关于*今条头日**的推荐机制，在此谈谈它背后的秘密。
*今条头日**的推荐机制，是立足于科技的进步，通过计算机大数据分析技术，自动向有着共同爱好的读者推荐相应的文章。比方，你爱看足球，经常浏览足球方面的文章，那么系统会记住你的阅读习惯，当平台有新的关于足球方面的文章后，只要你打开头条软件，系统就会自动将新发表的足球方面的文章推荐于你。以此类推，你喜欢诗歌，喜欢军事等等，你在头条就有看不完的感兴趣的东西。因此有读者戏称，头条有毒，看了就放不下了，以至于有人每天呆在头条的时间，达到了数小时之多。
那么头条具体是怎样推荐的？一般情况下，新文章发表后，机器先全网搜索，文章是否发表过，一旦搜索到，它会认为你的文章不是原创，甚至是抄袭，就不推荐了。有时候还站内信通知你，注意文章的原创性。当机器搜索你的文章是首发后，它就计算可推荐的用户，等数分钟后，出现第一批推荐用户的数据。比方为10人，当这10人中有5人完整有效的阅读完你的文章后，机器就继续推荐给50人。以此类推，优秀的文章，用户在页面停留的时间长，并且有评论，转发，收藏的行为，系统就认为文章有价值，会不停地翻番推荐，以至于一篇爆文在很短的时间内，迅速有数十万的阅读量。
明白了这个推荐机制后，我们就要为自己文章的可读性下功夫了，也就是要经常分析：读者喜欢怎样的文章？如何样写出读者喜欢的文章？
另外有人问，如此推荐机制，明显的推荐量要大于阅读量，但为何有些文章的推荐量却小于阅读量呢？这里我要说，这是用户属性问题造成的，即站内用户与站外用户。站内用户是注册了头条账户，并有阅读轨迹的用户；站外用户属于没注册头条账户，没留下阅读痕迹的游客。头条机器人推荐时，它只会推荐给站内用户。比方你的文章发表头条后，你同时将文章分享在微信朋友圈。这时候你的站内阅读10人，系统会推荐站内用户100人。而你分享至微信朋友圈的阅读人数却上到500人。那么，系统对于这500人的阅读行为是不产生连锁反应，因此造成推荐量小于阅读量的问题。
以上分析了头条的推荐机制后，我们可以总结如下：
1、头条不管你有没有粉丝，你的文章都有人读，更有可能是外国人读。
2、只要你发表，不愁没人读，系统会给你自动推荐。
3、你永远不知道谁读了你的文章，你也想不到陌生人会转发，收藏，评论你的文章。
4、不要以为平台对面是人在审核，它是机器人，每时每刻无以数计的稿件后台发表，人审核的过来吗？
5、自媒体平台，潜力无限，网红只是一瞬间。
6、紧要的事说三遍，原创！原创！原创！
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