本文为大家介绍今日头条文章推荐量很少是什么原因(今日头条文章没有推荐量)，下面和小编一起看看详细内容吧。
写的这么辛苦的文章不推荐？相信很多作者都遇到过这样的问题。那么什么样的文章被推荐的几率会更大呢？我们一起看看。
头条文章不推荐怎么办？
1、机器是如何理解你的文章的？
在门户网站和传统新闻客户端，由编辑决定哪些文章可以在首页发布。文章看完后，编辑会决定是否推送到页面。因为每个用户看到的都是同一个页面，编辑的工作量虽然大，但还是可以应付的。在今日头条客户端，每个用户的信息流向是完全不同的。 5亿用户的信息流，如果靠小编推荐，那将是不可能完成的任务。
但是机器可以做到，因为它们“阅读”文章的方式远比人类快。系统会对文章进行特征识别，判断文章属于什么类型，属于什么领域。特征识别有很多维度，这里重点讲解“关键词”。
系统会根据文章中出现的频率提取一些词作为关键词。判断关键词有两个原则：
高词频：比如一篇体育文章的内容是关于某场足球比赛，那么文章中可能出现的高频词包括球员姓名、足球术语或技能等，比如“c罗》、《射击》、《突破》。
相似文章出现次数少：作者在写作中经常使用的虚词和过渡词出现频率也高，但不会提取为关键词，因为这些词在文章中很常见。
系统确定一篇文章的关键词后，会将这些关键词与文章分类模型进行比对，如果关键词在词库中所占比例较大，则对该文章进行分类标注。
比如一篇文章的排名靠前的关键词是“c罗”、“射门”、“西甲”、“马德里”，那么这篇文章可能会被标注为“足球”、“国际足球”、“西班牙”等标签。机器就是这样完成对文章的初步认知的。
因为这个关键词识别机制的存在，作者要尽量避免在文中过多使用非常规的词，比如live long time、leg play year、city will play等，这样会增加阅读障碍。理解他的文章。如果措辞规范，机器可能会更好地理解你的文章。
除了文章正文中的关键词识别，机器还会对标题进行关键词识别和分类比对。因此，在标题中暴露具有代表性的实体词可以帮助机器理解你的文章。
比如同一篇足球文章，标题是“大胡子梅西，大胡子阿圭罗，大胡子伊瓜因，阿根廷美洲杯冠军稳操胜券！” “years and big dreams”的含义更明确，更容易被系统识别并获得更多推荐。
2、你的文章会被推荐给哪些用户？
每个人的阅读兴趣都大不相同。个性化推荐机制要做的就是——让每个用户看到可能感兴趣的内容。 —— 这也是用户天天看今日头条“上瘾”的原因。
所以反过来，作者创作的内容只会被推荐给可能对其感兴趣的用户。比如某篇关于c罗的足球文章写得非常好，浏览量超过100万。是朋友圈可以刷屏的热门文章，但对足球不感兴趣的用户在今日头条上还是很受欢迎的。看不到这篇文章。
这种精准推荐的前提是机器对每个用户都有充分的了解。在机器中，每个用户其实都是由大量数据组成的，而用户的阅读兴趣就隐藏在这些数据中。
不同的数据对于用户兴趣的计算有不同的权重，数据包括：
用户基本信息
性别、年龄、地理位置（城市或地区）；
使用机型、授权账号（如微博、微信等）、其他常用手机app等；
用户主动订阅或点赞的内容
订阅帐户；
订阅频道；
关注的话题；
机器计算出的用户阅读兴趣
用户阅读过的文章类别和关键词；
用户聚类：同类用户也喜欢阅读的其他类型的文章；
用户主动在今日头条客户端标记“不感兴趣”的实体词或文章类型。
根据以上数据，系统可以对用户的阅读兴趣有一个基本的判断。一般来说，用户使用产品的时间越长，系统积累的阅读数据越多，对其兴趣的判断就越准确。使用产品的用户越多，系统对用户聚类的判断就越准确。
通过数据处理，每个用户都会被机器打上各种标签。例如，用户阅读文章中排名靠前的关键词是：c罗、皇马、欧洲杯、小米、魅族、苹果。那么，这个用户可能会被标记为“足球”、“皇马”、“科技”、“手机”、“米粉”等等。不同的用户会被打上不同的标签。
当推荐带有“c罗”和“足球”标签的文章时，系统会自动将其匹配给带有“c罗”或“足球”标签的用户。这是推荐引擎推荐的个性化。当然，系统推荐的实际情况会比这复杂很多，但推荐的基本原理是机器通过数据理解文章和用户，并进行匹配。
3、你的文章是如何被推荐的？
为了让更多的用户看到热门内容，冷门内容不会占用过多的推荐资源。推荐今日头条文章时，会批量推荐给感兴趣的用户。
如何理解批量推荐？该文章会首先被推荐给最有可能对其感兴趣的一组用户（这组用户的阅读标签和文章标签重合度最高，被系统判定为最有可能的）对文章感兴趣。），这群用户产生的阅读数据，将对文章接下来的推荐起到决定性的作用。数据包括点击率、收藏数、评论数、转发数、阅读完成率、页面停留时间等，其中点击率权重最高。这很容易理解。能够吸引很多用户点击的文章，自然会被认为更有可能是好文章。
延伸阅读：
拓展推荐机制（注：以下示例仅用于说明点击率对文章推荐的影响，不代表实际推荐情况）
对于一篇文章的第一次推荐，如果点击率低，系统认为该文章不适合推荐给更多的用户，会减少第二次推荐的推荐次数；如果点击率高，系统认为该文章被用户喜欢，会进一步增加推荐次数。以此类推，一篇文章的新推荐量是基于之前推荐的点击率。另外，文章时效期满后，推送
荐量将明显衰减，时效期节点通常为24小时、72小时和一周。
例如，一篇文章首次推荐给了1000个用户，如果这批用户的点击率较高，系统判定用户非常喜欢这篇文章，将其扩大推荐给10000个用户，如果这轮推荐用户的点击率仍然维持在较高水平，那么系统会将文章再次扩大推荐给30000个用户、50000个用户、100000个用户 ......推荐量和阅读量便如滚雪球一般节节攀升。直到文章过了24小时时效期，新一轮推荐的推荐量才会逐渐衰减。
因为这种扩大推荐的机制，作者想获得更多的阅读量，就必须努力把各维度阅读数据（点击率、用户阅读时间、收藏数、评论数、转发数等）维持在高位水平。这就要求文章： 好了，今日头条文章推荐量很少是什么原因(今日头条文章没有推荐量)的介绍到这里就结束了，想知道更多相关资料可以收藏我们的网站。