文章會先推薦給一批對其最可能感興趣的用戶，這批用戶產(chǎn)生的閱讀數(shù)據(jù)，將對下一次的推薦起到?jīng)Q定性作用。

數(shù)據(jù)包括點擊率、收藏數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、讀完率，頁面停留時間等，其中，點擊率占的權重最高。

在這種推薦機制下，作者想獲得更多的閱讀量，就必須努力把各維度的閱讀數(shù)據(jù)維持在高位水平。

了解推薦機制后，我們再來看看機器是怎么進行推薦的？

這樣可以幫助各位作者精準地找到推薦量低的原因！

推薦效果不好的原因

文章的閱讀量由系統(tǒng)推薦量直接決定，而推薦量又取決于上一輪推薦的點擊率。

因此單篇文章推薦效果不好，原因無外乎三類：點擊率低、推薦量低、閱讀量低。

1.點擊率低

低質(zhì)內(nèi)容對用戶閱讀體驗會有負面影響。

為了提升用戶體驗，機器會減少那些不受歡迎的內(nèi)容（即點擊率低的內(nèi)容）的推薦量，若點擊率持續(xù)走低，推薦量也相應地持續(xù)減少。

一般來說，如果初次點擊率不高，就很難再有較高的推薦量和閱讀量。

點擊率較低可能是以下原因?qū)е拢?/p>

1.帳號內(nèi)容垂直度較低，沒有及時推薦給相應的用戶

2.文章內(nèi)容自身問題，導致點擊率低

標題&配圖無吸引力

內(nèi)容過于低質(zhì)，引起讀者反感甚至投訴

2.推薦量低

推薦量是決定閱讀量大小的重要因素，推薦量低的主要原因有：

1.點擊率過低，將會影響推薦量

2.潛在的用戶群過小，推薦量不高

如果帳號潛在的用戶群實在過小，機器將很難挖掘到潛在用戶，推薦量自然高不了。

而潛在用戶群過小有如下原因：

話題過于冷門、生僻

涉及領域過于專業(yè)，晦澀難懂，與主流受眾有一定距離

3.內(nèi)容供過于求

追熱點已經(jīng)成為新媒體人的常規(guī)動作，但是面對同一熱點事件，如果內(nèi)容供給總量實在龐大，相應地每一篇內(nèi)容得到的推薦量也就比較少；

如何避免這種情況導致的推薦量下降問題？精選君曾寫過追熱點的2個正確姿勢，具體可參考往期文章

4.文章時效短，影響推薦量