：C羅、尤文圖斯、歐洲杯、小米、魅族、蘋果。那么，這位用戶可能被打上「足球、「尤文圖斯」、「科技」、「手機」、「米粉」等標(biāo)簽。不同的用戶會被打上不同的標(biāo)簽。
當(dāng)一篇帶有「C 羅」、「足球」標(biāo)簽的文章在進(jìn)行推薦時，系統(tǒng)會將其自動匹配給帶有「C 羅」或「足球」標(biāo)簽的用戶，這便是推薦引擎的個性化推薦。當(dāng)然，系統(tǒng)推薦的實際情況會遠(yuǎn)比這復(fù)雜得多，但推薦的基本原理便是，機器通過數(shù)據(jù)來理解文章和用戶，并對兩者進(jìn)行匹配。
三、分批次推薦—滾雪球式節(jié)節(jié)攀升
文章首先會被推薦給一批對其最可能感興趣的用戶，（這批用戶的閱讀標(biāo)簽與文章標(biāo)簽重合度最高，被系統(tǒng)認(rèn)定最可能對該文章感興趣。），這批用戶產(chǎn)生的閱讀數(shù)據(jù)，將對文章下一次的推薦起到?jīng)Q定性作用。
數(shù)據(jù)包括點擊率、收藏數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、讀完率，頁面停留時間等，其中，點擊率占的權(quán)重最高。這很好理解，能吸引眾多用戶點擊的文章，自然會被認(rèn)為更可能是好文章。
文章的首次推薦，如果點擊率低，系統(tǒng)認(rèn)為文章不適合推薦給更多的用戶，會減少二次推薦的推薦量；如果點擊率高，系統(tǒng)則認(rèn)為文章受用戶喜歡，將進(jìn)一步增加推薦量。以此類推，文章新一次的推薦量都以上一次推薦的點擊率為依據(jù)。此外，文章過了時效期后，推薦量將明顯衰減，時效期節(jié)點通常為24小時、72小時和一周。
例如，
一篇文章首次推薦給了1000個用戶，如果這批用戶的點擊率較高，系統(tǒng)判定用戶非常喜歡這篇文章，將其擴(kuò)大推薦給10000個用戶，如果這輪推薦用戶的點擊率仍然維持在較高水平，那么系統(tǒng)會將文章再次擴(kuò)大推薦給30000個用戶、50000個用戶、100000個用戶 ······推薦量和閱讀量便如滾雪球一般節(jié)節(jié)攀升。直到文章過了24小時時效期，新一輪推薦的推薦量才會逐漸衰減。
親測數(shù)據(jù)：今日頭條約每隔30分鐘左右推薦1輪（不同領(lǐng)域，間隔時間會有不同，我測試的是生活領(lǐng)域，有的領(lǐng)域會在24-72小時內(nèi)勻速推薦），其中1、3-5輪內(nèi)很重要，如果1、3-5輪內(nèi)沒人看，推送量就會減少，其中最重要的是第1輪推薦的閱讀量。
前30分鐘，如果推薦閱讀比達(dá)到10:1，即算正常的閱讀率，今日頭條會繼續(xù)正常推送；
前30分鐘，如果推薦閱讀比達(dá)到5:1，即算是爆文，今日頭條會加大推送量。
如果1、3-5輪內(nèi)，推薦量很少，但文章質(zhì)量很好，可以通過“特殊手段”提高閱讀率，進(jìn)而促使今日頭條等自媒體平臺加大推薦量。
例如：如推送量達(dá)到50萬，可以使閱讀量提升到：4萬站內(nèi)+1萬站外，只要達(dá)到10:1的推薦閱讀比，自媒體平臺就會繼續(xù)加大推薦量。
提示：如果你的文章是在24-72小時內(nèi)被勻速推薦，那么你的閱讀量也必須是勻速增長，但通過操作實現(xiàn)這個“狀態(tài)”是比較難的。因此，無論多么高明的“特殊手段”都隱藏著巨大風(fēng)險，也包含很多的操作細(xì)節(jié)，這些都無法在此詳細(xì)描述，有需要的小伙伴可以頭條私信單聊。
四、PS：熱度期與間隔期
熱度期：通常是1-2天，主要是適用于寫娛樂等熱點信息。比如針對某個熱點電視劇，或電視劇里的熱點人物，可能他在某一個時間段是熱度，你如果在這個時間段寫這種東西的話，相對來說它的推薦量就更高。
間隔期：主要是針對視頻，視頻的推薦時間會比圖文更長久，通常會維持?jǐn)?shù)月，甚至有的平臺（企鵝）一年以后還在推薦。
