3. 深度u003e獨家u003e原創

  影響文章推薦量的第三個原因——帳號權重。

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  高質量的文章，首發會得到機器的識別，去同質化後的文章，肯定會有推薦。但是，原創文章、獨家報導、深度文章，每個級別文章的推薦量都不一樣。

  首先我們來看一下每個詞的意思。

  原創文章：原創文章起步的查重率是70%以上，不能有任何抄襲、偽原創；個人觀點內容要超過70%，文章是沒有營銷性質的；軟廣、硬廣、活動信息，平台認為是不具有可讀性的。

  獨家文章：平台以創作欄目文章、活動文章等形式向優質自媒體人、平台簽約自媒體人約稿，並簽訂獨家的協議。這個是要求獨家首發，而且現在只是機器判定的，所以平台要求文章必須是100%原創作品，人人都有機會與平台簽約，獨家文章類似平台欄目約稿，收益也是非常高的。

  深度文章：單篇文章的文字不少於2000字，文章包含比較獨特的觀點和獨到的見解，文章主旨有邏輯，文章結構清晰。論述觀點的語言要有知識性、深層次性，讓人讀了之後有收穫或者感悟，區別於碎片化閱讀，有比較強的專業性，比如垂直領域，比如育兒、更加深層次的育兒知識，比如熱點社評、文化、藝術冷知識等。

  高質量文章：文章字數不低於1000字，圖集類不低於8幅，文章具有可讀性，有一定的傳播性，讓讀者在一定時間內閱讀能獲得知識，文章具有一些熱度、話題性、時效性等。

  堆砌關鍵詞：平台是不提倡文章大量出現關鍵詞的，長期做一些關鍵詞，很容易被機器判定出來，從而給你的文章降權。一些文章中的敏感詞：國家時政、國家領導人、本地的突發新聞等，都很容易被下線，更不要說推薦了。

  用戶標籤：系統對文章標籤化識別的同時，也會對C端（面向終端用戶或消費者的產品）的每個用戶進行標籤匹配，也就是用戶的基礎標籤，比如客戶的年齡、地域、年齡、興趣話題等。

  每一個用戶畫像，包括用戶的職業、愛好、人口分布、主要來源等，這就是基礎標籤；深層信息以及深層的挖掘，包括用戶的點擊、瀏覽行為、信息收藏、分享、打賞等。包括預測，從淘寶平台和UC平台根據淘寶的數據化分析，一點資訊是用戶搜什麼就準備什麼，頭條是用戶看什麼就推薦什麼。這些大數據的分析，讓用戶的畫像更加立體。

  標籤以外的干預：在文章沒有違禁的情況下，推薦系統會對用戶標籤與文章標籤進行匹配，特殊的文章會有策略性和人工性的干預。

  策略性干預：對每一個自媒體帳號的綜合質量進行整體的評估，評估內容包括更新頻率、發文質量、閱讀完成率，用戶互動活躍等指標。帳號綜合指標質量很高，推薦就會高。堅持不斷更、提升用戶互動就是基於這個原因，因為它會影響推薦。

  人工干預：就是把你的文章進行專題的編輯和干預，如果違反了平台、國家等方面的規定，可能會直接被下線或者封號。

  自媒體是以人工編輯和機器算法相結合的模式做內容分發的，其中大約70%的長尾流量掌握在算法手中，30%的頭部流量握在編輯的手中——特別是在涉及內容導向和價值觀的領域裡。當然，這只是一個模糊數據。更多時候，兩者是結合在一起的。編輯會在重大事件突發時，做出人工強運營並人工置頂干預，基本邏輯是：特大事件全乾預，重大事件強幹預，一般事件半干預，長尾垂直不干預。

  總結一下：

  我想傳達的點是，當你的文章瀏覽量不是很高時，不要只看瀏覽量與粉絲量。一個擁有1.5萬粉絲的科技領域頭條號、公眾號，它的價值是遠遠大於擁有10萬+粉絲的娛樂號和社會號的；一篇擁有0.5萬瀏覽量的科技領域文章，它的收益也是遠遠大於一篇10萬+的娛樂或社會文章的，所以大家一定要站在清晰明了的角度來看待瀏覽量這個問題，不要去跟不同領域的人、不同目標人群的帳號、不同目的的自媒體帳號去相互對比文章的瀏覽量和粉絲量，因為大家的領域和定位不一樣，變現的渠道方法不一樣，評判標準肯定也不一樣。