就算法機制平臺而言，點播量絕大部分取決於【推薦量】
一篇乾貨來把【推薦量】說透。
內容主間的差距，就在於是否看過此篇內容了。
推薦的流程是：
內容上傳並審核後進入推薦系統，系統識別內容的分類，標題等標籤信息後試探性推薦給首批目標用戶，根據用戶反饋進行多批次推薦或停止推薦。
整合全部影響【推薦量】的因素及算法模型邏輯後，將其劃分為兩大板塊——轉化率，熱度
轉化率=
推薦給目標用戶後獲得的點播量／推薦量
這很好理解，如果算法機制是人的話，費力氣將你的內容推給了10000個用戶，最後只有1個用戶點擊播放，鬼才會繼續把精力放你身上～
系統每批次推薦量的量級都是根據上一批次推薦後的【轉化率】來評估的。
即，如果首次推薦的轉化率差，後面當然不會再獲得推薦～
因此【推薦給目標用戶後獲得的點播量】就變得至關重要，是影響轉化率的唯一變量，直接決定著推薦量的多與少。
而【推薦給目標用戶後獲得的點播量】的4大決定因素是：1.分類 2.標題 3.用戶垂直精準度 4.封面
標題字數長度在5-10個字內的內容平均點播量最低；
標題字數長度在25-30個字內的內容平均點播量最高。
從用戶閱讀標題時可接收到的內容信息量來說！
字數越多越有空間將內容表達完整及包裝，起承轉合，徐徐誘之，獲得更多的點播量。
最後總結一些網上熱詞！
最熱名詞：
絕活，解放軍，結婚，農村，武器，美女，中國，舞蹈，真相，姿勢，答案，秘密，做法；
最熱動詞：
吐槽，發現，盤點，曝光，揭秘；
最熱形容詞：
火爆，神秘，可怕，第一，厲害，奇葩；
最熱副詞：
終於，竟然；
最熱連詞：
結果；
互聯網閱讀場景下，標題的存在不再是傳統意味上的“畫龍點睛”。揹負“誘發點擊”功能的標題與其說是語言藝術，不如說是心理學藝術。
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作者：weak
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