序
如果中国互联网行业有任何一家公司可以和百度腾讯相提并论的话，字节跳动会尽职尽责。短短几年时间，这家曾经非常低调的公司已经冲到了互联网行业的第一梯队。
不管是以前的内涵片段，火山视频，今天的头条，Tik Tok，Aauto Quicker，西瓜视频等等。其中任何一款都是用户几个月的大流量平台，而今天的头条则是其他app的核心基础。
所以如何站在今天的头条，成为大V，并成功实现变现，是每个网络营销人都在思考的问题。
很多人可能会说“内容为王”。是的，内容是决定你能否创作出爆款文章的核心，但不知道你有没有注意到。很多情况下，即使你写出或者拍摄了优秀的作品，甚至在其他平台上发表，也取得了很大的成功，但不会上头条。
为什么呢？因为每个平台都有自己的推荐机制，这个推荐机制是由一个复杂的综合算法组成的，同时也考察你的综合数据，只有满足综合考核指标才能成为真正的爆款。
推荐机制是如何工作的？今天我们就详细讲解一下头条推荐机制的工作原理和操作原理，玩转头条数字。
一、内容标签。
在标题正式推送之前，需要经过机器审核，根据以下指标识别出内容的针对性特征后，文章才会被标注。
如何确定文章标签？主要靠关键词。所以如何判断关键词是高频词。
比如一篇介绍如何推广头条号的文章，高频词有：“今日头条”、“引流”、“推广”等。那么系统就会用这三个字作为我们的标签。特别要注意的是，尽量不要使用非常规词汇，这会增加理解文章的障碍。比如“微信海外半月号”等一些备选词，只有专业交易账户的交易员才能理解，头条的机器人也无法识别。
第二，用户分析。
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，判断标准主要包括以下三个方面。
(1)基本信息。
包括用户的性别、年龄、地区、常用应用等。
例如，一位来自重庆的25岁男性用户用今天的头条看娱乐新闻。然后系统会尝试和来自同地区、同性别、同年龄、同样喜欢玩今日头条的用户推荐他喜欢看的文章，从阅读情况中找出用户不喜欢的文章类型，减少这种类型的推荐。
(2)相关内容。
关注内容主要通过关注账号、关注渠道、关注话题来判断。比如你关注了告诉头条提示的频道，那么系统就会尝试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、标注为“不感兴趣”的文章类型等。
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点赞故事并点击“不喜欢”时，系统会尝试向用户推荐故事，减少或不推荐营销文章。
第三，推荐机制
今天的头条内容推荐不是一蹴而就的，也不是一成不变的，而是分批推荐的，包括Tik Tok也是类似的推荐机制。那么如何推荐呢？
1.分批推荐。
有两种模式：一种是在一定时效内多次推荐；二是建议不同的老化期(24小时、72小时、一周)。
2.第一项建议。
首次推荐的阅读标签与文章标签匹配度最高，被系统认为是最有可能对本文感兴趣的用户。
3.第一次读取数据确定第二推荐量。
首次推荐用户的阅读数据，包括点击率、收藏数、评论数、转发数、播放率、页面停留时间等。第二次确定推荐量。如果第一次推荐的综合指数比较高，那么文章就适合这样的用户。那么系统会在第二次推荐时加大力度，推荐给更多的人，否则就会减少努力。
所以很多人发现他们发的内容不是一上来就看，或者几个小时就爆，就是基于这种推荐机制。
第四，几个没有被推荐的因素。
(1)内容不垂直。
当我们注册标题号时，我们需要选择个人字段。即使我们不按字段发帖，系统也会根据我们经常发的内容和关键词来确定字段。如果新发送的内容与字段不一致，系统会重新识别，然后推荐。这会让文章无法及时推荐给相应的用户，自然也就不会获得很高的推荐量和播放量。
(2)文章内容。
其实一篇文章的内容不仅仅是指文章的文字，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，图片与内容相关性不强，文章内容质量差，会导致文章点击率低。
(3)所选字段的用户相对较少。
在某些领域，用户群体很小，今天的头条读者很少，所以即使我们写的文章质量很高，也很难像娱乐领域和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。很难在头条上获得很多推荐，毕竟它和头条用户不一样。
太匹配。(4)相似内容太多。
当然了，如果选择太热门的领域也并非就是一件好事，因为竞争对手太多，强者如林，只要出一个热点，很多大V就会开始发文，但关注的用户是有限的。一方面你和那些专业人士竞争肯定是吃亏的，而且热门话题写的人多了也就不新鲜了，看得人也相应的少了。
(5)非原创内容可能被消重，导致推荐量不高，比如一文多发的情况。
(6)内容时效短，导致推荐时效很短。比如热点事件一般都是火几天就变淡了，推荐量自然也会很快消失。
以上为大家罗列了很多关于头条推荐机制的内容，总结来讲，想在头条号中长久的运营并获得良好效果，就是要在垂直领域持续输出，在实践的过程中不断的去测试去摸索，相信大家很快就可以摸索出一套适合自己的高推荐高播放量的创造方法。
作者：步鲸云
来源：卢松松博客，欢迎分享。
