萱萱時尚穿搭
新人進入頭條要發有趣從來沒有發過視頻，這樣來別人關注就會多起來，不要一天打魚三天曬網這樣子別人不會關注你的，你一定要做到一天一個有味道視頻長久下去別人關注就會不斷多起來。
富貴吉旅祥
一、堅持每天更新：
頭條推薦量比較低，與自己的堅持更文有很大的關係，如果自己三天打魚，兩天曬網，就會導致頭條權重低，自然推薦量就低了，保持每天更文也可以很好地吸粉。
二、和粉絲互動：
推薦量的多少與粉絲的多少也有一些關係，粉絲多自然閱讀量就可能多點，所以可以適當地互粉，和粉絲進行互動，評論，點贊，這樣也可以促進推薦量。
三、標題要吸引眼球：
頭條的標題比內容還要重要，一個好的標題會直接影響推薦量的數量。所以標題一定要吸引眼球，最好設置懸念，能顯示故事結構要點，但不要標題黨，標題黨的話就不會推薦了。
四、內容優質，垂直髮布：
雖然頭條現在沒有垂直髮布這一說法了，但自己頭條號當初申請的領域是什麼，最好還是堅持這一個領域發佈，如果自己的號沒有準確地定位，很難有高的推薦量的，內容上一定要優質。並且要踩準標籤。
五、多學習他人經驗，注意發佈時間：
自己可以多關注幾個頭條裡面的優秀之人，看看他們的文章題目和內容，然後進行改變，另外注意一下發布的時間，這個不知道有沒有用，聽說有關係。
六、多少都是正常情況：
其實推薦量少，也不要太在乎，太放在心上，偶爾有一次小小的爆文就知足了，大神的文章也不是每篇都爆文的，所以頭條的推薦量都是起伏不定的。
源媽三省
在今日頭條“如何站住腳，成為大V，具有影響力”是每一位入駐頭條新手都在思考的問題。很多人會說“內容為王”，但不知道大家有沒有發現，有時微信公眾號上一篇閱讀量10W+的爆款文章，在推薦內容中卻看不到！這是怎麼回事呢？再爆款的文章，不符合用戶閱讀習慣，也是不會推薦的。那推薦系統具體是如何操作的呢？今天我們就為大家詳細解讀頭條推薦系統的工作原理以及運營原理，和大家一起玩轉頭條號。
一、認識機器對文章的理解
頭條上的文章正式推送前，都會經過機器閱讀審核，將文章進行針對性特徵識別後，為我們文章標記標籤。
1.識別文章關鍵詞
那到底依據哪些維度和規則來確定我們文章標籤呢？——關鍵詞。關鍵詞的考核原則有兩方面：高頻詞和次數少的詞。
2.關鍵詞原則 —— 高頻詞+次數少
1）高頻詞
如，一篇介紹海關數據開發客戶的文章，高頻詞是：“海關數據”、“採購商”、“提單數據”等，與平臺名稱、專業術語和技巧方面相關的詞語，那麼系統就會將這三個詞語作為我們的標籤。
2）次數少
次數少的關鍵詞是針對文章所在類別來說的。還是以剛才通過海關數據開發客戶的文章為例，全文中“外貿”出現頻率很少，但是它代表的是文章的領域定向。出現次數少，反而更容易被系統識別。要特別注意的是，非常規詞儘量不要使用，它們一般會增加文章的理解障礙，並不在關鍵詞的提取範圍內，如“外貿小白”、“外貿老鳥”，在頭條檢測系統中都是識別不出真實含義的。
二、清楚文章推薦的目標用戶
1.數據分析維度
推薦系統對於用戶的理解是建立在對用戶進行大量數據分析的基礎上得出，維度主要包括3個方面：基本信息、關注內容和閱讀興趣。
1）基本信息
包括性別、年齡、地域、中斷和常用APP等。比如，來自河北地區年齡25歲男性用戶，使用的APP有抖音、微信。那麼系統就會開始嘗試將與來自同一地區，相同性別年齡，同樣喜歡玩抖音的用戶，喜歡閱讀的文章類型進行推薦，並從閱讀中斷的文章瞭解用戶不喜歡哪些類型的文章，並減少此類型推薦。
2）關注內容
關注內容主要通過訂閱號、訂閱頻道以及關注的各種話題等。比如，訂閱講述頭條號漲粉技巧的頻道，那麼系統就會嘗試推薦頭條號運營技巧的文章、百家號漲粉的文章等屬於自媒體方向的文章/訂閱號/頻道推薦給我們。
3）閱讀興趣
閱讀興趣包括：用戶已閱讀的文章分類和關鍵詞、相似用戶喜歡閱讀的文章類型和標記了“不感興趣”文章類型等。通過對用戶的閱讀興趣瞭解，可以使系統進一步瞭解用戶閱讀習慣。比如，用戶在閱讀歷史題材文章時喜歡點贊，閱讀財經類文章點擊“不喜歡”時，系統就會盡量將歷史題材文章推薦給用戶，減少或者不推薦財經類文章。
需要注意的是，並不是所有用戶在初次使用後就能被系統準確標識的，需要一定時間並參考更多用戶數據。
2.數據分析條件
1）時間
剛註冊的帳戶，在關注點和瀏覽興趣方面還不是很固定，系統只能試探性推薦一些文章給用戶。當用戶使用一段時間後，系統就可以根據用戶在今日頭條上瀏覽痕跡、操作行為進行詳細分析，推薦的內容也會越加精準。
2）用戶數量
除此之外，使用今日頭條的用戶越多，也越利於機器系統收集不同用戶的閱讀習慣，當新用戶進入時，儘快對其完成用戶畫像及標籤識別。最終實現將某一篇或某一類文章，精準推送給目標用戶。
三、文章推薦是如何實現的？
今日頭條的文章推薦並不是一蹴而就的，而是分批次推薦的。這樣是更利於引導推薦和減少不受歡迎內容推薦資源佔用。那麼分批次推薦的推薦依據是什麼？下面我們從3個方面瞭解。
1.分批次推薦
包括兩個層次：一是某一時效期內多次推薦；二是不同時效期（24小時、72小時和一週）的推薦。
2.首次推薦
首次推薦給的用戶，用戶閱讀標籤與文章標籤匹配度最高，他們被系統認為是最有可能對該篇文章感興趣的用戶。
3.首次閱讀數據決定第二次推薦量
首次推薦的用戶閱讀數據（點擊率、收藏數、評論數、轉發數、讀完率和頁面停留時間等，特別是點擊率），決定著第二次的推薦量，即首次推薦的點擊量高，說明文章是適合這類用戶的。由此係統在第二次推薦時會加大力度，反之，則減少推薦力度。
四、推薦效果不好的原因
文章推薦效果不好，是為什麼呢？我們從影響推薦量的點擊率和其他客觀因素來分析。
1.點擊率低的原因
1）未垂直領域
雖然目前頭條號註冊時沒有領域選項，但系統會依據我們平時發文方向確定領域。如：經常推送教育相關的文章，系統就會認為我們屬於教育領域。而最新發布的文章是與科技相關的，那麼系統就會重新識別後再推薦，這樣就會使文章不能及時推薦給相應的用戶，錯過用戶的理想閱讀時間。
2）文章內容方面
發佈的文章某個環節也會影響點擊率。如：標題和封面不夠吸引用戶、內容與配圖沒有太大關聯、文章內容質量差、用戶不喜歡等都會導致文章點擊率低。比如，內容講的是有關提高自媒體漲粉的技巧，但配圖是風景照片，與所講內容不相關，系統就會認為，我們這篇文章內容質量差，繼而減少推薦。
2.其他因素
除了點擊率低會導致文章推薦量低以外，還有一些因素也會導致推薦量不高。如：
1）推送內容潛在用戶群過小，難以挖掘。如：科技領域，在今日頭條的閱讀用戶較少，那麼即使我們寫的文章質量再高，也很難像娛樂領域文章那樣，快速獲得大批量用戶閱讀。
2）同一領域相似內容太多，供過於求。這樣的文章在娛樂領域和社會領域情況居多。如：當下熱門話題“超強颱風利奇馬”，新聞一出領域大V紛紛發文，但關注的用戶是有限的，對於同一維度的文章過多，用戶就會失去查看興趣。所以建議大家撰寫文章時，同一熱點多撰寫幾個維度，讓用戶持有新鮮感。
3）非原創或頭條首發內容可能被消重，導致推薦量不高，這也是我們需要注意的地方。
4）文章內容時效短，而導致推薦時間短。這樣的情況也大都出現在娛樂和社會領域，熱點事件逐漸變淡，文章推薦量就會開始下降。
總的來說，在頭條號中長久的運營之計，就是要在領域持續創作輸出，讓系統充分了解我們，為我們匹配更多用戶。
物流觀察室
我也是剛學，也沒有粉絲和播放量，可能標題還有視頻不吸引吧，人家真正的高手肯定不會告訴你自己做，慢慢來吧，一起加油！
湘南妹小江
我看了下，基本都是雞湯和錯誤的。
頭條推薦其實很簡單:
1.封面要清晰，不能用違規圖
2.內容要豐富，觀點新奇或見解獨到，同類內容不重複。
4.文章是寫給人看的，要考慮怎麼能讓讀者讀的下去，讓評論閱讀進度提高。
老王也一直在摸索，圖片是自己的真實數據。
魚塘老王
我剛完視頻，發了幾條感覺沒人看九就不發了，可能還得堅持吧，有個博主說了他錢五個月都沒有收益，但是堅持到六七月，收益就來了。還是要靠毅力堅持
在青島的竹子
是否違背了頭條的禁止事項,有沒有刪除過視頻,做的領域內容是否垂直
大水菠蘿小亮
堅持原創，創作更好的內容，推薦量應該會提上去
霞姐趣談
堅持更新，創新，增加文章質量，獲得更好的推薦
呱呱哥趣談
我也剛開始做，也不懂，慢慢摸索吧，一起加油
