自媒體人样悟,你認為的好文章為什么推薦量那么低

可能大家都會有這樣疑問的時候,比如我覺得文章明明還不錯颈畸,為什么推薦量閱讀量就是上不去呢乌奇?


這只是我們的個人感情色彩,但自媒體投放文章不能以我們的感情色彩去判斷機器的行為眯娱,自己認為的好文章礁苗,機器不一定認同,畢竟它和我們的構(gòu)造是不一樣的徙缴。機器就是機器试伙,它只會通過算法與數(shù)據(jù)來衡量文章是否有價值,并沒有辦法從內(nèi)容價值上去判斷文章好壞于样。

寫文章不能以個人的感情或者想法來判斷機器的行為疏叨,自己認為是好文章,機器不一定會認為是好文章穿剖,雖然都是追求給粉絲創(chuàng)造價值蚤蔓,但是機器就是機器,是冰冷的糊余,無情的秀又,他只能從外部數(shù)據(jù)來衡量你的文章有沒有價值,目前還沒有辦法從內(nèi)容的本質(zhì)上分析有沒有價值贬芥。

那機器衡量文章價值的數(shù)據(jù)依據(jù)是什么呢吐辙?

機器推薦的幾個核心要素:

標(biāo)題和內(nèi)容要吻合,不要做標(biāo)題黨

標(biāo)題很重要蘸劈,有時候文章確實好昏苏,但因為標(biāo)題用詞虛幻致使機器無法踩中關(guān)鍵詞也是會影響會推薦量的。

比如“我們的文章閱讀量為什么那么低?”就沒有“自媒體人贤惯,你的文章閱讀量為什么那么低洼专?”好,因為前者沒有可讓機器選擇的關(guān)鍵詞救巷,機器無法判斷你的文章受眾群體是哪些壶熏。

而后者機器可以有效踩中“自媒體人”句柠,它會依據(jù)這個關(guān)鍵詞判定你這篇文章是給自媒體人看的浦译,然后將文章推送給對自媒體感興趣的用戶群體。

標(biāo)題也要與文章相符溯职,不要過分夸張精盅,否則即使用戶被吸引點擊進來也是會退出的,文章退出率高是非常不利于推薦量的谜酒。

原創(chuàng)

一般來說叹俏,只要是原創(chuàng)文章,機器都是會推薦的僻族,這里說的原創(chuàng)當(dāng)然是指純粹是你自己寫出來的東西粘驰,如果是偽原創(chuàng),也要自己修改述么,一般修改比例要達到70%蝌数,這樣也是會給予推薦的。

如果大家無法評估自己的修改比例度秘,可以使用工具檢測顶伞,比如易撰,它的文章原創(chuàng)度檢測工具剑梳,能有效檢測你文章的原創(chuàng)數(shù)據(jù)唆貌,且采用逐句分析,與全網(wǎng)數(shù)據(jù)類比垢乙,結(jié)果精準(zhǔn)科學(xué)锨咙。

圖片來自易撰—自媒體數(shù)據(jù)庫

正常情況下,只要上面兩個要素滿足了追逮,都會享有正常的推薦量酪刀。如果注意一些小技巧,文章推薦量也是有可能高于正常線的羊壹。

文章關(guān)鍵詞緊湊

機器會自動列出一些文章的關(guān)鍵詞蓖宦,可能這些關(guān)鍵詞,與你想表達的意思完全不沾邊油猫,但是機器只能依據(jù)算法去踩關(guān)鍵詞稠茂。

比如你的文章寫的是紅燒茄子的做法,那關(guān)鍵詞如果人工選擇可能是紅燒茄子,烹飪方法等睬关,但機器不會這么選擇诱担,他可能會選擇到 茄子,炒鍋电爹,調(diào)料等這樣的關(guān)鍵詞蔫仙。是不是和你的主題差的很遠?也很有可能會把文章推薦給賣鐵鍋的人來看你的紅燒茄子丐箩。

明白了這個原理之后呢摇邦,我們在寫文章的時,可以在內(nèi)容中要多提核心關(guān)鍵詞屎勘,讓關(guān)鍵詞緊湊與集中施籍,便于機器更精準(zhǔn)的識別與推送。

內(nèi)容覆蓋領(lǐng)域人群廣

有時你的文章確實精彩概漱,也有價值丑慎,但覆蓋受眾少,即使機器大量推薦瓤摧,可能閱讀量也不影響竿裂,因為感興趣的即那么些人啊,這也是為什么情感類照弥、文娛類的文章容易爆的原因腻异。

比如C++語法等專業(yè)性太強的,你的文章又都是專業(yè)術(shù)語产喉,只有懂編程的人能夠看懂捂掰,這就無形之中刷掉了一部分受眾。

因此曾沈,我們寫文章的時候这嚣,要盡可能的擴大文章受眾面,即使是寫專業(yè)性強的文章塞俱,也盡可能的使用通俗語言姐帚。

點擊量越多、閱讀完成量越多障涯、轉(zhuǎn)發(fā)越多罐旗,推薦就越多

前面說過機器依據(jù)外在的指數(shù)來判斷文章價值,因而如果文章轉(zhuǎn)發(fā)唯蝶、點擊九秀、閱讀完成率高,機器就會認定這是好文章粘我,我們在編輯文章時鼓蜒,出了要優(yōu)化內(nèi)容還有優(yōu)化版面痹换,便于用戶閱讀。

也要利用我們的社交平臺都弹,比如朋友圈娇豫、微博、QQ等轉(zhuǎn)發(fā)文章畅厢,以獲得等多的站外閱讀冯痢,讓更多人發(fā)現(xiàn)與轉(zhuǎn)發(fā),提高站外數(shù)據(jù)框杜,也是可以提高文章推薦量的浦楣。

當(dāng)然平臺機器推薦算法還有很多,但正常情況下霸琴,只要注意了以上因素椒振,推薦量都還是不錯的,也歡迎大家留言分享更好的觀點梧乘。

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