闲谈各大媒体平台的推荐机制自媒体平台、淘宝、抖音

闲谈各大媒体平台的推荐机制——自媒体平台、淘宝、抖音

“老公老公mua ，左边一个mua，右边一个mua全体

听我指令，冲，冲，冲…滴，滴滴…哈哈哈…笑到抽风”近来，抖音火热之势犹如破竹，本以为除了传销能洗脑就只有神曲，而它通过对视觉的洗礼让我知道短视频也可以。中抖音毒的我尝试上传一些自己的视频，结果当天两个视频都上了热门，从而引发我对这个短视频平台乃至各大自媒体平台的推荐

机制分别是什么逻辑的扯谈兴趣。接下来我就按照自媒体平台、淘宝、抖音的先后顺序来谈谈各大平台的推荐机制。自媒体平台随着自媒体时代的来临，民间传唱人人都是自媒体，再小个体都有自己的品牌，触发众多自媒体平台喊着“个性化推荐”的口号迅速兴起。当这个“个性化推荐”的高科技产品走进每位新媒体人的生活当中时，就出现了众多的问题。（不

同平台的推荐算法不一样，每个平台在每个时间段都会跟随时事热点的变化更新推荐算法中的热点关键词，而推荐系统在这段时间内将对“内容含有适量热点关键词的文章”提升推

荐权重。）1、为什么同一篇文章，不同时段发布效果不一样在不考虑诸如平台粉丝的互动度等外界因素的情况下，效果不一样则很大程度取决于热点关键词的把握，还有平台用户早中晚的阅读兴趣习惯，有些文章小清新，适合早上发；有些文章很鸡汤，适合晚上发；有些文章很恶心，不适合餐时

发。2、为什么同一篇文章，不同账号发布效果不一样自媒

体平台在不断的发展下逐渐完善平台规则，也大都采用了星级或者分值评判标准来判定一个账号的质量，而该质量分就是推荐机制最直接的展现方式。同一时间段的同一篇文章，让质量分更高的账号发布，效果一般会更好。3、为什么标

题党的效果这么好在信息流中，作者们的文章均是以“标题+封面”的形式率先展现在读者眼前，这个时候读者无法得知你的正文内容如何，所有对这篇文章的判断都来自于标题以及封面的搭配，而优秀的搭配，就能够触动读者的点击行为。每一个读者的点击都将成为数据反馈到推荐机制，并累积总次数，若单位时间内次数达到多少或总次数达到多少，都能提升文章的受推荐曝光率。天猫好友说，讲再多机制不如你取个好标题，也直接说明了标题的重要性。4、问你个问题，平时文章领域分类你都是如何选择我们在发布文章之前，需要选择文章所属领域（如：社会、体育、综艺、娱乐…），

有人认真想过这个问题吗？其实选择合适的领域对于产生

爆文是有直接性的效果。头条好友说，头条利用算法得知用户平时的阅读兴趣，从而将所有的用户分布到其感兴趣的领域容器中，最终再执行内容的分发。而在头条当中，社会领域的群体是最大的，所以很大部分的爆文都出在了社会领域。不过值得强调的是，一个账号不得频繁更换发文领域，否则会影响到账号在整个推荐机制中的权重。当一个账号持续在

某个领域耕耘更新质量文章，推荐算法就会逐渐将该账号判定为该领域的“KOL”，可享有该领域更丰厚的推荐资源；而如果频繁更换领域的话，机器算法是没办法识别该账号的准确定位，只能认定你是18线之外的散户，不给你更高的推荐！没有绝对性，有些朋友说他经常换领域发，推荐量也都很高。我说，草根也会逆袭，关键是你是否希望获得更高的推荐和账号在平台的权重。后来，分类却成了鸡肋，由于很多作者对这块费解，导致不利于平台的内容规范性展现，于是有些平台就取消了这个自选分类……5、为什么平台要求你文章以及封面配图要高清这个对平台来说，是为了保证自身内容的质量，增强用户的阅读体验感，得以平台的持续性发展。对自媒体作者来说，就是你要想获得高推荐曝光量，你就必须要这样做，因为推荐机制已经制定好了，配图没有符合既定标准就不给你更多的推荐资源。6、为什么要根据时事热点写文章，又为什么蹭热点写的文章都会有较高推荐这个前面有提到过，不同平台的推荐算法不一样，每个平台在每个时间段都会跟随时事热点的变化更新推荐算法中的

热点关键词，所谓的热点关键词就是，推荐系统在这段时间内将对“内容含有适量的热点关键词的文章”提升推荐权重，所以知道为什么要蹭热点了吧？7、哪些数据会直接或间接影响到系统对文章的推荐力度文章的被点击次数，浏览文章的时间，浏览文章的速度，获得的赞数，获得的评论数，获

得的收藏分享数，文章的被浏览部分（是否有被看完），跳

出率……从诸如以上的数据切入，若有人要利用不法手段去刷数据从而骗取推荐机制而获取高推荐量也是完全可以的，但是仍然需要解决一个问题：保证刷数据的账号所属IP不同，如非区域号，遍布到全国各地为最佳，目的就是让数据看起来更加真实些！8、在最开始平台规则还不完善的时候，是

很容易刷出曝光量的拿企鹅媒体平台的例子来讲，最开始由于技术算法的不完善，作者可通过单纯刷文章评论量就可以获得系统巨大的曝光量，当时一篇文章获得几十几百万的曝光，直接获得流量主收益几千几万的比比皆是，而且正文内容乱七八糟，没有半点营养都可以。随后官方及时修复bug，且多了更多的指标门槛（包括天气、地域、IP等等各种限定因素）去防范刷量。淘宝1、微淘文章的推荐机制如何这个可以和今日头条的商品号拿来一并分析，其实逻辑都与各种自媒体平台相类似，只是在普通内容的基础上又多了商品/

商店相应的机器识别指标（比如：进店率、页面停留时间、店面被浏览的宝贝数量，宝贝详情的浏览时间，其他各个板块被点击的数据反馈，单位时间成功交易量，好评率等等）2、淘宝店的推荐机制如何最常见到的就是淘宝刷单，对于

其推荐逻辑，我们可以简单这样理解：刷好评可以获得消费者的兴趣，刷的好能够骗过“机器算法”的法眼，那就给你相

应检索词里店铺更高的排名。刷不好没骗成机器也不代表白

费功夫，毕竟好评已经刷在那里。当消费者进店受到好评影响成功产生交易，并给了真实好评之后，得到机器认可，从而提升其权重，增加曝光，继而有更多消费者进来，形成一种循环渐进的健康生态。至于淘宝店的推荐算法自然也少不了包括但不限这些指标：进店率、页面停留时间、店面被浏览的宝贝数量，宝贝详情的浏览时间，其他各个板块被点击的数据反馈，单位时间成功交易量，好评率等等。短视频平台1、抖音的推荐机制如何终于到了抖音部分，相信很多朋友也在玩，我就蛮聊那2个上了热门的视频在发布之前，我的一些心路历程。视频基本条件需要讲述一件完整的故事，其次也是很关键的，就是画质要高清，最后是配文，文字很重要，当视频没有足够亮点，文字叙述就显得非常重要，“开局一张图，内容全靠编”这一句话真不是瞎说的。2、当视频发布到最后获得高曝光经历了哪些挫折呢？据悉抖音的审

核机制包括人工和机器部分，首先视频发布之后，进入第一阶段的机器海选池，在这里你可以获得数十数百的基础观看量，在该阶段机器算法将会识别视频的点击观看人数、点赞量、评论量、下载量、分享量、评论区的互动度、视频的画质音质等等各种数据。如果各种机器识别的数据指标在第一阶段就获得相对受曝光比例的优秀数据，那么视频将被筛选进第二阶段，在该阶段，视频会获得更大推荐，采取同样原理，机器的算法更加严格，你的视频需要在该阶段获得更高