头条推荐率比较低的情况,应该如何应对呢? 说起头条的推荐率,应该从头条的分发步骤说起。 头条分发五个步骤消重。 头条号的处理机制,是以发布时间、体验好坏、原创标识、是否有版权等,作为准判断原创的标准。因此,显然发布早、体验良好、原创的、有版权,会被认定为原创。反之认定为伪原创、转载,甚至抄袭。 为了提高用户体验度,头条的消重机制,会让用户只看到该主题中的少数几篇。 审核。 头条号对内容要求比较严格。低质、旧闻,或者文章的地区推送范围,都可能有限制。另外标题党、低俗、软文黑稿也不行,会受到相应的限制。 特征识别。 头条的特征识别其实就是标签机制。例如它根据标题、内容等进行识别是娱乐、汽车还是体育等;体育中又会继续分级,识别是足球、篮球还是乒乓球等……如此一级一级,一共分成四级,头条号根据这些分级和实体词推荐给符合推送条件的人。 系统推荐。 头条号的推荐有个特点,就是他是试探性的推荐。先给部分标签最匹配的用户、订阅者、兴趣点相同和相似的人群。然后根据他们的反馈进行下一步的调整。 如果该文章有点击率高、阅读完成率高、收藏转载高以及互动率等等反馈都很正面,头条号就会加大该文章的推荐;反之,如果上面这些都很少又是负面,或者收到举报投诉等,就会限制推荐。 人工干预。 据说,头条号会根据推荐过程的反馈进行人工干预。人工干预可以尽可能的发掘具有潜力的作者,让有能力的作者脱颖而出,增加阅读和收入。而那些劣质的文章就会被限制、删除、禁言,直至删除。
关于推荐机制上面五个步骤中,系统推荐是比较重要的一步,是我们文章可以爆发性增长的关键。 每一篇文章发布后,在1个小时内,头条会先优先推荐给100-1000个用户,然后再逐步增加推荐量,很多文章的爆发或者沦陷,往往就在1个小时里被决定了。 头条号给出了推荐量、阅读量、评论量、收藏量、转发量、阅读进度、跳出率、阅读速度等方面的数据,头条号通过机器算法评判文章质量的优劣,好文章推荐给更多用户,差文章只能胎死腹中。 在几项指标中,转发、收藏、评论这些互动并不是头条判断一篇文章优劣的关键,互动率与推荐量的关系最低;而阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度等4项指标与推荐量的关系最大。 互动率的权值较低,我觉得一个靠谱的猜测大概是为了防止刷数据。 毕竟转发、收藏这些数据相对容易造假,而其他数据由被推荐用户的行为获得反馈,环节众多,相对比较客观。
如何提升推荐量既然知道了影响推荐量的关键指标,那么就可以针对阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度这4项指标进行优化了。 提升阅读(进入)率 阅读率其实就是阅读转化率,也就是点进文章的用户比率,对于一篇文章,提升阅读率关键无非是两个:写好标题,选好封面。
不要做无底线的标题党 ,因为标题党会导致阅读进度、跳出率、阅读速度的数据出现问题; 可以适度优化标题 。没有亮点的标题,也不大让人有点击的欲望。 标题必须第一时间打动读者,别让用户多思考,人们看一篇标题的时间不会超过3秒。
提高阅读进度
降低跳出率 跳出率是指阅读不足20%就跳出不看的用户比率。
开篇不要有太多废话,你的标题说的什么,第一段就要说什么。 人们给标题留了3秒的时间,给开头留的时间也差不多。(好像歌里面唱的:我随时可能走掉……) 摒弃公文式写法,背景,意义一概删掉。这种东西是很招人反感的。 可以加一句引言,例如“文末有福利”;就像将比较有吸引力的封面图(自己想象)做封面一样。
找准关键词 关键词是决定能被推荐给多少用户的关键指标。
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