本文為大家介紹今日頭條文章推薦量很少是什么原因(今日頭條文章沒有推薦量)，下面和小編一起看看詳細內(nèi)容吧。
寫的這么辛苦的文章不推薦？相信很多作者都遇到過這樣的問題。那么什么樣的文章被推薦的幾率會更大呢？我們一起看看。
頭條文章不推薦怎么辦？
1、機器是如何理解你的文章的？
在門戶網(wǎng)站和傳統(tǒng)新聞客戶端，由編輯決定哪些文章可以在首頁發(fā)布。文章看完后，編輯會決定是否推送到頁面。因為每個用戶看到的都是同一個頁面，編輯的工作量雖然大，但還是可以應付的。在今日頭條客戶端，每個用戶的信息流向是完全不同的。 5億用戶的信息流，如果靠小編推薦，那將是不可能完成的任務。
但是機器可以做到，因為它們“閱讀”文章的方式遠比人類快。系統(tǒng)會對文章進行特征識別，判斷文章屬于什么類型，屬于什么領(lǐng)域。特征識別有很多維度，這里重點講解“關(guān)鍵詞”。
系統(tǒng)會根據(jù)文章中出現(xiàn)的頻率提取一些詞作為關(guān)鍵詞。判斷關(guān)鍵詞有兩個原則：
高詞頻：比如一篇體育文章的內(nèi)容是關(guān)于某場足球比賽，那么文章中可能出現(xiàn)的高頻詞包括球員姓名、足球術(shù)語或技能等，比如“c羅》、《射擊》、《突破》。
相似文章出現(xiàn)次數(shù)少：作者在寫作中經(jīng)常使用的虛詞和過渡詞出現(xiàn)頻率也高，但不會提取為關(guān)鍵詞，因為這些詞在文章中很常見。
系統(tǒng)確定一篇文章的關(guān)鍵詞后，會將這些關(guān)鍵詞與文章分類模型進行比對，如果關(guān)鍵詞在詞庫中所占比例較大，則對該文章進行分類標注。
比如一篇文章的排名靠前的關(guān)鍵詞是“c羅”、“射門”、“西甲”、“馬德里”，那么這篇文章可能會被標注為“足球”、“國際足球”、“西班牙”等標簽。機器就是這樣完成對文章的初步認知的。
因為這個關(guān)鍵詞識別機制的存在，作者要盡量避免在文中過多使用非常規(guī)的詞，比如live long time、leg play year、city will play等，這樣會增加閱讀障礙。理解他的文章。如果措辭規(guī)范，機器可能會更好地理解你的文章。
除了文章正文中的關(guān)鍵詞識別，機器還會對標題進行關(guān)鍵詞識別和分類比對。因此，在標題中暴露具有代表性的實體詞可以幫助機器理解你的文章。
比如同一篇足球文章，標題是“大胡子梅西，大胡子阿圭羅，大胡子伊瓜因，阿根廷美洲杯冠軍穩(wěn)操勝券！” “years and big dreams”的含義更明確，更容易被系統(tǒng)識別并獲得更多推薦。
2、你的文章會被推薦給哪些用戶？
每個人的閱讀興趣都大不相同。個性化推薦機制要做的就是——讓每個用戶看到可能感興趣的內(nèi)容。 —— 這也是用戶天天看今日頭條“上癮”的原因。
所以反過來，作者創(chuàng)作的內(nèi)容只會被推薦給可能對其感興趣的用戶。比如某篇關(guān)于c羅的足球文章寫得非常好，瀏覽量超過100萬。是朋友圈可以刷屏的熱門文章，但對足球不感興趣的用戶在今日頭條上還是很受歡迎的?？床坏竭@篇文章。
這種精準推薦的前提是機器對每個用戶都有充分的了解。在機器中，每個用戶其實都是由大量數(shù)據(jù)組成的，而用戶的閱讀興趣就隱藏在這些數(shù)據(jù)中。
不同的數(shù)據(jù)對于用戶興趣的計算有不同的權(quán)重，數(shù)據(jù)包括：
用戶基本信息
性別、年齡、地理位置（城市或地區(qū)）；
使用機型、授權(quán)賬號（如微博、微信等）、其他常用手機app等；
用戶主動訂閱或點贊的內(nèi)容
訂閱帳戶；
訂閱頻道；
關(guān)注的話題；
機器計算出的用戶閱讀興趣
用戶閱讀過的文章類別和關(guān)鍵詞；
用戶聚類：同類用戶也喜歡閱讀的其他類型的文章；
用戶主動在今日頭條客戶端標記“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)可以對用戶的閱讀興趣有一個基本的判斷。一般來說，用戶使用產(chǎn)品的時間越長，系統(tǒng)積累的閱讀數(shù)據(jù)越多，對其興趣的判斷就越準確。使用產(chǎn)品的用戶越多，系統(tǒng)對用戶聚類的判斷就越準確。
通過數(shù)據(jù)處理，每個用戶都會被機器打上各種標簽。例如，用戶閱讀文章中排名靠前的關(guān)鍵詞是：c羅、皇馬、歐洲杯、小米、魅族、蘋果。那么，這個用戶可能會被標記為“足球”、“皇馬”、“科技”、“手機”、“米粉”等等。不同的用戶會被打上不同的標簽。
當推薦帶有“c羅”和“足球”標簽的文章時，系統(tǒng)會自動將其匹配給帶有“c羅”或“足球”標簽的用戶。這是推薦引擎推薦的個性化。當然，系統(tǒng)推薦的實際情況會比這復雜很多，但推薦的基本原理是機器通過數(shù)據(jù)理解文章和用戶，并進行匹配。
3、你的文章是如何被推薦的？
為了讓更多的用戶看到熱門內(nèi)容，冷門內(nèi)容不會占用過多的推薦資源。推薦今日頭條文章時，會批量推薦給感興趣的用戶。
如何理解批量推薦？該文章會首先被推薦給最有可能對其感興趣的一組用戶（這組用戶的閱讀標簽和文章標簽重合度最高，被系統(tǒng)判定為最有可能的）對文章感興趣。），這群用戶產(chǎn)生的閱讀數(shù)據(jù)，將對文章接下來的推薦起到?jīng)Q定性的作用。數(shù)據(jù)包括點擊率、收藏數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、閱讀完成率、頁面停留時間等，其中點擊率權(quán)重最高。這很容易理解。能夠吸引很多用戶點擊的文章，自然會被認為更有可能是好文章。
延伸閱讀：
拓展推薦機制（注：以下示例僅用于說明點擊率對文章推薦的影響，不代表實際推薦情況）
對于一篇文章的第一次推薦，如果點擊率低，系統(tǒng)認為該文章不適合推薦給更多的用戶，會減少第二次推薦的推薦次數(shù)；如果點擊率高，系統(tǒng)認為該文章被用戶喜歡，會進一步增加推薦次數(shù)。以此類推，一篇文章的新推薦量是基于之前推薦的點擊率。另外，文章時效期滿后，推送
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。
因為這種擴大推薦的機制，作者想獲得更多的閱讀量，就必須努力把各維度閱讀數(shù)據(jù)（點擊率、用戶閱讀時間、收藏數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)等）維持在高位水平。這就要求文章：
好了，今日頭條文章推薦量很少是什么原因(今日頭條文章沒有推薦量)的介紹到這里就結(jié)束了，想知道更多相關(guān)資料可以收藏我們的網(wǎng)站。