今日头条推荐算法规则

今日头条及头条号推荐机制详解

今日头条及头条号推荐机制详解先介绍一下什么是今日头条智能个性化推荐，然后说明头条号推荐机制、规律。

1、什么是今日头条智能个性化推荐?头条号跟微信公众号最大的区别是：头条号自带粉丝，就算头条号创作者没有粉丝也有可能获得百万千万的阅读量。

决定头条号文章阅读量高低的是推荐量。

头条号自媒体引用智能个性化推荐引擎，能够精准找到读者，无需求关注、求订阅也能拥有海量读者。

今日头条属于机器智能个性化推荐机制，即通过机器算法将用户发表的内容(视频、文章)分发给内容的受众。

智能个性化推荐引擎会根据文章特征(内容质量、内容特征、首发情况、互动情况)、用户特征(头条号历史表、头条号订阅情况)以及环境特征(时间、地域、天气)等等，为文章找到感兴趣的读者并推荐给他们。

2、头条号推荐机制、规律头条号推荐过程是这样的：只要审核通过，机器会首先尝试推荐一定的量，如果点击率和阅读完成率高，再进行新一轮更大范围推荐给更多的相似用户，如果减弱到一定程度，推荐过程就结束。

推荐过程第一个关键点：初始推荐量审核通过后机器首先会尝试推荐一定的量。

那到底这个一定的量是怎么算出来的呢?也即影响今日头条在审核通过后尝试推荐一定的量的最关键因素又是什么呢?答案就是头条号指数。

头条号指数可以理解为「你的内容有多值得被推荐」，这一指数是机器通过一段时间内对作者创作的内容和读者阅读、关注行为的记录和分析得出的帐号价值评分，包括健康度、关注度、传播度、垂直度、原创度等5个维度。

头条号指数越高文章推荐越多。

推荐过程第二个关键点：二次推荐量今日头条尝试推荐了一定数量之后，将根据读者的点击率和阅读完成率来决定是否再进行新一轮更大范围推荐，或者还是减少推荐量。

用户点击了，但不一定看完，看完数量除以点击数量就是阅读完成率。

点击标题并读完文章的人越多，推荐越高。

当然还有其他一些行为也影响二次推荐量，比如点赞、转发、收藏、评论互动，这样的行为对二次推荐也有很大的帮助。

另外还有一个影响二次推荐很大的因素，那就是发文时间。

今日头条内容推荐机制总结

标题可以更吸引眼球，让人有点击欲望
吸引更多人订阅（比如订阅好礼，文案提示）
我们头条号的总结和计划
分享页面到社交网络
保持一贯的良好表现，减少违规
选择正确文章分类频道
寻找合适的发布时间点，阅读转发收藏最好的时间固定发布
文章尽量要贴合实际生活（不要过于小众）、通俗易懂，对于头条号读者的阅读兴趣
头条文章个性化推荐机制
主题相似
相同城市
关键词推荐
热门普适性
社交好友关系推荐
用户长期兴趣关键词
LOREM 用户阅读过的相似文章推荐
LOREM 拥有相同地理信息本地优先
LOREM
内容提取核心关键词，匹配用户历史行为
LOREM 筛选热门文章，全站推荐
LOREM 站外好友的阅读转发评论推荐
今日头条内容推荐机制
总结
2016-12-12
头条 VS. 传统新闻
今日头条是个性化推荐，会根据读者的爱好进行文章推荐，对于创作者的好处就是不管你的文章多么小众，都能获得被推荐的机会传统的新闻客户端推荐的内容由编辑一锤定音，资源会无限倾向于大号，小众的创作者根本拿不到流量。
另外一点就是今日头条是无限刷新的，只要用户有阅读的需求，可以持续进行内容消费，这样也给了创作者更多的曝光机会。
其他影响头条推荐因素
头条号指数
针对性提高头条高5个指标的分数
头条号按照：垂直，原创，互动，活跃，健康顺序针对性工作。
观察竞争对手头条号内容，发布频率，标题，图文比例。
我们头条号的总结和计划
尽量头条首发
初始阅读量越多，获得推荐越多，站内外推广内容

今日头条的渠道规则和推广逻辑

一、产品简介今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息，提供连接人与信息的服务的产品。

今日头条通过算法解读微博、QQ等社交账号登陆的使用者的兴趣，进行精准的阅读内容推荐。

二、产品特点基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣，进行个性化推荐，推荐内容不仅包括狭义上的新闻，还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。

对每条信息提取几十个到几百个高维特征，并进行降维、相似、聚类等计算去除重复信息；对信息进行机器分类、摘要抽取，LDA主题分析、信息质量识别等处理，精准推送给目标人群。

三、今日头条推广规则1、免费推广1.1 头条号渠道规则：（1）平台审核后，成为新手期；当头条号指数达650分，已推荐文章累计10篇时，自助转正。

（2）正常号发布内容频次为最多5篇/日，文章为500-800字最佳；（3）文章的收藏、评论、分享功能会影响文章的推荐率；推广逻辑：头条鼓励内容生产者产出好的内容，好内容有机会被头条推荐到首页的信息流中，被更多的用户可以看到；推广方法：（1）针对目前的热点，并结合产品卖点，产出爆款文章；（2）自定义菜单和外链，增加转化成新用户的机率；（3）发文时间尽量在流量高峰时间段。

1.2 悟空问答渠道规则：持续产出优秀回答，官方将评为问答达人，享有更多的曝光机会+有机会登上达人榜单；推广逻辑：通过认真回答产品相关领域的问题，并在保证有质量回答的前提下，植入推广信息。

只要有用户搜索到些问题时，回答的内容就相当于一块广告牌，持续带来流量。

推广方法：（1）主动收集潜在用户关心的问题，并进行发布，邀请匹配用户进行作答，适当时可以自己用小号作答；（2）与被推荐的可能有潜在用户关心的问题，相互评论互动；1.3 微头条渠道规则：（1）与今日头条的推荐机制一样，好的微头条也会被推荐至你的首页；（2）自主加V：头条指数在≥400、粉丝数≥10000后，可自主加V；官方加V，官方根据内容优劣，主动为你加V并会给出相应的称号；（3）微头条内容不占用头条号正常发文篇数；（4）微头条阅读量不计入头条号累计阅读量，不产生广告展示及收益；（5）微头条偏向短内容发布（短内容没有140个字数限制）；（6）头条号每天发文数量是有限的，而微头条没有发文数量限制；推广逻辑：根据微头条的渠道规则，可以知道，官方是鼓励产出优质微头条内容的。

今日头条的推荐机制分析

今日头条的推荐机制分析今日头条，大家公认的一个超级大流量平台，其最大的特点就是文章的智能推荐系统。

但是，有些人在今日头条文章动辄几十万、几百万，甚至上千万阅读，但有些则只是几十、几百的流量。

除了内容本身的质量以及账号区别之外，最大的关键就在于其算法推荐规则。

搞懂今日头条文章推荐规则，是在这里进行精细化运营的核心关键。

那么，今日头条海量文章推荐的机制是怎么样呢？为什么有的文章展现量几百万，有的却只有几十几百？对于文章的推荐机制我们又能做些什么？首先在说文章推荐规则之前，另一个机制大家一定要先了解，那就是今日头条的消重机制。

你在头条号发布的内容，在通过审核和进入推荐系统之间，还有一道难关，那就是下面要说的消重机制。

基本上，文章被消重是头条号所发布内容无推荐量的最常见的原因。

1想要被推荐，先了解消重机制1）什么是消重？我们都知道，在互联网上，同样的文章、图片、视频往往会被很多其他媒体转载或复制。

如果我们在百度搜索一篇内容，经常会得到多个网址。

所以，我们一般需要自己筛选和判断，哪个网址更权威，更有价值，再点击去访问就可以了。

但是今日头条不一样，它是基于算法推荐给用户的。

所以一定要保证不能连续给用户推荐了几篇相似的内容，否者用户体验会非常差：怎么老是给我推荐一样的内容，什么鬼系统！所以，今日头条在推荐你的文章之前，必须确定这篇内容：●在系统里是否存在相同或者高度相似的内容？●如果存在，那么这篇内容的来源是否是最权威、最有价值、是否最有可能是原创来源？那么，消重就是指对重复、相似、相关的文章进行分类和比对，使其不会同时或重复出现在用户信息流中的过程。

今日头条首先会通过消重机制来决定同样主题或内容的文章是否有机会被推荐给更多用户。

2）头条号内容消重的关键项那如何判断两个内容是否相同呢？如果让人来判断，可能就要逐字逐句地把文章读完才能判断得出来。

通过计算机这样去判断当然也是可以的，不过，当每天需要处理的内容达到十多万篇次的时候，这么做即使对于计算机来也太麻烦了。

今日头条原理

今日头条原理
今日头条是一家基于个性化推荐算法的新闻资讯平台，致力于
为用户提供个性化、精准的新闻内容。

其原理主要包括内容获取、
用户画像、兴趣标签和推荐算法等几个方面。

首先，今日头条通过网络爬虫技术从互联网上获取各类新闻资
讯内容。

这些内容包括新闻报道、社会热点、娱乐八卦、科技资讯
等各个领域的信息。

通过大数据技术对这些内容进行分析和处理，
形成了庞大的新闻资讯数据库。

其次，今日头条通过用户行为数据和兴趣标签构建用户画像。

用户在平台上的浏览、点赞、评论等行为都会被记录下来，并通过
算法分析形成用户的兴趣标签。

这些标签包括用户的年龄、性别、
地域、职业、兴趣爱好等信息，从而形成了用户画像。

然后，今日头条利用推荐算法对用户画像和新闻内容进行匹配，从而为用户推荐个性化的新闻内容。

推荐算法主要包括协同过滤、
内容推荐、热门推荐等多种技术手段。

通过不断地学习用户的行为
和反馈，推荐算法能够不断优化推荐结果，提高用户满意度。

最后，今日头条通过推荐系统将个性化的新闻内容呈现给用户。

用户在打开今日头条客户端后，会看到根据自己兴趣推荐的新闻列表。

这些新闻内容不仅包括用户感兴趣的内容，还可能包括一些用
户之前没有接触过但可能感兴趣的内容，从而丰富了用户的阅读体验。

总的来说，今日头条的原理是基于内容获取、用户画像、兴趣
标签和推荐算法构建的。

通过不断地优化这些环节，今日头条能够
为用户提供个性化、精准的新闻资讯，满足用户多样化的阅读需求。

字节跳动的内容分发算法与用户粘性提升案例

字节跳动的内容分发算法与用户粘性提升案例字节跳动是一家全球领先的智能内容平台和技术公司，旗下拥有多个知名移动应用程序，如抖音、今日头条、TikTok等。

作为内容分发领域的巨头，字节跳动拥有强大的内容分发算法，通过个性化推荐和精准定位，成功地提升了用户粘性。

一、字节跳动的内容分发算法字节跳动采用了一系列先进的内容分发算法来满足用户对于个性化和高质量内容的需求。

通过深度学习和大数据分析，字节跳动的算法能够根据用户的兴趣、偏好和行为习惯，为他们提供最合适的内容。

以下是字节跳动的几种主要算法：1. 基于协同过滤的算法：字节跳动会根据用户过去的行为，寻找和该用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的内容推荐给该用户，以此来进行个性化推荐。

2. 基于内容的推荐算法：字节跳动会对内容进行分析和分类，然后将这些内容与用户的兴趣进行匹配，推荐给用户。

这种算法注重内容本身的特征和用户对不同内容的喜好程度。

3. 强化学习算法：字节跳动运用了强化学习算法来优化用户的推荐体验。

通过不断与用户进行互动，并学习用户的反馈和场景信息，字节跳动能够实时地调整和优化推荐策略，提供更加准确和个性化的推荐结果。

二、字节跳动用户粘性的提升案例1. 抖音视频推荐机制抖音是字节跳动旗下的一款短视频分享平台，拥有庞大的用户基础。

为了提升用户粘性，字节跳动通过不断优化抖音的内容分发算法，使用户可以接触到更多与其兴趣相关的视频。

抖音的推荐算法会根据用户的兴趣和行为习惯，将最相关和吸引人的视频呈现给用户。

通过分析用户的点赞、评论和分享行为，字节跳动能够了解用户的兴趣和喜好，并将这些信息应用于推荐策略中。

这种个性化的推荐机制大大提升了用户对于抖音的粘性，让用户能够长时间地留在平台上观看视频。

2. 今日头条新闻推荐策略今日头条是字节跳动旗下的一款新闻资讯平台，为用户提供个性化的新闻推荐。

通过分析用户的浏览历史、搜索关键词和兴趣标签，字节跳动能够将最相关的新闻推送给用户，提供给他们最感兴趣和有价值的内容。

头条文章推荐机制概述

• 当然，系统推荐的实际情况会远比这复杂得多，但推荐的基本原理便是： • 系统先通过数据来来给内容和用户打上各种标签，然后通过算法将内容标签跟用户标签进行
匹配，接着根据第一批推荐情况，决定后续的推荐量，这个下面说。 • 3）你的文章是如何被推荐的？ • 为让受欢迎的内容被更多用户看到，不受欢迎的内容不占用过多推荐资源。头条号文章在推
一定要记住，你的文章所在的标签一定需要匹配到更多的人群
为什么会产生推荐效果不好的情况？
文章为什么不被推荐
• 常有作者抱怨自己的某篇文章推荐效果不好，或者对自己的文章阅读量不稳定感到焦虑。 • 前面我们知道，文章的阅读量由系统推荐量直接决定，而推荐量又取决于上一轮推荐的点击率。因此单篇文章推荐效果不好，原因无外乎
会被打上「足球」、「国际足球」、「西班牙」等标签，完成对文章的初步认知。 • 而除文章正文关键词识别外，系统还会对标题进行关键词的识别和分类比对。因此，在标题中露出具
代表性的实体词非常重要。
系统会根据文章标题及内容关键词给文章打上标签
2）你的文章会被推荐给哪些用户？
每个人的阅读兴趣都是大不相同的，个性化推荐机制要做的事情就是——让每位用户看到可能感兴趣的内容。这种精准推荐，是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在系统里面，每位用户实际是由大量数据构成的，用户的阅读兴趣就藏在这些数据中： ● 用户的基本信息性别、年龄、所处地理位置(城市或地区)；还有使用机型、授权账户(如微博、微信等)、手机上经常使用的其他 App 等。 ● 用户主动订阅或喜欢的内容订阅帐号；订阅频道；关注的话题。 ● 机器通过计算得出的用户阅读兴趣用户阅读过的文章分类和关键词；相似类型用户还喜欢阅读的其他文章类型；用户在今日头条客户端主动标记「不感兴趣」的实体词或文章类型。根据以上数据，系统对用户的阅读兴趣就能有个基本的判断。然后通过对数据的处理，每位用户将被系统打上各种标签。

今日头条文章推荐规则？

今日头条文章推荐规则？今日头条文章推荐规则？相似文章主题相似性的推荐：通过获取与使用者阅读过文章的相似文章来进行推荐。

基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理资讯的使用者，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。

基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。

然后与使用者动作历史的文章关键词进行匹配推荐。

基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内使用者阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的使用者进行推荐。

基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据使用者的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。

基于使用者长期兴趣关键词的推荐：通过比较使用者短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。

基于相似使用者阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的使用者动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。

基于站点分布来源的内容推荐：通过使用者阅读的文章来源分布为使用者计算出20个使用者喜欢的新闻来源进行推荐。

今日头条文章已推荐怎么半天推荐0两个原因1）后台没有被。

2）文章写的太好了，今日头条窃取了你的文章理念，过几天就会出现和你差不多的文章在今日头条上。

今日头条文章的推荐规则是什么？怎么发文章阅读量高？今日头条发文首先不能含有反动、淫秽、抄袭等内容。

另外要获得一个比较高的阅读量首先要符合你账号的垂直度，简单的说就是你做娱乐版块就要专心做娱乐，不能今天发军事，明天发经济，账号垂直度低的话直接影响今日头条的推送量。

还有发文的时候要注意两个地方，一个是标题，一个是图片。

标题要有让读者想点进去的冲动，比如可以用“你知道”、“涨姿势”等词语。

图片要清晰、图文相扣，给予读者直观的印象，毕竟很多读者点进去也就光看看图片。

最后字数不要太多，500-600字即可，配合5-6张图片，方便读者读完。

读不完就退出的话是没有广告展示量的，也就是没有收入。

今日头条文章已推荐为什么推荐量这么低不能怪头条，出来有段时间头条伺服器问题时，推荐量低。

今日头条的运营规则和推荐机制详解｜实战干货

今⽇头条的运营规则和推荐机制详解｜实战⼲货今天我们聊点关于头条号的运营⼲货，聊这个我最兴奋了，因为我是头条号名利双收的受益者之⼀。

既然要说头条号，那咱们就先从他的推荐算法说起：今⽇头条的推荐机制和抖⾳平台的推荐机制基本类似，当你上传⼀篇⽂章后，平台会先给你⼤约500⼈的流量池，然后根据⽤户的阅读、评论、转发等反馈数据，来决定是否给你推到下⼀个更⼤的流量池，如此循环，⼀直到数据不达新的推荐标准为⽌。

当然也是机器初审+⼈⼯终审组合形式，这个推荐机制很公平，不是平台说了算，⽽是⽤户的喜好说了算，只要你能搞定⽤户，哪怕内容再差，也⼀样有机会出爆款。

今⽇头条推荐算法⾥的三个重要指标：1、⽂章消重所谓⽂章消重，就是⽂章排重，不能与其它平台上的内容重复率⼤于40%，虽然写⽂章是最简单的⾃媒体创作，但也不是从其它平台上直接搬运就可以的，什么组稿、转载啊，哪怕是图⽚都不能直接使⽤，平台⿎励原创，如果只是搬运，你的号根本不给推荐量哒。

你想想头条是花钱来请你创作的，如果发现内容抄袭、侵权等⾏为出现，凭什么还给你钱。

说到这，我想说⼀下，头条号是的变现是⽴竿见影的，哪怕你是新⼿，只要⽂章有阅读量，就会给你真⾦⽩银的奖励，开始可能是⼏⽑、⼏块钱，但是随着阅读量的增长，收益也是增长的。

如果纯原创太难，就那进⾏⼆次创作，只要重复率⼩于40%就可以，原创的标准最好⼤于70%，就可以保证收益。

2、负向指标所谓负向，就是不好的内容以及不好的反馈。

先说内容，标题党，标题夸⼤，标题与内容严重不符等，都会影响你的权重，特别是不要在你的⽂章内植⼊硬⼴、产品、联系⽅式等诱导⽤户的内容，更不能涉及政、涉黄等负能量的内容，这些都是写作的⼤忌。

其次是⽤户的反馈，⽂章内容引起⽤户的争议，差评，投诉等等，这些都是给账号降权的禁忌，⾸先是内容积极向上，其次不要带有侵权和⼈员、地区等歧视，⼀但出现⽤户差评，投诉也要积极的⾯对和处理，可以单独和⽤户沟通，争取修改评论等。

头条的给量逻辑

头条的给量逻辑
1.提高发文质量。

头条号或者其他平台，先少量推荐，如果阅读数与推荐数的比例较高，评论转发点赞比例也不错，才会继续推荐，所以写出读者喜欢的文章才是提高推荐量的根本。

2.开通原创。

开通原创及其他相关权益会提高账号权重，也会对推荐产生影响。

3.投放号外。

这个功能就是花钱买推荐了，个人自媒体慎重考虑。

首先我们先简单了解一下头条的推荐逻辑。

当你发布一篇文章或者一个视频的时候，系统先经过审核，通过之后开始冷启动，即将该作品推荐到一小部分用户，根据这小部分的读者对该作品做出的反馈，如点赞、评论、转发或者举报等，再决定是否对该作品进一步扩大推荐量。

如果一开始你的点赞或者评论多了，那么相应的推荐量也会继续扩大，反之亦然。

了解这些基本的之后，我们再说一些常规的注意点。

其次，你的创作水平要高，或者你的视频要么搞笑要么震撼人心。

如果你的文章、视频内容平平淡淡那么肯定无法吸引读者继续阅读的，此时系统就会认为你的作品很普通，就会减少你的推荐量。

然后你的作品必须是原创的，抄袭或者转发则无法获得推荐。

视频作品则需要自己拍摄或者修改。

头条平台很重视原创作品，所以高质量的原创作品一般都会得到很大的推广量。

头条号推荐原理揭秘

头条号推荐原理揭秘头条号推荐原理是字节跳动旗下产品头条所采用的一种推荐算法，其目的是为了给用户提供个性化、相关性强的内容推荐，以增加用户的点击率和使用时长。

头条号推荐原理基于机器学习和深度学习技术，通过对用户的行为和偏好进行分析，构建用户画像，并根据用户画像的匹配程度来推送不同的内容。

头条号推荐原理的核心是算法模型的构建和优化。

字节跳动通过大量用户行为数据的收集和分析，构建了庞大的用户画像数据库，其中包含用户的兴趣、关注领域、浏览历史等信息。

同时，还通过用户的阅读行为、点赞行为、评论行为等来评估文章的质量和用户的喜好。

这些信息被用作训练模型的数据。

在模型训练中，字节跳动使用了基于深度学习的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

通过对大量数据进行有监督的训练，模型能够学习到用户和文章之间的相关性，并预测用户对不同文章的喜好程度。

同时，还采用了基于强化学习的方法，通过对用户行为的反馈信息进行学习和优化，提升模型的推荐效果。

头条号推荐原理还考虑了一些非常规因素，如用户的地理位置、时间偏好、社会关系等。

这些因素可以进一步提升推荐的准确性和个性化程度。

例如，当用户处于特定的地理位置时，推荐将更加关注该地区的热点内容。

当用户在特定的时间段内活跃时，推荐内容也会根据用户的时间偏好进行相应调整。

而用户之间的社会关系也会被纳入考虑，例如用户的好友、关注人和粉丝等，他们的行为和偏好可以对推荐结果进行一定的影响。

除了算法模型的构建和优化外，头条号推荐原理还依赖于大规模的计算和存储基础设施。

字节跳动拥有庞大的服务器集群和分布式数据库系统，能够快速处理和存储大规模的用户数据，并实时生成个性化的推荐结果。

总的来说，头条号推荐原理是一种复杂而全面的算法系统，通过机器学习和深度学习技术，结合用户画像和行为分析，为用户提供个性化、相关性强的内容推荐。

这一推荐原理既考虑了用户的兴趣和偏好，又考虑了非常规因素，如地理位置、时间偏好和社会关系等。

今日头条运营方案

今日头条运营方案背景介绍今日头条是一款非常流行的资讯类APP，致力于为用户提供个性化的阅读体验和全面的信息服务。

随着移动互联网的普及和用户需求的不断增长，今日头条逐渐成为了用户获取资讯信息的主要渠道之一。

针对用户需求的不断变化和竞争对手的不断涌现，今日头条不断地升级、改进自己的产品和服务，同时也提供了多种运营方案，以满足各类用户的需求和提高产品的竞争力。

运营方案介绍1. 精准推荐算法今日头条拥有强大的推荐算法系统，能够分析用户的阅读习惯、偏好等多方面数据，为用户推荐他们感兴趣的内容。

这不仅提高了用户的体验，也促进了内容创作者的生产积极性。

2. 广告投放今日头条的广告投放功能非常强大，用户可以根据自己的需求选择多种广告类型，并根据详细的数据指标进行针对性投放。

同时，今日头条也提供了精准的流量分析和投放跟踪服务，让广告主能够准确地了解广告效果。

3. 品牌号今日头条的品牌号是一种开放的公众号平台，适用于内容创作者、品牌商和个人媒体等多种角色。

通过在品牌号上发布内容，用户可以快速获取流量和曝光，并建立品牌影响力。

同时，品牌号也提供多种便捷的管理和运营工具，方便用户进行内容创作和粉丝管理。

4. KOL合作KOL (Key Opinion Leader) 是指一些拥有影响力、粉丝数量较大的人物或媒体。

通过与这些KOL合作，可以让自己的品牌或内容快速扩散，吸引更多用户的关注和关注。

今日头条提供了多种KOL推荐和合作机会，帮助用户更好地与这些KOL进行沟通和合作。

5. 数据分析最后，今日头条提供了全面的数据分析和报告功能，帮助用户了解自己的产品和内容在平台上的表现情况。

通过对数据的深入分析和对数据的挖掘，用户可以更好地进行产品优化、内容创作和运营决策，提升自己在平台上的竞争力。

总结通过以上介绍，我们可以看到今日头条提供了多种运营方案，以满足各类用户的需求和提高自身的竞争力。

这些运营方案不仅能够给用户带来更好的阅读体验，同时也能够促进内容创作者的生产积极性和吸引更多的广告主参与投放。

你必须知道的今日头条机制

在今日头条的流量从哪里来毫无疑问是靠发布的文章,经过今日头条的展现后获得用户点击,今日头条帮助媒体在上亿用户中精准的找到受众,并将内容推荐给他们.那么今日头条海量文章推荐的机制是什么呢为什么有的文章展现量几百万,有的却只推荐了几千对于文章的推荐机制我们又能做些什么呢一句话：你关心的,才是头条这句今日头条的slogan很清楚的告诉了我们,它的文章推荐机制是个性化推荐机制,最大化保证推送的精准度,尽量保证对的文章推荐给对的人,归根到底这个推荐算法关键是还在于对海量用户行为的数据分析与挖掘,个性化推荐的平台有很多,也许各家算法略有不同,但最终目的都是殊途同归,为实现最精准的内容推荐.今日头条的文章个性化推荐机制主要是：相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐.基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户,会推荐与之相匹配的城市的热门文章.基于文章关键词的推荐：对于每篇文章,提取关键词,作为描述文章内容的一种特征.然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐.基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯,找出热门文章,对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐.基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友,获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐.基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐.基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性,进行阅读内容的交叉性推荐.基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐.当然,这个个性化推荐算法肯定不只是这么多,但是总的来说,审核通过的文章,今日头条的智能推荐引擎会根据内容质量/内容特征/首发情况/互动情况/媒体的历史表现/媒体订阅情况,为文章找到感兴趣的读者并推荐给他们.所以,在今日头条可以这么说,每一篇文章都有可能“上头条”,出现在推荐信息流里,而优质的文章甚至能获得百万级别的送达量.但是每篇文章都不一样,所以导致了展示量有高有低.下面公众号回复“百万销售”可获得百万销售文案写作策略、思维、技巧打包精选,对于提升文章质量有很大提升.而其中一些硬性的东西如用户兴趣、用户阅读习惯、地理位置等是我们改变不了的,不过,在木木看来有些东西你是可以做的.文章的展示量有高有低,怎么做才能让文章被更多人看到1、尽量在今日头条上首发你的文章,因为这也是今日头条推荐机制的几个标准.2、阅读量,阅读得越多被推荐的也会越多,因为阅读量一直都是一个很硬性的标准,很大一定程度上反映了文章的受欢迎程度,你可以多站内站外推广选择自己的文章.3、多号召别人在文章底部互动交流,你自己也可以参与到互动中去,互动情况是今日头条文章推荐机制中很重要的一个标准,很多时候你会看到这种情况,一个不怎么样的文章底部骂声不断有很多的互动,结果推荐展现就是多,因为本身有争议的话题就是有看点的.4、标题吸引眼球,有点击欲望,这点不用多说,点击多阅读就多,阅读多相应的推荐也会多.5、让更多的人订阅你的头条号,这一点从二方面来说,一方面是审核通过的文章会及时推荐给订阅者,订阅者与文章的互动包括点击、顶、收藏、转发等动作,会加强上面说的互动属性,从而导致更多的推荐.另一方面,订阅的人多也能大大增加文章的阅读量.6、多把文章分享到社交网络,让网友点击阅读,并对你的文章进行互动,原理是一样,今日头条本身就带有分享按钮.7、头条号历史表现要良好,少一些违规违禁.8、发布文章的时候设置文章频道,频道是可选的,你选择了频道以后,今日头条可以帮助我们的机器更准确的将文章分类进行推荐.9、注意发布时间,文章审核通过后短时间获得的阅读量、点击、互动越多,相应的展现也会推荐越多,就跟新浪热门微博一样有一个瞬时转发率,所以发力也要找准时间,一方面根据你的公众号阅读数据做统计,另一方面根据移动互联网用户的一个普遍阅读时间段做参考,找好你的发布时间.10、保证文章具有很好的质量,这点肯定是必须的,这一点做好了,前面的这些因素完全会提高.这说这么多,不对的大家提意见,也欢迎大家补充自己的心得.最后,强调一点,今日头条的个性化推荐算法其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪一篇文章就把票投给这篇文章,经过统计,最后得到结果很可能是在这个人群下最好的文章,并把这篇文章推荐给同人群用户.所以,实际上个性化推荐并不是机器给用户推荐,而是用户之间在互相推荐,看起来似乎很简单,但实际上这需要基于海量的用户行为数据挖掘与分析.。

今日头条内容的推荐机制(如何打造爆文)

本次分享将从今日头条推荐原理出发，探索一篇文章的生命历程，最后解决推荐中常遇到的问题，帮助大家提高推荐量和阅读量。

首先要和大家介绍的是推荐系统的工作原理，推荐系统的本质就是从一个巨大的内容池里边儿给当前用户匹配出最感兴趣的几篇文章，这个内容持有几千万上百万的内容，涵盖了文章，图片，小视频，问答等等各种各样的题材，在给用户匹配内容的时候呢，我们主要依据三个元素内容，用户，用户对内容感兴趣的程度。

我们来看一下系统是怎么理解我们创作的内容的呢？头条的内容题材非常丰富，有图文，小视频，视频，问答，微头条等等，这些内容有娱乐，体育健康等多种分类平台可以提取文章中的关键词，或者利用AI技术识别音频与视频的具体内容，从而将内容呢好或者是说怎么样更好地去理解一个用户的需求，其实，平台由很多角度去刻画一个用户的画像，比如他的年龄，性别，历史，浏览的文章，环境特征等等。

以环境特征为例，用户浏览某个信息的时间是在平时还是周末地点是在外出时还是在常住的地方？这些都是刻画用户的重要因素。

了解了用户和内容，接下来最重要的呢，就是要感兴趣，我们不可能就直接去问用户说哎你对这个内容感兴趣吗？是不是感兴趣呢？如果用户对某篇文章感兴趣，他首先就会点击阅读，再点击，之后呢，如果觉得这一篇文章写的好，他可能会跟身边的人分享，还会点赞评论，假如这篇文章呢，让他对作者产生了兴趣呢？他会干嘛呢？有可能是去关注这个作者，但是有的人看完了这篇文章，觉得这个文章内容质量特别差，但它可能还会给这篇文章点一个不喜欢，所以基于以上种种呢，都是我们用来刻画这个用户是不是喜欢这篇文章的动作。

这些动作呢，在我们的推荐系统里边儿都会作为一个因素被纳入最终的考虑之中。

假如你的文章得到特别多的人的点击，但点击进去之后，用户看了两眼就走了，也不点赞，也不评论，推荐系统的可能会判定你的文章其实没那么吸引人。

以上就是我们的推荐系统的工作原理，提取内容特征。

用户特征，结合用户兴趣，然后综合评估用户对内容的满意度，最后给用户推送他可能喜欢的内容。

今日头条推荐算法

你关注的才是头条！？
今日头条与算法
今日头条在短短两年多的时间内拥有了2. 2亿用户，每天有超过2000万用户在今日头条
上阅读自己感兴趣的文章。
算法是《今日头条》这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心，这也是与传统媒体最本质的区别。今日头条之所以能够非常懂用户，精准推荐出用户所喜好的新闻，完全得益于算法。
SED DO EIUSMOD TEMPOR
Alice Bob John David All About That Bass 4 5 2 Shake It Off 5 Black Widow 4 Habits 5 4 1 Bang Bang 1 2 5 Don't Tell 'Em Animals
4
3
3
比如表中，Alice对All About That Bass和Habits这两首歌有着极高的评价（分别为4 分和5分），但是不喜欢Bang Bang；通过观察不难发现Bob对All About That Bass和 Habits也表示相当的喜欢（分别为5分和4分），但对Bang Bang评价较低（仅为2分）。因此不难发现，实际上Alice和Bob的品味是较为接近的，Bob就是Alice的最近邻用户
CONTENTS
他应该被推荐哪篇文章？
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如何判断一个人属于哪个人群？
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今日头条是如何来划分人群和文章？
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今日头条是如何来划分人群和文章？
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今日头条推荐内容如何计算？
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今日头条推荐内容如何计算？
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今日头条算法

今日头条算法
今日头条算法又称资讯流算法，是专门用于头条新闻等资讯内容推荐引擎的机器学习算法。

它能够结合新闻热度、用户兴趣、地理位置等多种因素，为头条用户推荐准确率最高的资讯内容。

简而言之，今日头条的算法是一种结合机器学习的多维度数据分析技术，它可以根据不同的因素判断用户的兴趣，并以此为基础推荐最为相关性高的新闻资讯给用户，提高文章点击率。

最关键的因素有：文章热度、用户兴趣偏好、浏览记录、分享记录、评论行为等等，而所有这些参数的综合由机器学习去实现准确的推荐效果。

为了更加准确的推荐，今日头条算法也会结合用户的搜索行为、社交媒体分享行为、阅读习惯等，实时收集、分析、融合用户信息，建立实时的画像个性化体系，实现更加准确的内容推荐。

当然，今日头条算法也有一套自己独有的内容评分系统，在它里面可以综合考量多种因素，从新闻quality、authority、usefulness等从多个角度来评估一篇文章，从而实现高质量文章的优先推荐。

说算法，其实就是解决头条用户这个平台上，解决的问题，头条的算法是根据用户的兴趣、热度、记录等多个因素，来分析不同用户的不同兴趣，从而准确出现可以吸引用户的新闻内容，从而达到用户的最佳推荐体验。

今日头条的算法，就是为了推送到它的用户身上更加精准的新闻与资讯内容，给他们带去最好的阅读体验，也是头条今天卓越的发展与活跃度的不可分割的因素之一。

今日头条系算法原理

今日头条算法原理本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析，内容安全等原理。

一、系统概览推荐系统，如果用形式化的方式去描述实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数，这个函数需要输入三个维度的变量。

第一个维度是内容。

头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。

第二个维度是用户特征。

包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻划出的隐式用户兴趣等。

第三个维度是环境特征。

这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。

结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。

这里还有一个问题，如何引入无法直接衡量的目标？推荐模型中，点击率、阅读时间、点赞、评论、转发包括点赞都是可以量化的目标，能够用模型直接拟合做预估，看线上提升情况可以知道做的好不好。

但一个大体量的推荐系统，服务用户众多，不能完全由指标评估，引入数据指标以外的要素也很重要。

比如广告和特型内容频控。

像问答卡片就是比较特殊的内容形式，其推荐的目标不完全是让用户浏览，还要考虑吸引用户回答为社区贡献内容。

这些内容和普通内容如何混排，怎样控制频控都需要考虑。

此外，平台出于内容生态和社会责任的考量，像低俗内容的打压，标题党、低质内容的打压，重要新闻的置顶、加权、强插，低级别账号内容降权都是算法本身无法完成，需要进一步对内容进行干预。

下面我将简单介绍在上述算法目标的基础上如何对其实现。

前面提到的公式y = F(Xi ,Xu ,Xc)，是一个很经典的监督学习问题。

可实现的方法有很多，比如传统的协同过滤模型，监督学习算法Logistic Regression模型，基于深度学习的模型，Factorization Machine和GBDT等。

一个优秀的工业级推荐系统需要非常灵活的算法实验平台，可以支持多种算法组合，包括模型结构调整。

今日头条算法基础

今日头条算法基础今日头条的推荐算法主要考虑了三个维度。

（1）内容。

今日头条是一个涵盖小视频、图片、文字、视频、直播等多类型内容的平台，且每种内容都有自己的特性。

因此，今日头条的算法在运作时会根据内容的特征分别为其打上标签。

我们想要自己发布的内容获得尽可能多的推荐，就必须强化关键词，这样才能让算法在第—时间识别出来。

比我们想写一篇头条号如何引流推广的文章，那么我们就可以多使用【今日头条|【推广|【引流」等关键词，这样头条算法就能快速将我们的内容从信息海洋中搜索出来，并推荐给有相应需求的用户。

（2）用户。

今日头条推荐算法会分析用户的性别、爱好、职业、年龄等，根据用户的浏览记录、打开频次、阅读时长等为其贴上标签，并据此为其推荐相应内容。

（3）环境。

今日头条推荐算法会充分提取用户在移动信息环境下的特征和行为，比如用户上班路上可能喜欢看的新闻、下班后喜欢做的运动、旅游前喜欢看的攻略、睡觉前喜欢看的段子等，在此基础上将用户所处环境和所需内容进行匹配，继而精准地推送用户感兴趣的内容。

2.今日头条推荐机制今日头条是如何推荐内容的呢?我们可以从三个方面来了解这个问题。

（1）分批次推荐。

今日头条会基于时效性向用户分批次推荐内容∶一是某一时效期内的多次推荐;二是不同时效期的推荐，如24小时、72小时、一周等。

（2）首次推荐。

今日头条会首先向阅读标签鲜明的目标用户推荐高匹配度的内容，因为今日头条算法认为这类用户是最有可能所推荐内容感兴趣的人。

（3）二次推荐。

系统会根据用户首次阅读的数据，如点击率、评论数、收藏数、转发数、完播率、页面停留时间等，决定二次推荐的内容。

假如首次推荐的综合指标较高，那就意味着所推送内容适合这类用户，系统在二次推荐时便会加大力度;反之，假如首次推荐的综合指标较低，便意味着所推送内容不适合这类用户，系统在二次推荐时便会降低力度。

二、四类特征∶相关、环境、热度、协同小A是—位野外美食类头条号的运营者，他从策划到创作完成一个美食作品大约需要半个月的时间。