今日头条企业号注册号适合什么人群注册去运营呢?

有人在运营头条号吗?提高头条号指数的方法有啥?_百度知道
有人在运营头条号吗?提高头条号指数的方法有啥?
我有更好的答案
我有在运营头条号啦,运营好头条号最主要的就是增加你的头条号指数,因为它获得高流量了是和头条号指数的高低有着密切的关系的,头条号指数由原创度、健康度、活跃度、专业度以及互动度五个维度组成,这五个维度的分值越高,则头条号的指数就会高了。我的头条号五谷杂凉就是根据这样来提高指数的。
采纳率:24%
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现在除了,应该是最火的平台了。这是大家公认的一个超级大平台。
其最大的特点就是文章的智能推荐系统,除了你内容本身质量以及账号区别之外,要做好,最大的关键就在于了解其算法推荐规则。
那么,今日头条海量文章推荐到底存在哪些套路?对于文章的推荐机制我们又能做些什么?
下面就与大家简单的分享一些其中的套路。
1 别让你的文章一开始就被“消了”
你在头条号发布文章的时候,必须要经过一个难关,那就是今日头条的消重机制。基本上,文章被消重是头条号所发布内容没啥推荐量的最常见原因。
你想想看,今日头条作为一个平台,为了,肯定不能总是给一个用户推荐几篇相似的内容,那用户体验就会非常差!
就相当于你吃了一个酸辣土豆丝,然后服务员又给你上一盘酸辣土豆丝,然后继续上一盘酸辣土豆丝,都是一模一样,你能受得了吗?
所以,今日头条在推荐你的文章之前,必须确定这篇内容:
● 在系统里是否存在相同或者高度相似的内容?
● 如果存在,那么这篇内容的来源是否是最权威、最有价值、是否最有可能是原创来源?
这就是消重,系统会对重复、相似、相关的文章进行分类和比对,使其不会同时或重复出现在用户中的过程。
今日头条在你发布文章之后,首先就会通过消重机制来决定你的文章是否有机会被推荐给更多用户。
而这个过程下,你的文章就可能被“消”掉了。
那如何才能让自己的文章不至于一开始就死翘翘呢?
我们来看看今日头条在消重时可能重点关注的几个关键项。
● 来源头条号是否开通「原创」标记;
● 发布时间(很重要);
● 来源的权威性和在网络上被引用的次数。
除了内容消重的这个规则外,头条号实际上还存在这一些针对内容之外的消重规则:
● 和预览图片的消重,也就是在标题上和封面图上最好不一样。
● 针对相似主题的消重。
你肯定对这样的景象不陌生:每当有某个社会热点事件或者话题出现的时候,媒体、、们一拥而上,竞相报道事件细节或者发表观点,让你的、被有关这件事的种种内容“刷屏”。
但是,对你来说,需要的并不是反复看到相同观点的信息,其实看有限的几条就够了,你还需要的是不同的切入点。
这里,木木重点说一下相似主题消重,这个与我们是最最最相关的。因为头条要追热点,基本是大家公认的事实。
而追热点就需要特别小心被消重。
一个热点再热,用户的兴趣也是有限的,特别是如果你的热点角度没什么区别,平台已经推荐过相似内容了,那系统是不愿意再推荐的,再推荐就是打扰了!
所以说你追热点的角度一定要差异化,你可以把一个热点进行拆分,每一个都可以是一个很好的切入口,相同主题不同角度嘛。
特别是,你追热点的标题也要明显的差异化。
因为头条号对这个热点标签的提取,主要来自于标题,而后才是内容。而且,在一个大热点下,用户是否想去点开看,也直接跟你的标题相关。
如果不能足够时效的追热点,也没有足够独特的差异化切入点,内容也没有特别明显的不同,那么就不要随意地追逐热点,免得做了无用功。
2 想要阅读量先做好推荐量
玩今日头条应该知道,文章的阅读量很大程度上取决于系统的推荐量,没有推荐也就没有阅读。
那么一篇文章的推荐量,到底是由什么因素决定呢?有没有什么套路可用?
一些基本的影响因素就不多说了,这里老贼重点说说它的一个内部机制。
1)头条号如何识别你的文章?
今日头条首先会对你的文章进行特征识别,从而判断文章讲的是什么类型和领域的内容。
就拿关键词识别来说,系统会根据文章中出现的频率,提取出一些词语作为关键词。
比如一篇体育类文章是关于某场足球比赛的,那么文章可能会出现的高频词就包括球员名字、球队、足球术语等,如「C 罗」、「射门」、「皇家马德里」。
在判定出一篇文章的关键词后,会将这些关键词与平台文章分类进行比对,你的文章包含哪些分类词库关键词的比例大,就会被打上该分类的标签。
比如一篇文章排名靠前的关键词为「C 罗」、「西甲」、「马德里」,那么该篇文章可能会被打上「足球」、「国际足球」、「西班牙」等标签,完成对文章的初步认知。
特别注意的是,平台还会对标题进行关键词的识别和分类比对。因此,在标题中露出具代表性的实体词非常重要。
2)你的文章会被推荐给哪些人?
知道了你的文章写的啥,今日头条怎么把它推荐给可能感兴趣的人呢?
是这样,他们也会根据用户,对用户的阅读兴趣做个基本判断。然后每位用户也将被系统打上各种标签。
如一个用户阅读的文章中关键词排名靠前的是:C罗、皇家马德里、欧洲杯、小米、魅族、苹果。
那么,这位用户可能被打上「足球、「皇马」、「科技」、「手机」、「米粉」等标签。不同的用户会被打上不同的标签。
那么,最后就是当一篇带有「C 罗」、「足球」标签的文章在进行推荐时,系统会将其自动匹配给带有「C 罗」或「足球」标签的用户,这便是个性化推荐了。(当然,实际情况会远比这复杂)
3)你的文章是如何被推荐的?
为让受欢迎的内容被更多用户看到,不受欢迎的内容不占用过多推荐资源。头条号文章在推荐时,会分批次推荐给对其感兴趣的用户。
这一点很重要。
你的文章首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的用户,而这批用户产生的阅读数据,将对文章下一次的推荐起到决定性作用。
数据包括、收藏数、评论数、转发数、读完率,页面停留时间等,其中,点击率占的权重最高。
文章的首次推荐,如果点击率低,系统认为文章不适合推荐给更多的用户,会减少二次推荐的推荐量;如果点击率高,系统则认为文章受用户喜欢,将进一步增加推荐量。
以此类推,文章新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率为依据。
因为这种扩大推荐的机制,你想获得更多的阅读量,就必须努力把各维度阅读数据(点击率、用户阅读时间、收藏数、评论数、读完率等)维持在高位水平。这也就上面官方的一些标准。
其中,至关重要的当然是点击率,也因此,标题和封面图的重要性便不言而喻。
另外,还有一个特别重要的点总是被大家忽视,就是:文章所对应的标签。
它直接决定了你的文章相对应标签的用户量。有的标签本身就对应很大体量的用户,而有的标签对应人群很小,就算点击率再高,天花板也很低。
这就是为什么很多专业性文章阅读不高,而情感鸡汤、娱乐八卦、社会新闻的推荐一般会很高。这也是为什么大家都会去追热点,因为热点标题对应的用户群体非常大。
所以说,我们选题,包括文章标题以及内容里面的关键词使用,一定要基于用户量大的标签,这样可以获得更多的推荐量。
今日头条还专门推出了热词分析功能,帮助大家找到不错的标签。利用热词分析功能可以大大增加系统推荐量,提高文章的阅读量。
此外,还有一个小套路,手机查看今日头条相关文章,底部都有对应文章的标签,多收集这些标签,慢慢积累自己所属行业的标签库。
一定要记住,你的文章所在的标签一定需要匹配到更多的人群。
3 为什么会产生推荐效果不好的情况?
前面我们知道,文章的阅读量由系统推荐量直接决定,而推荐量又取决于上一轮推荐的点击率。
因此单篇文章推荐效果不好,原因无外乎2个大类:点击率低、推荐量低。
1)点击率低
一般来说,如果初次点击率不高,就很难再有较高的推荐量。而点击率较低可能是如下原因导致:
● 帐号内容垂直度较低。
● 文章内容自身问题,导致点击率低。
● 标题平淡,没有起到吸引读者阅读的作用。
● 配图无吸引力,文章配图与内容相关度不高,或者前三张图片质量较差。
● 内容过于低质,引起读者反感甚至投诉。
给大家一个方法,在找选题、写文章、定标题时,可以先通过今日头条媒体实验室搜索一下选题的关键词来判断热度,还可以查看相关关联词。
比如,我们将“C罗”和“亨利”这两个词进行一天内热度趋势的比较。发现“C罗”的关注热度是持续高于“亨利”的。
那么,如果我要写的是关于这二个人的一个话题文章,那我会不管是在标题还是在内容中着重多出现“C罗”这个关键词,这就会增加推荐量,也会更可能受到用户关注,从而提高点击率。
所以说,今日头条的文章发布以及标题选择也是可以科学的,不一定只是盯着自己的号,也可以看看大环境是怎样的。
2)推荐量低
推荐量低又直接决定了阅读量,推荐量低的主要原因有:
● 点击率过低,将会影响推荐量,这个不用多说,上面强调过。
● 潜在的用户群过小,推荐量不高。
如果潜在的用户群实在过小,推荐量自然高不了。而潜在用户群过小有如下原因:
● 话题过于冷门、生僻;
● 涉及领域过于专业,晦涩难懂,与主流群众有一定距离。
这个上面已经说了,有的文章标签本身就对应很大体量的用户,而有的标签对应人群很小,就算点击率再高,推荐量也不会高到哪去。所以,一定要有意识的选择或加入用户量大的标签。
● 内容供过于求。
这一点很容易理解,说白了就是内容扎堆、僧多粥少。那么系统就只有2个选择,要么只推荐其中一部分内容,要么都推荐但是推荐量会少,因为不能重复给1个用户推荐1样的内容。
● 消重机制会影响推荐量。
文章非原创或者没有在头条号首先发布,再或者和其他话题相似度过高,文章都可能会被消重,从而影响推荐量。这一点上面有说。
● 时效短,影响推荐量。
时效性短的文章,实际推荐时间自然也短,而短时间内可能将无法获得较多的推荐量。所以说,追热点要趁早嘛。
基本上,我们说的提高点击率、读完率、文章分类明确、文题一致、提高内容质量、账号垂直度高、做好各种互动数以及订阅数、扩大站外热度、保持发文频率等都是为了更好的做好推荐量。
所以说,提高阅读量,推荐低就主攻推荐量,点击少就集中点击率,针对性的优化。
好了,就说到这。
能坚持看到这里的,我想必定能有所收获。
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