头条号自媒体推荐量是怎么计算的，头条号自媒体推荐量是怎么计算的呢？

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头条号自媒体推荐量是怎么计算的，头条号自媒体推荐量是怎么计算的呢？

编号|2022年第8篇

版权|运营哥原创，转载找我授权

正文1760字，预计阅读时间15分钟，建议先分享，后阅读！

您好，我是运营哥，这篇文章接着分享头条号公开课。

上一节课，我们给大家分享了如何申请头条号，点击下方链接即可回顾内容。

头条号公开课01：3分钟教你注册账号！

本节课的主题是：今日头条的内容推荐机制。

有的时候，你花了很多的时间和精力，去完成一个作品，最后的阅读量却十分惨淡，收益更不用说；

有的时候，你随手完成了一个作品，本来没有报太大希望，阅读量却蹭蹭涨上来了，最后获得了一笔不菲的收益。

当收益变低，你的更新积极性瞬间下跌；当收益回暖，你的更新积极性又回来了。

那么如何去做，才会让我们账号的阅读量较高，且维持稳定呢？

我们就要琢磨：目标用户、我们的内容、广告商和平台规则了。

因此，深度学习今日头条的内容推荐机制，是非常有必要性的。

01

头条推荐系统的本质

推荐系统的本质，就是精准、个性化推荐。系统会给作品打标签，给用户打标签，推荐用户可能感兴趣的内容。

在头条有大量的创作者，这些创作者们创作的作品，包括图文、图片、图集、视频、小视频、音频、问答和微头条等题材，都会被系统纳入到内容池里，积累几十万甚至上百万的内容。

对于图文、问答和微头条等作品，系统会进行关键词提取；对于音视频作品，系统会利用AI技术进行识别。这样，内容作品就被打好了标签。

最后，系统会根据标签，对于内容和用户进行个性化匹配，这就是推荐系统的本质。

头条号自媒体推荐量是怎么计算的，头条号自媒体推荐量是怎么计算的呢？

02

给用户匹配内容的时候

系统主要考量三个因素

这三个因素包括：内容、用户，以及用户对于内容感兴趣的程度。

关于内容，前面已经提到，系统会用关键词提取和AI技术识别，进行打标签，最后会被分类到多个领域，比如教育、体育、职场等等。

关于用户，主要是刻画用户画像，据此提供喜欢的内容。

刻画用户画像的维度有很多，比如：用户的年龄、历史浏览内容、环境特征等等。

每个维度都可以展开来获取数据，进行分析，比如环境特征来说，用户浏览某一个信息是在平时还是在周末，是在家浏览还是在坐车的时候浏览。

用户对于内容是否感兴趣，感兴趣的程度，主要通过用户动作来判断。

平台可以通过调研问卷，判断用户对于内容的态度，但是不可能每天都做调研，那么就只有一种方法：观察用户动作。

当一篇内容推荐给用户，如果ta不点击，那么就有可能是不感兴趣的；

如果ta点击阅读，但是很快就跳出，也不评论、点赞等，甚至会点一个不喜欢，系统就判定，内容打到了用户痛点，但是质量不高。

如果用户点击阅读，并且有点赞、评论、收藏等动作，甚至关注作者，那么系统就认为用户对内容感兴趣，且内容优质！

最后，系统综合各方因素，评估用户对于内容的满意度。给用户推荐最可能感兴趣的内容。

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03

内容在推荐系统中的生命历程

审核+加权推荐冷启动+复核

创作者发布的内容进入到系统后，首先会经历审核环节，通过审核后系统会对内容进行一定的加权推荐，这个过程称为冷启动，冷启动完成后来到正常推荐。

内容推荐过程中，用户会对内容有反馈，据此触发复审，影响后续的推荐，以下来具体解读一下。

内容发布后，首先来到初审，符合规则的内容将通过审核开始推荐，而不符合规则的内容会被限制推荐，或者被退回，不予收录。

初审过程主要是判断内容是否符合国家有关法律规范，由机器和人工共同配合，进行审核。

一般情况下，初审的时间较短，基本可以控制到1分钟内；而逢年过节，或者迎来大型赛事、活动的时候，初审时间会有一定延长！

初审通过后，就来到冷启动环节。

对于新发表的内容，平台和系统不知道是否会火起来，因此会给它进行加权推荐，将它展示给可能喜欢的用户，加权后可能会展现（推荐）几千次。

根据用户的动作，可以看到哪些人群（不）喜欢这个作品。

内容达到几千次的展现后，系统会认为已经给足了机会，会撤销加权，冷启动流程结束。

经历了冷启动阶段后，系统已经收集到了基础的推荐效果数据，如果一篇内容的数据很好，系统会认为它是有潜质的，会加推，反之则会收紧推荐。

正常推荐过程中，系统会收到各种各样的用户行为，同时还能监测到很多数据异常，比如点击率高但是用户负面反馈数据也高，这个作品就会再次进入审核流程，进行复审。

复审过程中，系统会重点打击标题党、封面党、低俗虚假内容，停止推荐，优质内容继续推荐。

以上，就是本节课的全部内容，了解了头条号的内容推荐机制，接下来就该重新琢磨下，自己的账号定位、内容质量、创作和运营方法等问题。

在符合平台规则的前提下，争取创作更多优质的内容，加油！

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