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今日头条:你的文章如何被推荐?

今日头条文章推荐

|文章:张吉诃德(zhangjihede)

|摘要:本文试图探寻今日头条推荐文章背后的原理,即标签化的定义和匹配。同时,总结出了一些被今日头条的机器和算法更精准的理解与推荐的小技巧,这篇文章也是针对今日头条推荐算法的一个小实验。本文测试可能出现的标签:今日头条|头条号|标签|滴滴,请移步文末查看。

今日头条、头条号是什么?

在回答这个问题之前,让我们先看一下,今日头条是什么?

“今日头条”是一款基于数据挖掘技术的个性化推荐引擎产品,它为用户推荐有价值的、个性化的信息,提供连接人与信息的新型服务。

本质上来讲,今日头条是基于一种算法的聚合阅读连接,连接人与信息。囿于所推荐内容版权的限制,进而诞生了头条号,形成了一个完整闭环。做一个比喻,今日头条是“滴滴”,头条号就是司机,今日头条提供连接,最终提供服务的是司机(合作媒体以及头条号)。

既然提供服务的主体是头条号,那么一个头条号的定位至关重要(毕竟,有限的精力只能满足某一类用户不同情境下的某个‘特定需求’),一个清晰而良好的定位需要回答这三个问题:

  1. 用户是谁?

  2. 为用户提供什么?

  3. 能否获得五星好评?

今日头条:你的文章如何被推荐?

今日头条的推荐算法

今日头条的推荐算法

和滴滴不同,用户及用户的需求是简单而明晰的,而这里的用户和用户的需求却都是“需要挖掘和匹配的”。当一个用户百度,并且敲下“清华大学和北京大学,哪一所大学更好?”的时候他的需求是明晰的,而在头条,怎样“判断这个用户对大学感兴趣”成了第一个问题。这种算法属于人工智能,而所有智能的根本,都在于“数据的收集和分析”:

用户在头条的每一个“动作”都将是机器识别并更迭对用户认知的契机,“登录,发表,打开,平均阅读进度、跳出率、平均阅读速度、互动(转发、评论)……”,基于用户的动作,机器对用户进行归类分析进而标签化。而同样的,机器也在对头条号的作者及每一篇作品进行归类分析标签化。最后,再完成这种标签化的匹配与连接,这就像我们玩的“找不同”游戏,左边是用户(读者),右边是作品(内容),中间是机器(大脑),定义、匹配、连接、修正,不断重复更迭。当然,这不是“找不同”而是“找相同”,为用户匹配内容,为内容匹配用户。

要想机器推荐,首先要让机器读的懂,读懂你和你的内容,也唯有机器首先能读的懂,才能推荐给更多、更精准的用户,不仅要多,也需要更精准,精准才会有用户喜欢的可能,否则尽是居高不下的“跳出率”,取得用户的喜欢之前,取得机器的理解就已经成功了一半。

今日头条:你的文章如何被推荐?

今日头条文章推荐技巧

文章被今日头条推荐的小技巧

你的文章是怎样被推荐的呢?这个黑盒子里面装的是什么?我们以这篇《罗辑思维进化史》为例:

  1. 机器对作者的历史判断:根据机器对作者个理解,优先推荐给作者关系圈内或相同标签的用户(首当其冲是粉丝--也可以理解为推荐)

  2. 机器对文章的抓取判断:阅读理解一遍文章,赋值几个标签: 张小龙/百家讲坛/北师大/罗辑思维,根据不同标签推荐给正在关注此标签的用户。

  3. 机器对反馈的修正判断:在所推荐的标签中根据不同类用户的反馈情况确定或修正最精准的标签(打开率、跳出率、读完率、互动率……)

  4. 增加该文这一类标签的推荐权重,同时也增加作者在这一类标签的权重值。

那么,一篇文章,机器对文章的理解就成为首当其冲一环,一些其他平台允许用户自定义标签,自定义标签从一个侧面能增加机器判断的精准性,但这绝对不是全部。对“今日头条”文章精准度算法,一些探索和尝试:

  1. 标题中一定有标签化的关键词

  2. 图片说明增加标签化关键词

  3. 标签化关键词用H1主题分段表示

  4. 增加关键词的出现频次(不是单纯的堆砌)

  5. 写摘要,先表明观点(标签)

  6. 加粗关键词

  7. 文末关键词引导

  8. 评论中引导关键词


正文完。

张吉诃德(zhangjihede),和我的创业者朋友们一起终身学习。定位:研究员、志同道合、终身学习者,2017年研究领域:内容创业。