无论是内部笑话、火山小视频，还是今日头条、Tik Tok、Aauto Quicker、西瓜视频等，任何一个都是几个月用户的高流量平台，今日头条是其他app的重点。

那么如何在今日头条站稳脚跟，成为大V，实现成功的变现，是每个网络营销人都在思考的问题。

可能会有很多人说“内容为王”。没错，内容是决定你能否制造出爆款的焦点，但不知道大家有没有注意到，很多时候，即使你写了或者拍了一部格外优秀的作品，即使你发布在其他平台上，也无法在头条上发挥作用。

为什么？因为每个平台都有自己的推荐机制，这个推荐机制是由一套庞大的综合算法组成的，它也考察你的综合数据。只有综合审计指标满足，才能成为真正的爆款。

那么推荐机制是如何运作的呢？今天就为大家详细讲解头条推荐机制的原理和运行原理，和大家一起玩转头条号。

一、内容标签

头条文章在正式推送前，需要进行机械审核，用以下指标识别内容后，对文章进行标注。

如何确定文章标签？主要看关键词。那么如何判断关键词呢？都是高频词。

比如一篇文章介绍头条号如何推广，高频词是“今日头条”、“引流”、“推广”，那么系统就会把这三个词作为我们的标签。需要特别注意的是，虽然你不用变态的规则，但是它们会给文章的理解增加障碍，比如一些口水的替代词，比如“微信外洋半月”，只有专业交易账号的号商才能理解，头条的机器人却无法识别。

二、用户剖析

头条推荐系统对目标用户的了解是通过大数据分析得出的，判断尺度主要包括以下三个方面。

(1)基本信息

包括用户性别、年龄、地域、常用app等。

比如一个25岁的重庆男性用户，用今日头条看娱乐新闻。然后系统会把他推荐给来自同一个地区，同性别同年龄，同样喜欢玩今日头条的用户，以及用户喜欢阅读的文章类型，从阅读情况了解用户不喜欢什么类型的文章，减少这种类型的推荐。

(2)关注的内容

关注内容主要通过关注的账号、渠道、话题来判断。比如关注讲述头条号故事的频道，那么系统会向我们推荐类似引流推广的文章/账号/频道/圈子。

(3)阅读兴趣

阅读兴趣包括:用户过去阅读过的文章类型和关键词，相似用户喜欢阅读的文章类型，标记为“不感兴趣”的文章类型。

通过了解用户的阅读兴趣，可以进一步了解用户的阅读习惯。比如用户在阅读营销文章时喜欢赞故事，点击“不喜欢”，系统只会向用户推荐故事，减少或不推荐营销文章。

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三、推荐机制
今日头条内容推荐不是一蹴而就的，也不是一成不变的，而是批量推荐，包括Tik Tok也是类似的推荐机制。那么如何推荐呢？

1。批量推荐

有两种模式:一种是在一定时效内多次推荐；二是不同时效期(24小时、72小时、一周)的推荐。

2。第一项建议

首次推荐给目标用户的阅读标签与文章标签的匹配度最高，被系统认为是最有可能对文章感兴趣的用户。

3。第一次读取数据，决定第二次推荐量

第一次推荐的用户阅读数据，包括点击率、收藏数、说话数、转发数、播放完成率、页面停留时间，决定第二次推荐量。如果第一次推荐的综合指数高，那么文章适合这类用户。然后系统会在第二次推荐时加大力度，推荐给更多的人，反之亦然。

所以很多人发现发的内容不是一上来就有人看，就是短短几个小时就爆炸了。正是基于这种推荐机制。

四、没有获得推荐的几个因素

(1)内容不是垂直的

我们注册头条号的时候，需要选择个人域名。即使我们不按域发帖，系统也会根据我们经常发的内容和关键词来确定域。然后，如果你新发的内容与域名不符，系统会重新识别后再推荐，这样就无法将文章实时推荐给响应用户，自然也就无法获得高推荐量和播放量。

(2)文章的内容

文章的内容真的不仅仅指文章的正文，还包括封面、图片、标签、标题等等。如果标题和封面对用户吸引力不够或者图片质量太低，图片和内容关联度弱，文章内容质量差的城市，会导致文章点击率低。

(3)选择域用户与少数民族进行比较。

在某些领域，用户群体很小，阅读今日头条的用户更少，所以即使我们写的文章质量再高，也很难像娱乐领域、汽车领域那样快速获得大量用户阅读。比如在摇滚、机械等领域。，很难在头条上获得大量推荐，与头条用户不匹配。

(4)类似的内容太多了。

当然，选择一个太热门的领域也不是一件好事。因为竞争对手太多，强者多，只要有热点话题，很多大V都会先发，但是关注的用户有限。一方面，你和那些专业人士竞争肯定会赔钱，热门话题写的人越多，响应的人越少。

(5)非原创内容可能会被重复，导致推荐量低，就像多篇文章的情况一样。

(6)内容时限短，导致推荐时限短。像热点问题一般过几天火就淡了，推荐量自然很快就没了。

以上为大家列举了很多关于头条推荐机制的内容。综上所述，要想在头条长期运营，取得超群的成绩，就必须在垂直领域不断输出，在实践的过程中不断测试探索。相信大家很快就能摸索出一套适合自己的打造高推荐、高播放量的方法。