有很多朋友反映在頭條發佈文章以後，雖然會有已推薦的標識，但是除了當時一階段，隔天后去看推薦量少的可憐，再過一天基本上就不會有推薦量呢，而有的人文章有時還是會有推薦量，這是為什麼呢？
你可能會說他的運氣好或是頭條偏愛他這樣的外在因素來安慰自己，頭條採用智能機器化推薦機制，全程識別推薦度是由機器算法決定，自然就不會出現照顧與否的情況，關鍵還是內容質量與用戶反饋數據決定的。
在頭條，一般來說文章推薦量都是會有周期性的，頭條也是會有高推薦量時間段的，像早上，可能有時你發的文章剛好沒有趕上高推薦量時間段，只要用戶反饋數據持續的不錯，等幾個小時，在高推薦量時間段，機器會再次加大推薦，但如果前期用戶反饋數據不好，那即使趕上了高推薦量時間段，系統會再次推薦的範圍也很小。
而除了用戶反饋數據意外，頭條機器算法自身對一些內容也是有推薦限制的，大致有以下幾種情況：
1、用戶舉報與負面評論數據多。
這基本是取決於內容質量的，比如標題黨文章，讓用戶覺得有欺騙性，或是文章邏輯混亂，詞不達意，亦或是惡意營銷推廣都是有可能會遭到用戶舉報，或是留下負面評論。
頭條功能都是逐步開放，有的賬號是沒有權利去刪除評論的，但是機器算法看的到，如果文章評論都是喝倒彩，勢必就會影響推薦量，如果舉報數過多可能還會導致文章下線或影響賬號權重。
2、惡意刷數據
包括刷文章流量或是粉絲量，這些違規事情最好不要去碰，刷流量由於運用的是輔助工具，它帶來的閱讀數據與實際用戶點擊產生的閱讀數據還是會有差異的，機器很容易檢測出來，從而限制推薦。
而刷粉絲也是一樣的，頭條對賬號粉絲數都是會有監測的，如果在一定時間粉絲不正常增長，頭條也是會檢測出來的，輕則清除所有粉絲，可能還會扣分，影響賬號指數，也是會影響推薦量的。
3、文章時效已過
4、用戶跳出量高，停留時間短
用戶的閱讀行為也會受到頭條機器的監測，用戶打開文章之停留幾秒或是直接一拉到底式的閱讀方式都是不會被計為有效閱讀量的，這就會影響機器推薦力度，這也是與內容質量或是hi文章版面有關的，沒有價值的內容或是混亂的版面都是會導致用戶跳出率高的因素。
以上這些負面影響都是需要我們有效規避的，想要高推薦量還是要切實從內容出發，提高文章質量與可讀性，這裡可以給大家推薦一個適於大家尋找優質素材與選題的工具—易撰，它擁有11大平臺資訊數據，每天實時採集更新，數據量齊全，信息完整，沒有廣告，讓你迅速抓取想要的素材，提高創作效率。
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