算法推荐三部曲:①审核②消重③推荐
影响推荐因素:
1.点击率+读完率(点击标签并读完文章的人越多,推荐越高)
2.分类明确(文章兴趣点明确,推荐越高)
【平台标签化策略
内容乱搞是没法给你贴标签的;
机器无法识别内容意义,谈何兴趣点明确是否;
建议:注册热门标签类的账号;文章内容踩对大类关键词】
3.问题一致(作恰如其分的标题党)
4.内容质量(优质内容才是根本)
【一句话:给读者想要的,读者说好,他感觉刺激,就是好的。
而不是客观意义上的好内容,纯取决于观众老爷的主观判断。】
5.账户定位明确(文章标题特征明确)
6.互动数、订阅数(读者越活跃,推荐越多)
【头条社交化
除了算法流量,订阅用户影响也越来越大,高权限开通粉丝必见,海量粉丝有天然不错的冷启动】
7.站外热度(在互联网上关注度高的话题,推荐多 )
8.发文频率(经常发文,保持活跃很重要;保持一定频度的更新,拿下更高的权限,平台对不同等级的账号有不同的推荐力度。)
头条推荐乏力或者限制推荐的原因:
1.用户举报和负面评论
2.无效点击
3.过时效期
4.跳出率高、停留时间短
平台所期望的内容生态:
1.原创内容
2.垂直细分,服务于其具体的领域
3.不可替代,不可替代其实就是“不跟风,做自己”
搞定读者的小套路1
文章发布1000字以内:①跳出率:22.1%②平均停留时间:48.3秒③内容占比:57%
文章发布1000-2000字:①跳出率:39.1%②平均停留时间:66.6秒③内容占比:23%
文章发布2001-4000字:①跳出率:52.8%②平均停留时间:69.3秒③内容占比:14%
文章发布4000字以上:①跳出率:65.8%②平均停留时间:95.6秒③内容占比:6%
搞定读者的小套路2
追热点其实有一个非常重要的技巧就是不能瞎跟,因为对同主题事件平台会消减权重的。
相似的热点,一个用户只会看到一篇,文章有热点名字就算踩中热门大标签,然后且不同的角度,那成为爆文的几率就非常大。这就是同热点异角度
搞定读者的小套路3
互动量就是你流量发动机,流量原子弹,不断把你滚向纵深,向更多的人分发。
一篇文章,很多情况只要给观众一个引子,一个话题。去刺激那些人,去迎合大众的情绪,或者挑逗大家的情绪,就是反正让他们有做点啥的欲望。
撬动他们的因子其实都在他们说的话里面,就是那些热门评论,那就是他们情绪的G点。
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