解密今日头条文章推荐机制：什么样的头条文章更受青睐？

作者@瓦力

今日头条作为目前众多网络媒体从业者的首选内容分发平台之一，其推荐机制一直是一个“未解之谜”，表面上相差无几的文章，有效数据的差距有时候能达到十万甚至百万级别，着实成为了KPI考核中的一个重大不可控因素。

今天我们就来分析一下头条的用户特点和传播机制，告诉你这个”未解之谜“的一部分真相。

今日头条的特点

今日头条是一个开放内容平台，最大的特点就是去中心化。内容由算法推荐，对用户来说，获取感兴趣内容的效率变高了;对内容生产者来说，内容能精准到达更多受众，但与用户之间的联系却变弱了。这种模式下，用户只属于平台，自媒体想盈利只能依附平台。

微信公众号则是一个中心化内容平台，每一个公众号都是一个中心，阅读量直接受粉丝的数量影响，优点是与粉丝之间的互动更强。用户属于平台，也属于每一个公众号，因此公众号官方可以通过广点通盈利，自媒体也可自接广告盈利。

所以，你会看到再差的内容在公众号里都会有一个基础阅读量，而在头条号里会被算法过滤，难以形成阅读量。相反，如果公众号粉丝少，好的内容不能保证阅读量，但在头条号里会被推荐给更多的人。今日头条在今年 1 月公布的数据显示，用户平均日活达到 7800 万，平均日使用时长 76 分钟。阅读量可观。

但想要阅读量高，首先应该了解今日头条内容传播机制。

算法推荐三部曲

1、首先是审核

头条的算法里包含一个可被拦截的内容库，出现匹配的内容审核就不通过。标题和正文都可能是不过审的原因。

标题太夸张，【竟然XX】、【吊爆了，XX】，或者是敏感词汇，【天朝】、【金三胖】等这类信息会被退回修改。甚至有些词汇出现时，系统会提示无法提交。

值得注意的是，如果文章第一次没有过审，会退回修改;以个人发布经验来看，文章再次过审也不会被推荐。

文章过审后，作者也可以进行修改，提交后重新审核，头条官方的说法是发布后反复修改不利于文章的推荐。建议作者不是大错误就不修改，提前检查好文章，一次到位。

2、其次消重处理

消重能够优化用户体验，对于每一位用户，同类主题文章看一篇就够了。而头条用户兴趣主要根据用户点击来判断，如果每次都推荐相似的文章，势必体验不佳。另外，这也是保护原创的一种手段。

消重机制主要有两点值得注意，一是申明原创，这篇文章就会作为主要推荐，后来的抄袭者就会被消重，由于这一切都靠算法抓取文字片段，洗稿操作适合也会绕过算法。

二是没有勾选原创，或者原创没通过，先发就不一定有优势。在时效期内( 24 小时、 72 小时、一周，根据新闻热度的不同来定)头条可能选择更权威的号作为来源。也就是说，一则相似度很高的内容，自媒体先发，没有申请原创，像央视新闻这种权威媒体后发，头条选择央视新闻的可能性更大。

除了正文，标题和封面图同样会被消重。如果后台显示推荐量为零，那就可能是文章被消重处理掉了。

另一类是相似主题消重。

一般出现在跟热点，媒体、自媒体都会从不同角度挖掘热点背后的信息，但背后信息毕竟有限。前面也说到公众号是中心化平台，不同公众号聚集的人相对封闭，即使相同的信息也能获得不错的阅读量。而头条是去中心化平台，只需要几篇文章覆盖到整个事件就行了。

所以，在今日头条上抢热点，一是速度快，头条号甚至优先于公众号发布;二是角度独特，类似高能E姐写王宝强事件这种。

3、最后是推荐

用户在通过社交账号登陆时，算法会解读用户兴趣，形成用户画像，根据用户画像来推荐感兴趣的文章。在用户使用过程中，算法会根据用户的点击、搜索、订阅等行为优化用户画像。

如果用户不登陆，头条会推荐一些大众化的内容，再根据用户点击来确定用户画像。

文章经过审核和消重后，会分批次推荐给用户。

首先推给最感兴趣的用户，然后根据这批用户的反馈信息决定下一批的推荐量，反馈信息包括点击率、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。

首轮推荐后，如果点击率低，系统就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。此外，文章过了时效期后，推荐量将明显衰减，时效期节点通常为 24 小时、 72 小时和一周。

如此来看，要实现高阅读量，提高文章的点击率很重要。

什么样的文章适合头条?

先看看今日头条用户画像。

从年龄、城市分布来看，18- 30 岁人群占到近86%，二线城市及以下占近73%。18- 23 岁主要是大学阶段，24- 30 岁则多是职场执行层，同时又处在竞争相对不那么激烈的小城市，他们都有一个共同的特点——闲。

闲就需要娱乐，头条在一定程度上补充了这部分需求，同时又提供大量的新闻资讯，满足用户获得信息的需求。

根据头条发布的 2016 移动资讯行业细分报告可以看出，今日头条娱乐兴趣用户占全平台总量68.29%，占比排名第一。其中视频类阅读量增速最快，整体阅读量最高。此类内容在发布时可优先考虑视频，其次是图文。

娱乐类受热点事件影响很大，比如去年八月王宝强离婚案，带动整月数据提升。可见跟热点的重要性。

占比第二是的社会类资讯，达67.29%。社会类主是通过图文阅读。但自媒体发布社会类内容审核难通过，大部分内容由主流传统媒体提供。三月份有两会，又有“萨德”热点事件，这应该是今年社会类资讯阅读量较高的时期。

占比第三的是搞笑类，占46.56%。主要阅读形式是视频。95.73%的文章在 1000 字以下，文章短是搞笑类传播广的一大特点。

还有时政类、情感类、健身类、汽车类兴趣用户占全平台总量超过20%。

可以看出，头条用户喜欢的内容多是消耗时间的内容，而对于知识类干货等帮用户省时间的内容则不是那么受欢迎。

具体哪些文章是高阅读量的呢?

以科技类为例，选择创业邦、虎嗅网、 36 氪三家头条号最近的高阅读文章进行对比。从内容上来看，他们有一些共同的特点。

1. 高阅读文章大多与知名人物或公司有关，比如董明珠、柳传志、刘强东、汪小菲、京东、华为等。
2. 高阅读文章标题中都传递出情绪。“非把你废掉不可”、“人生无非过客匆匆”等，尤其是创业邦的文章，他家的文章阅读量也相对另外两家更高。
3. 高阅读文章标题利用人的好奇心引发点击。比如“莆田共享单车 19 天丢失76%，吓跑投资人!然而事实却是”、“京东十年，刘强东一人之下，内部权力的两股势力、三次更迭”等。

科技类文章一般篇幅较长，因此文章的结构要特别清晰，符合人的阅读习惯。在上述高阅读文章中，大多文章在关键位置或承转起合处用加粗提醒注意，这样更有利于读者捕捉重点。另外，插入图片也是很好调节阅读疲劳的方法。

值得注意的是，头条的推荐机制使得标题占的权重非常大。比如这篇“任正非回应清退老员工：华为没有退休金，不养吃白饭的人”，内容是新闻资讯的聚合，通常这类文章阅读都很低，但配上有吸引力的标题后，丝毫不影响读者对文章的热情，评论里皆是对华为的看法。

除了大众喜闻乐见的内容外，在推荐机制方面还有一些原因影响阅读量。头条官方的解释有这 5 种情况：

1. 文章话题过于冷门、生僻，涉及领域与主流群众有一定距离，导致潜在用户群很小，形成不了大规模推荐;
2. 内容供大于求。比如跟热点，就会出现很多相似的内容，虽然受众足够多，但分到每一篇的推荐量就很少了;
3. 时效性短的文章，推荐时间也很短，推荐量较低;
4. 在推荐量增长没达到一定数量级，即使点击率较高，文章阅读量也不会高，因为内容并没有得到大范围的验证。在后续的推荐中，如果推荐量持续攀升，阅读量可能会稳步增长。
5. 账号内容垂直度较低，不在自己擅长的领域发文，机器算法会重新识别分类再进行推荐，时间上会延长。

如何为公众号或产品导流?

导流就比较难，导流的关键除了阅读量，就是转化率。

而这转化率是相对较低的。由于头条粉丝数小于2W无法开启外部链接，导流到其它网站的通道基本被阻断。如果要让用户在阅读中关掉今日头条，打开微信搜索名称关注公众号，显然这个复杂的过程会流失大量用户，效果也不会太好。况且头条对文章中明显出现推广公众号字样也有一些限制。

持续输出优质内容能“打动”用户，让用户有足够动力关注公众号或产品，但见效慢。也有一些技巧来提高转化率。比如在文章兴趣高点时，推出更多细节内容，但需要用户关注公众号后才能看到。

如何利用头条号盈利?

目前，头条给头条号作者提供的收入来源主要有广告分成，针对优秀自媒体的千人万元计划，商品返利，赞赏 4 种方式。

今日头条官方公布的 2016 年 12 月份广告总收入 3607 万元，数字虽大，但分到每个头条号的收益也并不一定很多。

从后台数据来看，广告分成收入的多少取决于广告展示量。而影响广告展示量的因素是阅读量和能否读完文章。

所以，第一个提高收入的方法就是文章尽量短， 1000 字左右，也是适合手机屏幕的长度。第二个当然是提高阅读量。

其次是原创功能，头条官方宣称开通原创后，收益翻倍。这是扶持原创的运营手段，但到现在还适不适用就不得而知。从去年开始，头条开始砸 10 亿扶持短视频，这意味着短视频能获得更多推荐量，扶持加高推荐量的双重作用下，收益相对更高。

另一个可以分成的是淘宝客模式，头条号自行选择商品添加到文章中，用户购买后，该头条号就能获得相应的佣金，几元到几十元不等。为此我刷了几天的头条，但都没有看到文章里有商品推广。

赞赏也是一个获得收益的渠道。但今日头条是免费阅读软件，用户缺乏支付的习惯，金额不会太高。

未来，可能会有更多的盈利方式，毕竟头条要保障源源不断的内容，当然得给自媒体一些甜头。

总结

今年是短视频爆发的一年，头条在这方面也有动作——砸 10 亿补贴。同时在App首页开设阳光视频入口，可见其扶持力度，在短视频推荐量上力度会加大。内容分发也可以随大势。