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今日頭條堪稱內(nèi)容的海洋，而算法則是將內(nèi)容呈現(xiàn)在用戶眼前的小船，我們的內(nèi)容只有攀登上小船，才會(huì)從海量的內(nèi)容中脫穎而出。因此，我們必須充分重視今日頭條的算法，只有認(rèn)真了解它、研究它、掌握它、運(yùn)營(yíng)它，我們的新媒體頭條號(hào)才有機(jī)會(huì)飚漲流量。

想要在今日頭條打出一片天地，我們不僅要知己，還要知彼，也就是要了解頭條號(hào)的運(yùn)作規(guī)則。今日頭條采用了獨(dú)特的推薦算法，我們的原創(chuàng)內(nèi)容想要獲得足夠的曝光，想要盡可能多地被推薦到今日頭條首頁(yè)，就必須了解今日頭條的推薦算法。

今日頭條是靠算法向用戶推薦內(nèi)容的，因此文案就需要很多技巧，比如標(biāo)題中融入熱點(diǎn)詞、內(nèi)容中多用關(guān)鍵詞等，便于系統(tǒng)識(shí)別并提取標(biāo)簽，因而獲得了很高的推薦量，可見,想要做好頭條號(hào)，首先要了解頭條的基本推薦算法。

一、今日頭條推薦算法的三個(gè)維度

今日頭條算法框架師曹歡歡博士曾對(duì)媒體分享過(guò)今日頭條的推薦算法。據(jù)稱，今日頭條的推薦算法主要考慮了三個(gè)維度。

(1)內(nèi)容。今日頭條是一個(gè)涵蓋小視頻、圖片、文字、視頻、直播、問(wèn)答等多類型內(nèi)容的平臺(tái)，且每種內(nèi)容都有自己的特性。因此，今日頭條的算法在運(yùn)作時(shí)會(huì)根據(jù)內(nèi)容的特征分別為其打上標(biāo)簽。

因此，我們想要自己發(fā)布的內(nèi)容獲得盡可能多的推薦，就必須強(qiáng)化關(guān)鍵詞，這樣才能讓算法在第一時(shí)間識(shí)別出來(lái)。比如我們想寫一篇頭條號(hào)如何引流推廣的文章，那么我們就可以多使用「今日頭條」「推廣」「引流」等關(guān)鍵詞，這樣頭條算法就能快速將我們的內(nèi)容從信息海洋中搜索出來(lái)，并推薦給有相應(yīng)需求的用戶。

(2)用戶。今日頭條推薦算法會(huì)分析用戶的性別、愛好、職業(yè)、年齡等，根據(jù)用戶的瀏覽記錄、打開頻次、閱讀時(shí)長(zhǎng)等為其貼上標(biāo)簽，并據(jù)此為其推薦相應(yīng)內(nèi)容。

(3)環(huán)境。今日頭條推薦算法會(huì)充分提取用戶在移動(dòng)信息環(huán)境下的特征和行為，比如用戶上班路上可能喜歡看的新聞、下班后喜歡做的運(yùn)動(dòng)、旅游前喜歡看的攻略、睡覺前喜歡看的段子等，在此基礎(chǔ)上將用戶所處環(huán)境和所需內(nèi)容進(jìn)行匹配，繼而精準(zhǔn)地推送用戶感興趣的內(nèi)容。

二、今日頭條推薦機(jī)制

今日頭條是如何推薦內(nèi)容的呢?我們可以從三個(gè)方面來(lái)了解這個(gè)問(wèn)題。

(1)分批次推薦。今日頭條會(huì)基于時(shí)效性向用戶分批次推薦內(nèi)容:一是某一時(shí)效期內(nèi)的多次推薦;二是不同時(shí)效期的推薦，如24小時(shí)、72小時(shí)、一周等。

(2〉首次推薦。今日頭條會(huì)首先向閱讀標(biāo)簽鮮明的目標(biāo)用戶推薦高匹配度的內(nèi)容，因?yàn)榻袢疹^條算法認(rèn)為這類用戶是最有可能對(duì)所推薦內(nèi)容感興趣的人。

(3)二次推薦。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶首次閱讀的數(shù)據(jù)，如點(diǎn)擊率、評(píng)論數(shù)、收藏?cái)?shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、完播率、頁(yè)面停留時(shí)間等，決定二次推薦的內(nèi)容。假如首次推薦的綜合指標(biāo)較高，那就意味著所推送內(nèi)容適合這類用戶，系統(tǒng)在二次推薦時(shí)便會(huì)加大力度;反之，假如首次推薦的綜合指標(biāo)較低，便意味著所推送內(nèi)容此類用戶不感興趣，系統(tǒng)在二次推薦時(shí)便會(huì)降低推薦量。

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