众所周知，今日头条是个个性化的新闻推荐引擎，在短短两年多的时间内拥有了2.2亿用户，每天有超过2000万用户在今日头条上阅读自己感兴趣的文章。因此，今日头条也变成了非常多企业、自媒体人、网络营销人聚集的地方，大家都想借着今日头条的海量流量分到一杯羹。 对于从事电商行业、微商行业的企业来说，也可以充分利用这个平台去推广自家的产品。

不过微网发现，很多人在文章发布之后，通常都是推荐高，阅读低。这到底是为什么呢？我们可以从这里去发现：

1、审核

头条的算法里包含一个可被拦截的内容库，出现匹配的内容审核就不通过。标题太夸张，【竟然XX】、【吊爆了，XX】，或者是敏感词汇，【天朝】、【金三胖】等这类信息都可能是不过审的原因。

所以，文章过审后，作者也可以进行修改，提交后重新审核，头条官方的说法是发布后反复修改不利于文章的推荐。建议作者不是大错误就不修改，提前检查好文章，一次到位。

2、消重

消重能够优化用户体验，对于每一位用户，同类主题文章看一篇就够了。而头条用户兴趣主要根据用户点击来判断，如果每次都推荐相似的文章，势必体验不佳。另外，这也是保护原创的一种手段。

所以当你选择伪原创的时候，从伪原创系统上采集到的文章之后，记得要拿去百度一下或者复制到平台，看看是否高度重复。

其实，消重机制主要有两点值得注意，一是申明原创，这篇文章就会作为主要推荐；二是没有勾选原创，或者原创没通过，先发就不一定有优势。在时效期内（24小时、72小时、一周，根据新闻热度的不同来定）头条可能选择更权威的号作为来源。

3、推荐

平台在推荐方面的顺序是这样的：首先推给最感兴趣的用户，然后根据这批用户的反馈信息决定下一批的推荐量，反馈信息包括点击率、收藏数、评论数、转发数、读完率，页面停留时间等，其中，点击率占的权重最高。

首轮推荐后，如果点击率低，系统就认为文章不适合推荐给更多的用户，会减少二次推荐的推荐量；如果点击率高，系统则认为文章受用户喜欢，将进一步增加推荐量。

以此类推，文章新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率为依据。此外，文章过了时效期后，推荐量将明显衰减，时效期节点通常为24小时、72小时和一周。

如此来看，要实现高阅读量，提高文章的点击率很重要。

文章的展示量有高有低，怎么做才能让文章被更多人看到？

1. 尽量在今日头条上首发你的文章，因为这也是今日头条推荐机制的几个标准。

2. 阅读量，阅读得越多被推荐的也会越多，因为阅读量一直都是一个很硬性的标准，很大一定程度上反映了文章的受欢迎程度，你可以多站内站外推广选择自己的文章。

3. 多号召别人在文章底部互动交流，你自己也可以参与到互动中去，互动情况是今日头条文章推荐机制中很重要的一个标准，很多时候你会看到这种情况，一个不怎么样的文章底部骂声不断有很多的互动，结果推荐展现就是多，因为本身有争议的话题就是有看点的。

4.标题吸引眼球，有点击欲望，这点不用多说，点击多阅读就多，阅读多相应的推荐也会多。

5. 让更多的人订阅你的头条号，这一点从二方面来说，一方面是审核通过的文章会及时推荐给订阅者，订阅者与文章的互动(包括点击、顶、收藏、转发等动作)，会加强上面说的互动属性，从而导致更多的推荐。另一方面，订阅的人多也能大大增加文章的阅读量。 

6. 多把文章分享到社交网络，让网友点击阅读，并对你的文章进行互动，原理是一样，今日头条本身就带有分享按钮。

7. 头条号历史表现要良好，少一些违规违禁。

8. 发布文章的时候设置文章频道，频道是可选的，你选择了频道以后，今日头条可以帮助我们的机器更准确的将文章分类进行推荐。

9. 注意发布时间，文章审核通过后短时间获得的阅读量、点击、互动越多，相应的展现也会推荐越多，就跟新浪热门微博一样有一个瞬时转发率，所以发力也要找准时间，一方面根据你的公众号阅读数据做统计，另一方面根据移动互联网用户的一个普遍阅读时间段做参考，找好你的发布时间。

10. 保证文章具有很好的质量，这点肯定是必须的，这一点做好了，前面的这些因素完全会提高。

举例：科技、历史、时事、情感类的文章一般篇幅较长，因此文章的结构要特别清晰，符合人的阅读习惯。所以这类文章在阅读时候，关键位置或承转起合处用加粗提醒注意，更有利于读者捕捉重点。另外，插入图片也是很好调节阅读疲劳的方法。

头条的推荐机制使得标题占的权重非常大，所以除了喜闻乐见的内容外，在推荐机制方面还有一些原因影响阅读量。

头条官方的解释有这5种情况：

1. 文章话题过于冷门、生僻，涉及领域与主流群众有一定距离，导致潜在用户群很小，形成不了大规模推荐；

2. 内容供大于求。比如跟热点，就会出现很多相似的内容，虽然受众足够多，但分到每一篇的推荐量就很少了；

3. 时效性短的文章，推荐时间也很短，推荐量较低；

4. 在推荐量增长没达到一定数量级，即使点击率较高，文章阅读量也不会高，因为内容并没有得到大范围的验证。在后续的推荐中，如果推荐量持续攀升，阅读量可能会稳步增长。

5. 账号内容垂直度较低，不在自己擅长的领域发文，机器算法会重新识别分类再进行推荐，时间上会延长。

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