更新時間:2020-03-08 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
辛苦創(chuàng)作出來的純原創(chuàng)文章,為何推薦量低得可憐?
用心創(chuàng)作的走心+趁熱點標題,為什么沒有點擊率?
第一次推薦的閱讀量很高啊,為什么沒有二次推薦?
玩自媒體的小伙伴,常常被這幾個典型問題搞得懷疑人生,其實,根本沒必要焦慮。本文前半部分說明推薦量和閱讀量低的原因,文末彩蛋部分講解產(chǎn)出爆文的技巧和方法。
一、為什么沒有推薦量?
沒有推薦量不一定是你的人品不行,沒有推薦量的第一個可能原因——賬號是新注冊的,權重太低。自媒體平臺需要時間來對新賬號進行多維度的考核和適應。
這是正常現(xiàn)象,沒必要焦慮,很多新號都是這樣,在剛開始的時候沒什么權重,閱讀量/播放量非常的低。我們也不可能找今日頭條或者其他自媒體平臺的工作人員搞搞公關,讓他給我們調(diào)高一下賬號權重。堅持按要求發(fā)圖文/視頻,經(jīng)過一定的時間,等權重高了之后,系統(tǒng)才會給好的推薦量。
問題:推薦量是誰給推薦的?
是今日頭條有1萬個員工審核每一篇文章嗎?顯然不是,是平臺、是系統(tǒng)、是機器推薦的,機器它不是人,所以,我們首先要搞明白的是,為什么機器要推薦你的圖文/視頻。
機器推薦你的圖文/視頻的前提條件是:
機器能讀懂你的標題和內(nèi)容。
有很多朋友做的標題,人都看不懂,一個活生生的人都讀不通順,那機器怎么可能讀的通順?
那什么樣的標題和內(nèi)容是機器能讀的懂的呢?看一下自媒體平臺官方的說明是怎么解釋的(遺憾,很少有人認真看這些說明):
注意:關鍵詞出現(xiàn)頻次越高越好,高頻次是指多個相關關鍵詞同時出現(xiàn),而不是同一個關鍵詞多次堆砌。
在創(chuàng)作的過程中,有的創(chuàng)作者為了使文章得到更好識別和推薦,而在文中多次出現(xiàn)同一個詞語,形成高頻詞,這一情況將會被系統(tǒng)視為堆砌,一經(jīng)發(fā)現(xiàn)不僅不會對文章進行推薦,還會對文章進行降權。
因此也提醒各位玩自媒體的朋友,在文章中故意堆砌過多的關鍵詞信息,推薦效果會適得其反。
重點:標題當中除了包含關鍵詞以外,最好能包含熱度關鍵詞。
什么叫熱度關鍵詞?就是曾經(jīng)爆過的標題,比方說某一個標題曾經(jīng)爆過,那么機器就會把它這個標題當中包含的熱度關鍵詞給提取出來,然后生成一個數(shù)據(jù)庫,如果你的標題里面包含這些詞語,有可能就爆了。至于什么是熱度關鍵詞,去看看各大平臺的熱搜榜單就知道了。
二、為什么沒有閱讀量?
第一種情況是標題沒吸引力,沒有點擊率,自然就沒有閱讀量了,這一點我在課上有細致的講解,這里不再贅述了。
第二是別人點進來了,但沒到有效閱讀時間就跳出去了,沒到有效閱讀時間就跳出去了,沒到有效閱讀時間就跳出去了(重要的事情必須說三遍)。
就是說,讀者點進來看了十秒鐘以后發(fā)現(xiàn)這什么jb玩意,然后直接跳出去了,這種情況不算是一個正常的閱讀量,是無效的閱讀量,是無效的閱讀量,是無效的閱讀量(重要的事情再次說三遍),機器是不會給予這些無效閱讀量權重的。
簡單理解就是機器認為是個好標題,但人對內(nèi)容無感。舉個栗子吧!比如《如何在第一次約會時就能跟女孩papapa》,機器認為“papapa”、“第一次約會”是關鍵詞,而且還是之前爆過的熱度關鍵詞,機器認為能爆,第一次就給了10萬的推薦量,10萬用戶打開之后,發(fā)現(xiàn)是介紹智能美女機器人的內(nèi)容,相信絕大多數(shù)正常男性還是對“人”感興趣,對“機器人”不怎么感冒,通常的情況是讀了文章第一段,就拜拜了,這就是典型的滿足機器卻不考慮人的情況。
這就會產(chǎn)生推薦量高,而沒有有效閱讀量的情況,如果第一次推薦沒有有效閱讀量,那后續(xù)的推薦量也就廢了。
三、如何改善賬號推薦量和閱讀量,以及質(zhì)量度?
首先是要寫一個機器能看得懂認為會爆的標題,并且這個標題是吸引人的。
其實做到這一點并不難,只要你的標題不是那么繞嘴的,能讀得通順,一般機器就都會給你推薦量,但越簡單的東西,往往不能引起足夠的重視(有關標題寫作方法的內(nèi)容,是另一個話題了,這里不作講解)。
有很多的朋友做了一段時間之后,從剛開始的懵懵懂懂什么都不會,到慢慢的發(fā)現(xiàn)了好像每發(fā)一篇文章都能有幾萬的推薦量,這是為什么?因為這是一個熟能生巧的一個事情,這不是一個格式化套路化的一個東西,它是口傳心授個人去實踐試錯的一個過程。
建議:不能顧此失彼,既要考慮人,也要重視機器的感受
在做賬號的時候,一定要站在閱讀者的角度去考慮問題,同時也要站在平臺的角度去考慮問題。在平臺的角度去考慮,原理也很簡單,就是如果你是平臺你會怎么樣,對你自己的問題給出一個答案。推薦了解黑馬程序員新媒體培訓課程。
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