头条搜索优化怎么关（今日头条文章推送规则）

头条搜索优化 今日头条的推荐系统本质是什么？

今日头条，大家公认的一个超级大流量平台，其最大的特点就是文章的智能推荐系统。但是，有些人在今日头条文章动辄几十万、几百万，甚至上千万阅读，但有些则只是几十、几百的流量。

除了内容本身的质量以及账号区别之外，最大的关键就在于其算法推荐规则。搞懂今日头条文章推荐规则，是在这里进行精细化运营的核心关键。

那么，今日头条海量文章推荐的机制是怎么样呢？

当每一个用户来的时候，从一个巨大的内容池里，系统会给当前这个用户匹配出他最感兴趣的几篇文章，这是整个推荐系统需要完成的最主要的工作。那么系统是怎么匹配用户感兴趣的文章呢。下面就给大家分享一下推荐系的三大要素。

推荐系统的三要素：刻画用户、刻画内容、感兴趣

一、用户刻画

怎么理解用户呢？用户有很多角度可以去刻画他：首先从他自己的年龄、性别还有他历史浏览，收藏的文章；以及他的一些环境特征，这东西都是去刻画用户的一个主要因素。

二、内容刻画

刻画完用户之后，就要刻画系统的内容。分类是一个比较粗的维度，然后头条会对内容做一些处理：

如果文本的内容，系统可以提取他的关键词；如果是视频或者是音频，或者各种各样的这种多媒体的内容，系统会利用AI的技术去识别它里面的具体内容。

三、什么是感兴趣

刻画完用户和内容之后，下面最重要的就是怎么定义一个用户对一个内容是感兴趣的。

如果你对它感兴趣的话，你首先应该是会去点击，然后阅读这篇文章；如果你觉得这个文章写得确实是好，你会对这篇文章进行点赞，你也会把这个文章分享出去；也许你还会评论这篇文章，你可能也会去关注这个作者。

当然这些每个用户肯定不会全部做完。最不幸的是，有的人看完这篇文章之后，可能觉得这个文章实在太垃圾了，他就把这个文章点了个不喜欢……所以这些都是系统判断用户感兴趣的依据的，比如说你的文章得到了很多人的点击，但是点击完了之后，用户可能一点完看了两眼就走了，然后也不点赞也不评论，那系统大概率觉得你的文章其实没有那么吸引人。

亲爱的自媒体小伙伴，你们学会了吗？

今日头条文章的推荐机制

学习第一天。 开始学习和分享如何利用头条来赚钱，有一起的伙伴们可以点赞互关评论

当你辛辛苦苦写了一篇文章，排版，找图片，编话术，最后几百的浏览量，收益也微乎其微，慢慢就不想继续了，所以，无论哪一行，赚钱之前都要了解他的原理，今日聊聊头条的推荐机制。

头条的推荐机制对于很多创作者来说都非常的神秘，如果你不懂得他的推荐机制自然很难有收益，所以最开始学习要比漫无目的的创作重要

第一，头条为了方便小白快速上手，在成长指南里有一个创作训练营，有时间的小伙伴可以去听课或者针对性的听一些，接下来我也会把每个视频都精简成文章，让大家一目了然

头条学习课程

第二，推荐机制是什么，一篇文章或者内容发表之后是怎样推荐给用户的，又是如何判断用户喜不喜欢的。

推荐系统的本质其实就是从一个巨大的内容池里，找到当前用户最感兴趣的几篇内容，内容涵盖了文章、图片、视频、问答等各种题材，那这里面就有三个主体——内容、用户、用户对内容感兴趣的程度

内容包括，娱乐、体育、健康等各种话题，平台可以提取内容的关键词或者利用AI技术识别音频和视频的具体内容并快速分类，然后通过 年龄、性别、历史浏览内容、环境特征等来刻画一个用户的画像

用户画像包括环境，工作日还是周末；地点，外出还是常住地；时间，白天还是晚上，动作；浏览文章的时间，是否转发分享，点赞，评论或点击不喜欢等一系列操作给用户推荐他们感兴趣的内容

第三，那一篇文章到底是否受用户喜爱又是怎么推算的呢

首先，文章发布后，在平台上会有一个初审，看是否符合平台规则，像头条更在意的是优质内容和是否原创，所以大家一定不要转载或者盲目抄袭

记得勾选原创

初审后一般两个结果，符合平台规范，将获得正常推荐；发文不符合平台规范，内容将被限制推荐或者被退回，不予收录。

这时候就有一个冷启动，相信有过创作经验的都对冷启动这个词不陌生，那它到底是什么意思呢？

冷启动，是一个推荐上的概念，是对于一篇新内容的扶持机制，相当于优先曝光，也叫加权推荐，推荐给可能喜欢的用户，大概会有几千次的展示，然后根据用户的点击，分享，点赞，评论，结合用户兴趣，综合评估用户对这篇文章的满意度

冷启动结束后，相当于大家都在一个池子里了，撤销了这个推荐，就全靠文章本身的实力了。如果这篇内容推荐效果好，系统则认为这篇文章是有潜质的，进一步扩量推荐给更多的用户，如果不好，就会收紧推荐，减少推荐量

第四，推荐系统也会实时检测很多数据量的异常，如果文章点击量很高，但是浏览时长低，粉丝之间也完全没有互动，就会定义为封面党，标题党等。所以，好的内容才是关键

转载请注明来自专注SEO技术,教程,推广 - 8848SEO，本文标题：《头条搜索优化怎么关（今日头条文章推送规则）》

标签：