優秀文章推薦量不大,一般文章推薦量卻很大,什麼原因?

與正義同行


老百姓平臺只看看得懂易懂文章!

優秀文章推薦量不大是因為閱讀平臺上的都是一般老百姓,普遍文化水平都不太高,堆砌那麼多的專業用語我們讀不懂,而放在某一專業平臺或搞技術科研的人看得懂地許會好一些。這些太專業術語我看了也犯困,再優秀再好文章也得讓我們讀得懂,然後我們才愛去看,通俗易懂我們才會愛不釋手。

有些時候我也會看別人寫的內容,如果全篇堆了很多生澀難懂的詞我也會毫不猶豫地跳過,這種浪費時間的行為普遍不會在我們老百姓身上出現,我可以讀我能讀懂的而放棄我讀不懂的,這種不裝相反而很明智。我寫文章也會寫我懂的,不懂的迅速跳過,我專寫生活領域裡的人和事,老百姓身邊的事,寫的都是大家喜聞樂見、一件件小事。通過這件小事我個人認知後的想法,說給和我有一樣體會的人看看。喜歡的可以點贊、加關注日後讀讀。也許日後會有些收穫,也許日後會少走些彎路,也許會日後眼神受損,😜😜😝😝這真跟我沒關係,該休息時得休息。

不喜歡我的迅速滑過,謝了!



春訊聞言佳樂1


嗯,回答本行業話題,希望我的回答對您有幫助!

在回答這個問題之前,我們首先要搞清楚一個問題。什麼樣的文章才能成為優秀的文章?我個人認為有以下幾個點可以參考;

1、文章的觀點鮮明,內容詳實,也就是說不要整些口水話。

2、文章要達到一定的字數,比如說1000字和三張圖片。

3、文章要有一點的及時性,不要整些過了時效性的內容。

文章的推薦量有哪些機制?

以今日頭條為例子,平臺每天有上萬的信息發佈,如果說是依靠人工來操作,顯然無法完成這麼大的工作量。所以,更多的是靠機器的算法推薦。

那麼機器的算法推薦是怎麼個由來呢?首先推送的是當天的熱點新聞,再一個就是內容好的。比如說一個用戶今天早上看了有關馬雲的文章,那麼他下午很有可能再次受到關於馬雲類的文章,這就是機器在熟悉用戶,給用戶推送他喜歡看的內容。很簡單嗎,這個用戶喜歡看科技互聯網類的文章,你要是給他推薦什麼歷史類的,他肯定不喜歡看!

結論:一篇文章的受歡迎程度,一方面取決於機器,再一個就是看用戶了。比如說你的文章能引發網友們的共鳴,那自然就會獲得極大的推薦量!


春公子


作為一個冷門文章撰寫小編,這裡必須要發聲了:一般文章推薦量大,原因有很多:緊跟時事熱點;文章通俗易懂甚至口水話;優秀的結構合理搭配圖片吸引讀者閱讀;更有甚者,文章具有很大爭議引起圍觀。

但是優秀文章的話,存在很多困境,首先文章的受眾群體少,大家對很多國外事件不會去深入閱讀,寫深度剖析的文章難以引起關注;在流媒體平臺發佈偏宏觀分析和產業分析的文章,對部分讀者來說過於晦澀難懂;無法緊跟熱點,用吸引人的標題,和通俗易懂的內容吸引受眾;無法保持高質量的高頻率的文章輸出。

優秀文章想要獲得高關注,需要緊跟熱點,擬定吸引人的標題,吸引普通讀者還是有效果的。

金子總會發光的,要找好自己的定位,選擇好合適的平臺。


映潮財經


各個領域應該都是這樣的。這是信息流、不是圈子粉絲。打開頭條就有海量的信息撲面而來、圖片類、視頻類、文字類等等。人在心裡沒有定向的情況下、選擇閱讀時興趣使然、在一篇文章上面停留的時間並不長,如果是視頻就能很好的吸引人來閱讀。比如抖音、一個短短的視頻、或者物料的內容播放量都大的驚人。文字閱讀對專注力、理解力都有一定的要求。


獲取信息的途徑也比較多,人多的地方更容易形成粉絲圈。比如公眾號,這個邏輯和頭條不太一樣、是先有粉絲、粉絲來期待內容、只要內容質量夠好、粉絲就會主動的轉發、這就是靠近社交的好處。這也是信息流做不到的。


內容質量的高低是人的主觀判斷並不是客觀的判斷。一件事的活著一篇文章的火爆離不開天時、地理、人和。恰當的時間、符合的內容、又被一群人認可、這樣的信息會飛快的傳播起來。


討好粉絲是一種方法、這種方法很好用;帶領粉絲是一種方法、這種方法也有很多的成功案例;不但能討好粉絲還能推動粉絲幫助傳播、這就是大V啦!


hello週報


推薦量受閱讀影響。而閱讀是受標題,內容,配圖影響。

標題可以說是一個文章的門面擔當。一個好的標題就像一個美女站到你面前,讓人忍不住去搭訕。如果你標題寫的好,就能第一時間引起讀者共鳴,從而想去深入瞭解這篇文章。現在,問題來了。怎麼能寫好頭條號的文章標題呢?這就需要我們多讀一些好的頭條號的文章,看上500篇,自然而然就能寫出好的標題了。。

內容。俗話說,標題為王,內容為皇。所以我們寫文章時內容一定要與標題相關,千萬不能文不對題。好的文章內容不僅可以增加粉絲,還能帶來轉化,何樂而不為呢?多讀書,讀好書,自己就能寫出好的文章。再這裡再提醒一點,文章的內容最好是原創,否則不僅會給頭條號留下不好的印象,也會讓讀者認為我們在敷衍。

配圖。一篇文章的配圖,就像是裝修房子。普通裝修還是豪華裝修,給人留下的印象是不一樣的。所以文章的配圖是格外重要的,如果你不會做圖的話,也可以網上搜羅一些好的圖片。





以放棄百無一用的執拗


優秀文章推薦量不大原因有很多,接來會說明。一般文推薦量大因為他標題寫的好。這裡從三個方面幫你回答。

瞭解頭條的推薦原理和機制

通俗的講:頭條後臺系統有一套推薦系統大體流程是這樣:分詞 ->匹配 ->推送

1. 分詞:頭條後臺有一套數據分析算法邏輯(專有名詞不用刻意理解),能夠將你寫的標題,文章內容進行分詞: 例如:我的一篇文章標題:《美國新冠肆虐!奧巴馬前總統坐不住了,網友喊話奧巴馬重回白宮》分詞後會有:美國,新冠,奧巴馬,總統,網友,白宮這些關鍵字(文章內容其實也一個原理,這裡不再描述)。

2.匹配:根據上面分詞後的結果,頭條後臺會將你關鍵詞語與當前熱搜詞語進行匹配,如果匹配數量多,可能你被選擇的幾率越大:例如最近美國病毒嚴重,美國就是一個熱搜詞,如果你標題裡有“美國”說明就匹配上了

3.推送:我們日常看頭條時,主頁很多被推送的文章,如果你的文章與當前熱點匹配上了,被推的可能性就很大了。其背後還有更多的複雜匹配:包括性別,年齡,職業,瀏覽記錄等都會影響的,這裡不闡述。

目前頭條推薦量實現機制:

頭條號的文章是被系統給分批推薦給用戶,例如,一篇文章首次推薦給了 1000 個用戶,如果這批用戶的點擊率較高,系統判定用戶非常喜歡這篇文章,將其擴大推薦給 10000 個用戶,如果這輪推薦用戶的點擊率仍然維持在較高水平,那麼系統會將文章再次擴大推薦給 30000 個用戶、50000 個用戶、100000 個用戶 ······推薦量和閱讀量便如滾雪球一般節節攀升。

推薦量低的原因

1. 時政新聞,時效段,熱度失效快,影響推薦量

2.受眾群體小,冷門專業,屬於小眾領域文章,影響推薦量

3.標題起的不好,影響推薦量(你說的前提是優秀作品,這裡就不說文章內容的影響)


如何提高推薦量(針對推薦量低原因一一提高)

1. 提高時效時長,選擇熱度上升的標題(話題)

選擇標題的時候,先使用熱詞分析功能,大致判斷一下熱點的持續時間。頭條APP有個熱榜,可以點擊去看,前2條話題屬於最熱門,不太推薦使用。因為熱度過後就會下降。選擇熱度後幾個第3,4,5,6,7 中間的幾個話題。可以看到相關詞的熱度排名,儘量避免因為時效短而造成的推薦量低問題。

2.文章儘量大眾化,用大家都能理解的文字描述(不要太專業)

在寫文章前,先用調查一下自己的文字受眾群裡,目標人群是多數人還是少數人,建議看一下頭條裡面有個【熱詞分析】的功能


3.起一個好的標題

好的標題是成功的一半,標題對於文章推薦量和閱讀量都有很大的影響,

這裡有個幾個注意的要點:

標題裡充分發揮數字的優點,數字醒目易讀 例如:學會這個,輕鬆獲得3個技能,

引發別人強烈的好奇心。

合理使用標題,拒絕標題黨:標題裡儘量減少標題重複,和特殊符號

例如:原來***啊!!!這種就平臺認為可能的標題黨,不被推薦。

標題裡帶著問題,引發讀者思考

舉例:怎樣才能xxx,為什麼xxx,xxx是嗎?這類型的標題,然後不由自主的想點進去,尋找到真實答案。


黑科技Tech


作為一個冷門文章撰寫小編,這裡必須要發聲了:一般文章推薦量大,原因有很多:緊跟時事熱點;文章通俗易懂甚至口水話;優秀的結構合理搭配圖片吸引讀者閱讀;更有甚者,文章具有很大爭議引起圍觀。

但是優秀文章的話,存在很多困境,首先文章的受眾群體少,大家對很多國外事件不會去深入閱讀,寫深度剖析的文章難以引起關注;在流媒體平臺發佈偏宏觀分析和產業分析的文章,對部分讀者來說過於晦澀難懂;無法緊跟熱點,用吸引人的標題,和通俗易懂的內容吸引受眾;無法保持高質量的高頻率的文章輸出。


阿康視界


優秀文章推薦量不大的原因有兩種可能;1、作品很優秀,自身就有帶動能力,無需大量推薦,推薦量飽和了?聚堆、引起讀者的逆向!2、文章深奧?詞語難懂?文章過長?大眾讀者要的是、故事情節流暢,詞語易懂,幽默感強!把深奧莫測的文章,或、詞語,解釋成現代的白話文一樣、推薦量肯定高!以上是我個人的理解!


1399766888翔


這些和平臺上的讀者文化程度和最熱門話題有關係。平臺上瀏覽的多數都是普普通通的老百姓,優秀的文章,多數長,太長的文章,讀完率也不高,都有自己的事情做,時間有限。文章內容比較深奧的,有的內容拿很多國外名人來比較,一大堆數據對比,一堆的邏輯思維,普通老百姓對國外名人根本不感冒。點擊量不多,自然閱讀量不多,閱讀量不高,自然推薦量不大。


燦煜


這是一個類似陽春白雪與下里巴人的問題。優秀文章一般是專業知識性比較強的文章,或者文學性較強的,讀者面較窄,感興趣的人較少,一般人看不懂等等造成了推薦量少的原因。而一般文章易懂,多半屬於資訊類,信息量大,需要了解的人也多,瀏覽量也大。看的人多些。所以推薦量要大些。


分享到:


相關文章: