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头条调整了阅读量的统计方式之后,为什么我每天的阅读量都少的可怜?
头条,文章,你的头条调整了阅读量的统计方式之后,为什么我每天的阅读量都少的可怜?
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
回答于 2019-09-11 08:43:50
因为头条不引起人们的注意
回答于 2019-09-11 08:43:50
谢谢邀请!
来头条没几天,发现国内有这么好的媒体,这么开放!点赞[赞],别的我不太懂的,愿头条越办越好,像辽阔的大海一样,水天一色,你看着我,我望着你……
回答于 2019-09-11 08:43:50
很高兴回答这个问题,我个人做自媒体也快两个月了,推荐星期和阅读量根本就不高,可我还是觉得应该坚持下去。,我相信慢慢就会好起来我,[灵光一闪]
回答于 2019-09-11 08:43:50
我是有真实体会并进行的实验的人,实验结果非常喜人,现在跟大家分享一下我们情况,希望对大家有帮助
首先,我以前的推荐量很多视频都是只有100-200之间,播放量30多,点击率有30左右吧
改变从前天晚上开始,我前天晚上闲着无事就回答了1个头条邀请回答的问题,昨天早上又回答了两个问题
奇迹从昨天晚上7点钟开始发生了,我前天晚上发布的视频,推荐量从昨晚7点钟200的推荐量,直到12点钟上涨至4000,播放量2500+,点击率超过62%
今天中午上的一条视频,也是从晚上7点钟200推荐量上涨到现在2000的推荐量,这说明什么?说明回答问题这么多可以增加推荐量,效果顶天了
我是做天猫运营的,感兴趣的朋友关注一下哦,感谢头条邀请回答问题,爱你么么哒[机智]
回答于 2019-09-11 08:43:50
经常会有做自媒体的小伙提出这样的问题,“头条文章推荐量多,是不是阅读量就一定高呢?”,又或是“为什么我们文章的质量很高,推荐量和阅读量却是个位数呢”。很多自媒体人认为只要文章质量好,推荐量就会多,阅读量也一定高,是这样吗?今天我们就从什么是推荐量、阅读量,头条的推荐机制和推荐量高低对阅读量产生的影响这三个方面给大家简单分析一下两者之间的关系。
首先,先来了解一下什么是推荐量和阅读量。
一、推荐量和阅读量
1. 推荐量
推荐量指的是头条号所发布的内容被推荐到今日头条用户信息流中的次数。通俗的解释就是说:头条官方会对我们的文章进行审核、分类,然后推送给对这方面内容感兴趣的用户,有多少人看到了我们文章的题目,推荐量就是多少。比如推荐量是5000,就说明文章被推送给了5000人的今日头条首页。
2. 阅读量
阅读量指的是用户点击进入内容详情页进行浏览的次数。说白了就是实际点进我们文章阅读的人数,这其中又分为应用内阅读和应用外阅读两种,应用内阅读很好理解,就是在今日头条客户端上阅读我们文章的,而应用外阅读就是用户将文章分享到朋友圈、微信好友/群组、QQ等其他平台软件所产生的阅读。
那么,要了解两者推荐量和阅读量之间的关系,我们首先要了解头条的推荐机制是怎样的。
二、头条推荐机制
1. 原创性
现如今,平台上充斥着大量的重复内容,一些好的文章被多次使用,这给创作者和用户都带来很大的影响,所以现在头条号是非常注重文章原创性的。如果我们的文章内容重复率比较高的话,平台是不会给我们多少推荐量的,反之只有当我们写出与众不同文章后,才有可能得到很高的推荐量。
2. 垂直度
除了要保持文章的原创性外,我们还要在自己擅长的领域发表文章,不能心血来潮想到什么就写什么,如果我们是美食领域的账号,文章就要符合我们账号的定位,发布的都是一些关于美食的内容。所谓术业有专攻,试想一下,一个账号定位在娱乐领域的作者写了一篇关于计算机网络技术的文章是很难让人信服的,发布擅长领域之外的内容,账号的垂直度评分将会降低,头条方面也无法给这样的文章贴上标签进行推荐。
3. 文章标题
这里我们需要注意,我们可以取一些有吸引力的标题,比如采用提问的方式,抛出一些当前的热点问题,从而跟读者产生互动感,这里要注意,我们题目的观点要新颖,人家已经说过的,我们再说的话,推荐也不会高的。而且切忌不要做标题党,题目和文章内容要相符合,有时候我们为了提高推荐量会取一些很夸张的题目,比如,“100%的人会这样做”,或是使用类似于“震惊”“惊呆了”这种很浮夸的词汇,这样的题目很有可能会导致账号被封禁。
4. 标签
在我们的文章通过审核发布在头条平台后,推荐的重要依据就是标签,平台会在我们的文章中提取关键词作为标签,比如我们的文章中出现了,詹姆斯、科比、得分等词汇,系统会将这些关键词跟分类词库的关键词进行对比,如果占据比例大就会打上该分类的标签,在推荐的时候就会优先推荐给对该分类感兴趣的那部分用户。
那么,推荐量的高低会对阅读量产生怎样的影响呢?
三、推荐量对阅读量的影响
这里我们要知道有一个很重要的数据,那就是转化率,转化率=阅读量/推荐量。我们的文章在通过审核后,正常情况下系统会自动进行分类,并试探性的推荐给一小部分目标用户,然后根据用户的反馈来调整接下来的推荐量。
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