我們在做頭條號運營時想獲得更多推薦時;首先我們需要明白一個問題——什么是文章推薦?即：經歷審核、消重兩個階段后，作者所創作的文章將會進入推薦的系統，并可被目標受眾用戶閱讀。在今日頭條文章的閱讀量很大程度上取決于的系統推薦量。

既然明我們知道了文章的閱讀量很大程度上取決于系統的推薦量，那么接下來我們歸根結底需要研究一個問題，即：一篇文章的推薦量都由什么因素決定呢?

一、在探討影響推薦量決定性因素之前，我們不得不提到兩個重要概念：審核、消重;因為這兩個概念也影響推薦量，具體怎么影響?請繼續往下閱讀便知。

1、先來談談“審核”

在頭條的算法體系里有一個至關重要的環節就是審核。在你發布一篇文章后，標題或者內容都有可能成為審核不通過因素。除此之外呢，直接看圖吧。

影響審核相關因素

標題過于夸張、含有敏感詞也會被審核不通過退回修改。也許有人會說，退回我重新修改不就得了，跟推薦有啥影響呢?這里我就引用頭條官方的解釋——當文章發布后多次重復修改是不利于推薦的。以我個人經驗來看，如果一篇文章退回后重新修改提交后，文章即使再次審核通過后也是不會被推薦的!因此，我們在發文之前需仔細檢閱，爭取一次性通過。

2、再談談“消重”

在今日頭條算法體系中“消重”機制有兩個地方需要我們引起重視：“申明原創、權威性”。怎么理解呢?比如：你在發布文章后申明原創(當然前提是你的賬號已經獲得原創功能)，那么你這篇文章就作為主要推薦源，其它復制你的文章都不會被推薦甚至作消重處理。

另外一種情況—權威性。這里沒有獲得原創功能的賬號就要吃虧了;即使你優先發布一篇高質量原創文章也不一定獲得較好的推薦，那么這個時候反而那些權威性賬號(比如：央視新聞)發布類似的文章卻得到較高的推薦。這種現象比較常見。

二、想獲得更多推薦量，我們就需要掌握頭條系統推薦機制！

頭條文章分類標簽

機器能將我們運營者所發布的文章精準的推薦感興趣的用戶嗎?“能”!似乎頭條機器人幾乎既能讀懂你的文章主要寫什么，又能體會到用戶想看什么(至于依據什么，平臺是不會把這些全部透明地告訴我們)。那么，系統推薦機制都由哪些因素決定呢?這里，我總結出8個影響推薦的因素：

①完整閱讀率：點擊標題并讀完文章的人越多，推薦越高;

②分類明確：文章興趣點明確(分類標簽)，推薦越高;

③文、題相關性：標題與內容其主題需相關、一致，不能跑題;

④內容質量度：優質內容才會得到更多推薦;

⑤內容相關性：文章內容與賬號主題方向一致，得到推薦的概率更高;

⑥互動數、訂閱數：粉絲越活躍，推薦越多;

⑦話題熱度：在互聯網上關注度高的話題，推薦越多;

⑧更新頻率：經常發文，保持活躍很重要。