今日头条上，推荐率是一个重要的指标。但如果推荐率比较低的情况发生，应该如何应对呢？
说起头条的推荐率，还是应该从头条的分发步骤说起。
头条分发五个步骤
- 消重。
头条号的处理机制，是以发布时间、体验好坏、原创标识、是否有版权等，作为准判断原创的标准。因此，显然发布早、体验良好、原创的、有版权，会被认定为原创。反之认定为伪原创、转载，甚至抄袭。
为了提高用户体验度，头条的消重机制，会让用户只看到该主题中的少数几篇。 - 审核。
头条号对内容要求比较严格。低质、旧闻，或者文章的地区推送范围，都可能有限制。另外标题党、低俗、软文黑稿也不行，会受到相应的限制。 - 特征识别。
头条的特征识别其实就是标签机制。例如它根据标题、内容等进行识别是娱乐、汽车还是体育等；体育中又会继续分级，识别是足球、篮球还是乒乓球等……如此一级一级，一共分成四级，头条号根据这些分级和实体词推荐给符合推送条件的人。 - 系统推荐。
头条号的推荐有个特点，就是他是试探性的推荐。先给部分标签最匹配的用户、订阅者、兴趣点相同和相似的人群。然后根据他们的反馈进行下一步的调整。
如果该文章有点击率高、阅读完成率高、收藏转载高以及互动率等等反馈都很正面，头条号就会加大该文章的推荐；反之，如果上面这些都很少又是负面，或者收到举报投诉等，就会限制推荐。 - 人工干预。
据说，头条号会根据推荐过程的反馈进行人工干预。人工干预可以尽可能的发掘具有潜力的作者，让有能力的作者脱颖而出，增加阅读和收入。而那些劣质的文章就会被限制、删除、禁言，直至删除。
关于推荐机制
上面五个步骤中，系统推荐是比较重要的一步，是我们文章可以爆发性增长的关键。
每一篇文章发布后，在1个小时内，头条会先优先推荐给100-1000个用户，然后再逐步增加推荐量，很多文章的爆发或者沦陷，往往就在1个小时里被决定了。
头条号给出了推荐量、阅读量、评论量、收藏量、转发量、阅读进度、跳出率、阅读速度等方面的数据，头条号通过机器算法评判文章质量的优劣，好文章推荐给更多用户，差文章只能胎死腹中。
在几项指标中，转发、收藏、评论这些互动并不是头条判断一篇文章优劣的关键，互动率与推荐量的关系最低；而阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度等4项指标与推荐量的关系最大。
互动率的权值较低，我觉得一个靠谱的猜测大概是为了防止刷数据。
毕竟转发、收藏这些数据相对容易造假，而其他数据由被推荐用户的行为获得反馈，环节众多，相对比较客观。
如何提升推荐量
既然知道了影响推荐量的关键指标，那么就可以针对阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度这4项指标进行优化了。
- 提升阅读(进入)率
阅读率其实就是阅读转化率，也就是点进文章的用户比率，对于一篇文章，提升阅读率关键无非是两个：写好标题，选好封面。
- 不要做无底线的标题党 ，因为标题党会导致阅读进度、跳出率、阅读速度的数据出现问题；
- 可以适度优化标题 。没有亮点的标题，也不大让人有点击的欲望。
- 标题必须第一时间打动读者，别让用户多思考，人们看一篇标题的时间不会超过3秒。
- 提高阅读进度
- 文章的长度一定要控制，一般在500-1500字之间，三五屏就能翻完最好，太长的文章在这个碎片化的时代是不讨喜的。
- 加快语言节奏，多用短句，少用复杂的长句。
- 多加图片，图片是大大降低读者阅读成本的利器
- 控制表达欲望。不要说太多的观点，每篇文章说清楚1个问题就很好了。毕竟大家还是娱乐心态，看个新鲜就好，又不是来上课的。
- 降低跳出率
跳出率是指阅读不足20%就跳出不看的用户比率。
- 开篇不要有太多废话，你的标题说的什么，第一段就要说什么。
- 人们给标题留了3秒的时间，给开头留的时间也差不多。(好像歌里面唱的：我随时可能走掉……)
- 摒弃公文式写法，背景，意义一概删掉。这种东西是很招人反感的。
- 可以加一句引言，例如“文末有福利”；就像将比较有吸引力的封面图（自己想象）做封面一样。
- 找准关键词
关键词是决定能被推荐给多少用户的关键指标。
- 做到关键词具体化。比如"春分"这个词，不如"春分养生"，又不如“春分吃菠菜”
- 在标题、首段、末段、图片注释处嵌入关键词。关键词要在文章中多出现几次，头条号是机器算法推荐，可以通过关键词的位置、频次等方面提高机器的辨别度。
-
选择用户池大的关键词，用户池大的文章即使被推荐万分之一，也比用户池小的文章推荐千分之一要多。
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