为啥头条推荐量这么低?可能是关键词用错了,3招帮你提高推荐量

自媒体 yaming 5个月前 (12-12) 11次浏览 0个评论

为什么有的标题推荐量这么低?

很重要的一点就是没有有效提取关键词。

标题中加入具有代表性的「关键词」,可利于机器理解你的文章,赢得更多推荐量。

比如这2个案例:

标题1:中国足球,里皮不懂,卡纳瓦罗不懂,只有赵本山懂

展示量:5730316

标题2:最懂中国足球的人,居然是本山大叔

展示量:22587

明明同一篇足球类文章,为何标题1就能赢得更多推荐?

其实原因在于:标题1关键词多,含义更明确,更利于系统识别,获得更多的推荐量。

很多作者困惑,一篇文章中包含的关键词这么多,我到底应该把哪些词放入标题呢?

头条号平台的「热词分析」可以帮大家解决这个难题!(作者可在后台的「功能实验室」找到使用入口)

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帮助作者判断关键词的热度

标题1:《中国足球,里皮不懂,卡纳瓦罗不懂,只有赵本山懂》

标题2:《最懂中国足球的人,居然是本山大叔》

虽然影响的原因很多,但从标题的层面来看,机器更愿意去推荐第二篇,为什么呢?

我们来看下图,通过热词分析功能,我们将“赵本山”和“里皮”“卡纳瓦罗”两个词进行「热度趋势」比较。

为啥头条推荐量这么低?可能是关键词用错了,3招帮你提高推荐量

从图中可发现,在体育领域“里皮”“卡纳瓦罗”的长期热度一直是高于“赵本山”的。

标题2只有“赵本山”这个热词,而标题1采用了3个热词,且运用递进和对比让标题前后营造出反差感,所以很明显,抛开其他因素不谈,机器就更愿意推荐标题1。

因此,作者选择关键词时,可先行对比热度,在标题中让长期热词和短期热词打好配合。


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帮助作者判断关键词是否与用户需求相匹配

今日头条采用的是个性化推荐机制,机器会精准地把内容推荐给感兴趣的用户,因此标题中的关键词和感兴趣人群的匹配程度就非常重要了。

这可以通过「热词分析」的「人群画像」功能解决。

为啥头条推荐量这么低?可能是关键词用错了,3招帮你提高推荐量

起标题时,通过查看关键词对应各年龄段、性别的渗透率如何,再考虑是否与自己要影响的受众相匹配。

精选君以自己的例子来和大家讲讲关键词匹配的重要性!

我们年初发布了1篇《给标题用了2个字,这篇写《流浪地球》的文章阅读量从65飙到17万》

这篇文章当时破了10W+。

复盘之后,我们发现了一些原因

下图是「头条双标题精选」的粉丝性别比例,男性用户占70.33%,女性占29.67%。

为啥头条推荐量这么低?可能是关键词用错了,3招帮你提高推荐量

通过热词分析,我们可以看到「流浪地球」这一话题的「性别渗透度」。

“性别渗透度,指的是某性别用户对关键词的关注度/全网该性别用户总关注度”

数据显示,在年初关注「流浪地球」的男性用户占比高达21%,很高的数据。

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两张图结合来看,精选君就找到了文章数据不错的原因。

这就提示作者朋友们,起标题选关键词的时候,不能凭空想象机器会推荐哪个词、用户对哪个词更感兴趣,而应该通过前期的数据分析,更精准地选词。


3

通过关键词,预判文章的推荐时效

很多作者向精选君反馈,为何一段时间后不再进行推荐了?

为什么有些文章的推荐时效很短?

其实这也和关键词有关系。

时效性短的文章,实际推荐时间自然也短,而短时间内可能将无法获得较多的推荐量。

我们先来简单了解一下头条号的推荐机制。

为啥头条推荐量这么低?可能是关键词用错了,3招帮你提高推荐量

所有内容在个性化推荐里都会分为两次推荐,第一次推荐我们管它叫冷启动,就是小范围推荐。机器会先将文章推荐给可能感兴趣的用户,如果用户阅读效果好,再进行第二次推荐。

第二次推荐就是通过算法将内容标签跟受众标签相匹配进行大规模推荐,如果文章有50个标签词,那么文章就会自动匹配给相应的50类标签人群。如果文章点击率高的话,再一步步扩大范围给相似用户,那推荐和点击就像滚雪球一样越滚越大。

但是,文章是有时效的,过时效期的文章推荐量将明显衰减,时效期节点通常为 24 小时、72 小时和一周。

比如,你写的文章是体育比赛结果,那么当天推荐量可能会很高,但到了第二天你会发现推荐量降低了,为什么呢?

为啥头条推荐量这么低?可能是关键词用错了,3招帮你提高推荐量

因为这个热点、时效过去了,点击率自然也就降低了,机器会判定你的文章不值得继续被大范围推荐了,因此减少推荐量。

所以,我们写文章选择主题和起标题的时候,可以先使用热词分析功能,预判热点的持续时间。

同时,根据热词的「关联分析」功能,可以看到相关词的热度趋势,是上升还是下降。

尽量避开因时效短而导致的文章推荐量低的问题。

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结语

在标题中露出具有代表性的「关键词」,并不是说,一个标题里面塞满了关键词,机器就会加大推荐量。

而是说,关键词的踩点更合理、更精准,才有利于机器理解识别,也能最大程度地触动读者。

因此,作者们在起标题的时候,一来是可以通过「热词分析」功能测试;二来通过往期文章数据分析、双标题推荐效果的对比,慢慢找到关键词的规律!

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