閱讀很低是怎么回事？

目前互聯網時代，自媒體也是盛行期，最早我們熟悉的就是微博，繼之就是微信公眾號，到現在的頭條，百家，大魚，企鵝，趣頭條等平臺，與微博、微信公眾號不同的就是其他平臺都是依靠機器算法來推薦，根據標題，選材，內容，來匹配相應的標簽和興趣人群，快速打造10萬、百萬爆文。然而，我們經常發發現這樣一個現象，自己寫的文章沒推薦量？推薦量低？怎么辦？我們今天就來解析一下，哪些情況，會導致機器對你的文章判斷失誤，導致推薦量低？又如何避免？推薦效果差的相關因素

首先，我們先了解一下哪些因素會導致系統的推薦量不高。

這一張圖，就能給推薦效果不好完美的解釋。我們詳細的從5個方面來具體說說推薦量低：文章內容自身問題，導致點擊率低潛在的用戶群過小，推薦量不高內容供過于求時效短，影響推薦量其它主要說一下前面的4點：1.文章內容自身問題，導致點擊率低文章內容自身問題，我們就從選題的角度來看看為什么會出現差別？舉例，關于一篇支付寶大樓的文章在頭條號上取得了接近20萬的閱讀量，推薦量近200萬。但是，一篇內容相似的文章，閱讀量卻相差了100倍。以下是兩個標題：《馬云耗資12億建支付寶大樓，被吐槽：這趴著把屁股撅好高，真到位》《支付寶新大樓曝光，網友吐槽：屁股撅的好高，這很支付寶》雖然影響的因素很多，但是從標題的角度來說，第一篇一定是系統更愿意去推薦的，為什么呢？我們分析一下關鍵詞，第一篇的關鍵詞有“馬云”“支付寶大樓”“支付寶”，另外還有數字金額“12億”。而第二篇僅僅只有“支付寶”“支付寶大樓”這兩個關鍵詞。我們就單單查找一下馬云和支付寶這兩個關鍵詞的相關熱度。大家自己可以對比一下，一個的關鍵詞和兩個以上的重疊效果。2.潛在的用戶群過小，推薦量不高潛在人群怎么理解，舉個例子，比如說你寫的情感故事，你寫了一個農村婦女小麗，你再寫一個馬云的老婆張瑛，這是不是一下就能看出潛在用戶，馬云本來就是一個很大的流量詞，再加上又是他的老婆，是不是更具有吸引力，比你寫一個不出名的農村婦女是不是潛在流量更大。潛在用戶群體太小，機器也很難把你的內容推薦到很多，自然的，推薦量就難上去。我們對比馬云和張瑛的搜索量，都是在同一峰值，這就說明，一個人的流量，是能帶動另外一個的。3.內容供過于求什么叫供過于求？對于機器來說，如果同一個領域，相似的內容出現的過多，就會出現供過于求的現象，特別是娛樂，科技等熱點，最容易出現此現象，熱點話題受眾人群雖然多，但是你不能老是揪著一個點去寫。我們拿這兩天的熱點來說，馬蓉和王寶強的事件，再次升級。有一種寫法是就事論事，這種一般以出來熱點，就被專業的媒體寫了，你再怎么寫，肯定也趕不上他們的速度，寫的內容太相似，分到你文章的流量就會小很多，甚至還會直接被消重，所以我們要從其他角度做選材。這里我們就需要借助到需求圖譜，來多方面觀察與王寶強相關的內容。4.時效短，影響推薦量我們依然拿王寶強舉例：看走勢，絕對還是往上漲的趨勢，這個熱點還是可以蹭的。但是相對應的，也有一些是時效性短的熱點，平常的搜索量可能就幾千，突然在某幾天的搜索量過萬，幾十萬等，這就屬于時效性熱點。

各個平臺的推薦機制都是根據用戶反饋推薦的，比如說，一篇文章先給你推薦100個，點擊量好，用戶反饋好，再給你推薦1000個，再看反饋，再推薦，以滾雪球的方式推薦，很多作者也能發現，有的文章一下推薦量上去了，以為還能推薦，結果就停了，有的，連續好幾天都一直在推薦，就是時效影響的作用。

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