廣東有聲小說閱讀率

頭條號的推薦機制取決于多個因素，來決定推薦量的高低，所謂的智能分發(fā)就是機器算法，機器算法是一種根據(jù)用戶閱讀行為為參數(shù)，指標，進一步判斷出你的內(nèi)容是否值得推薦給更多用戶，所以你的內(nèi)容并不是人工去審核，而是全部交給機器人。機器人模擬人來確定內(nèi)容是否受歡迎，但是這種機器人在一定范圍內(nèi)是沒有辦法代替人的，比如感情方面，有時候你創(chuàng)作的視頻內(nèi)容很深刻，道理很明顯，但是機器人任然不能很好理解而錯過給你更多推薦。那么如何才能獲得更多推薦呢，只要有以下幾個方面 第一，提高收藏率，收藏率是用戶對你內(nèi)容是否有價值的一個指數(shù)標準，如果收藏率高，機器人就認為你的內(nèi)容對用戶有價值，然后給與更多的推薦，讓更多的人來閱讀你的內(nèi)容，反之，機器人認為你的內(nèi)容對用戶沒有價值，就會降低推薦，說的簡單一點，就是機器人把你的內(nèi)容推薦了一部分人，從數(shù)據(jù)反饋上來看，有很少的人收藏了你的內(nèi)容，說明用戶不喜歡你的內(nèi)容，機器人覺得再給用戶推薦意義已經(jīng)不是很大，因此就停止推薦了。 第二，提高轉(zhuǎn)發(fā)率，轉(zhuǎn)發(fā)率也是機器人判斷你的內(nèi)容是不是超過用戶的預(yù)期，用戶覺得你的內(nèi)容對更多人有幫助，或者解決了用戶某一個情緒，某一個需求，或者特別實用的技巧，或者是帶來了用戶某種心理的滿足，需要分享給更多人，這樣機器人只能從轉(zhuǎn)發(fā)率上來衡量判斷這一個過程，轉(zhuǎn)發(fā)越多，推薦就越多。 第三，互動數(shù)據(jù)，比如評論，你發(fā)的內(nèi)容如果有很多用戶參與評論，你也能夠及時和用戶回復(fù)，評論的數(shù)據(jù)越多，留言越多，用戶互動頻繁，機器人就覺得你的內(nèi)容有意義，用戶參與度很高，就會給你推薦給更多用戶，機器人推薦可能也是定時推薦，也有可能是根據(jù)評論即時數(shù)據(jù)推薦，定時推薦，就是每個兩小時來檢測一下你的評論數(shù)有沒有提升。如果有提升，就推薦給更多用戶。 第四，點擊數(shù)，讀完率等都是機器人來判斷你的內(nèi)容是否優(yōu)質(zhì)的重要參數(shù)，如果你的點擊率很高，但讀完率很差，則會被判定為標題黨，減少推薦或者停止推薦。如果點擊率很高，讀完率也很高，表示文章優(yōu)質(zhì)，則會增加更多推薦。 總之，一個機器人的推薦多少指標遠遠不止這幾個，但是這幾個是核心指數(shù)，重要指數(shù)，因此作家在創(chuàng)作的時候，一定要迎合這幾個指標去衡量內(nèi)容，你的內(nèi)容是否能夠提高收藏，是否給用戶有價值，是否能夠得到用戶轉(zhuǎn)發(fā)，是否有很多用戶來評論，視頻內(nèi)容有沒有值得用戶討論的點或者素材。如果視頻內(nèi)容中一個點是用戶期待的，那推薦量一定會很高。 另外一點要注意的是，視頻內(nèi)容中的冷啟動也非常關(guān)鍵，冷啟動意思就是機器人會先適量的推薦給部分和視頻標簽相關(guān)的人作為參看依據(jù)，這一部分的數(shù)據(jù)反饋直接決定了你的視頻內(nèi)容是否需要推薦給更多的人。那么這個冷啟動需要注意的就是你的內(nèi)容在發(fā)布的是標簽一定要寫的很精準，如果標簽不精準，機器人都推薦給不喜歡你內(nèi)容的人來閱讀，自然反饋就不會高，從而錯失了推薦更多人的機會。 希望此回答能夠給你有所幫助，

B 滿分：2 分

全館讀者一年內(nèi)平均每人所借出藏書冊次比率，是用全年借出冊次除以全館讀者借書人數(shù)得出的比值。