「特殊手段」获得10万+阅读量的操作细节与巨大风险，自媒体平台内
自媒体平台文章的阅读量很大程度上取决于系统的推荐量，那么一篇文章的推荐量，是由什么因素决定的呢？要弄清楚这一点，我们需要先了解头条号等自媒体平台的推荐机制。机器能聪明地将文章精准地推荐给可能感兴趣的用户，是因为它既能「读懂」文章在讲什么，又能「猜出」用户想看到什么。
本文第“一”、“二”部分引用至今日头条、百度百家和企鹅平台，值得一读；第“三”部分为亲测数据。
一、系统对文章进行特征识别，判断文章的类型和领域
如一篇体育类文章内容关于某场足球比赛，那么文章可能会出现的高频词就包括球员名字、足球术语或技巧等，如「博格巴」、「射门」、「突破」。系统判定出一篇文章的关键词后，会将这些关键词与文章分类模型进行比对，命中哪些分类词库关键词的比例大，文章即被打上该分类的标签。
因为这种关键词识别机制的存在，作者应尽量避免在文中过度使用非常规词语，如活久见、腿玩年、城会玩等，给自己的文章增加理解障碍。行文用词规范，机器可能更懂你的文章。
除文章正文关键词识别外，机器还会对标题进行关键词的识别和分类比对。因此，在标题中露出具代表性的实体词，可帮助机器理解你的文章。
例如，同样一篇足球类文章，标题「大胡子梅西，大胡子阿奎罗，大胡子伊瓜因，阿根廷美洲杯冠军稳了！」，就比标题「三人蓄须明志，誓要实现多年远大理想」含义更明确，更利于系统识别，获得更多的推荐量。
提示：
同类文章中出现次数少：作者撰文时常用到的虚词、转折词等出现频率也很高，但它们不会作为关键词被提取出来，因为这些词在文章中是普遍存在的。
二、你的文章会被推荐给哪些用户？
每个人的阅读兴趣都是大不相同的，个性化推荐机制要做的事情就是——让每位用户看到可能感兴趣的内容，这也是用户每天会「沉迷」在今日头条等自媒体平台上的原因。
因此反过来，作者创作的内容也就只会被推荐给可能对它感兴趣的用户。比如，某一篇关于C罗的足球文章写得极出色，阅读量超过了100万，放在朋友圈是可以刷屏的爆款文章，但对足球毫无兴趣的用户在今日头条上仍然是看不到这篇文章的。
这种精准推荐，是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在机器中，每位用户实际是由大量数据构成的，用户的阅读兴趣就藏在这些数据中。
不同数据对用户兴趣计算所占权重不同，数据包括：
（1）用户的基本信息
性别、年龄、所处地理位置（城市或地区）；
使用机型、授权账户（如微博、微信等）、手机上经常使用的其他 App 等；
用户主动订阅或喜欢的内容
订阅帐号；
订阅频道；
关注的话题；
（2）机器通过计算得出的用户阅读兴趣
用户阅读过的文章分类和关键词；
用户聚类：相似类型用户还喜欢阅读的其他文章类型；
用户在今日头条客户端主动标记「不感兴趣」的实体词或文章类型。
根据以上数据，系统对用户的阅读兴趣就能有个基本的判断。一般来讲，用户使用产品时间越长，系统积累的阅读数据越多，对其兴趣的判断也就越准确。使用产品的用户越多，系统对用户聚类的判断也越准确。
通过对数据的处理，每位用户将被机器打上各种标签，如一个用户阅读的文章中关键词排名靠前的是：C罗、尤文图斯、欧洲杯、小米、魅族、苹果。那么，这位用户可能被打上「足球、「尤文图斯」、「科技」、「手机」、「米粉」等标签。不同的用户会被打上不同的标签。
当一篇带有「C 罗」、「足球」标签的文章在进行推荐时，系统会将其自动匹配给带有「C 罗」或「足球」标签的用户，这便是推荐引擎的个性化推荐。当然，系统推荐的实际情况会远比这复杂得多，但推荐的基本原理便是，机器通过数据来理解文章和用户，并对两者进行匹配。
三、分批次推荐—滚雪球式节节攀升
文章首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的用户，（这批用户的阅读标签与文章标签重合度最高，被系统认定最可能对该文章感兴趣。），这批用户产生的阅读数据，将对文章下一次的推荐起到决定性作用。
数据包括点击率、收藏数、评论数、转发数、读完率，页面停留时间等，其中，点击率占的权重最高。这很好理解，能吸引众多用户点击的文章，自然会被认为更可能是好文章。
文章的首次推荐，如果点击率低，系统认为文章不适合推荐给更多的用户，会减少二次推荐的推荐量；如果点击率高，系统则认为文章受用户喜欢，将进一步增加推荐量。以此类推，文章新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率为依据。此外，文章过了时效期后，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。
例如，
一篇文章首次推荐给了1000个用户，如果这批用户的点击率较高，系统判定用户非常喜欢这篇文章，将其扩大推荐给10000个用户，如果这轮推荐用户的点击率仍然维持在较高水平，那么系统会将文章再次扩大推荐给30000个用户、50000个用户、100000个用户 ······推荐量和阅读量便如滚雪球一般节节攀升。直到文章过了24小时时效期，新一轮推荐的推荐量才会逐渐衰减。
亲测数据：今日头条约每隔30分钟左右推荐1轮（不同领域，间隔时间会有不同，我测试的是生活领域，有的领域会在24-72小时内匀速推荐），其中1、3-5轮内很重要，如果1、3-5轮内没人看，推送量就会减少，其中最重要的是第1轮推荐的阅读量。
前30分钟，如果推荐阅读比达到10:1，即算正常的阅读率，今日头条会继续正常推送；
前30分钟，如果推荐阅读比达到5:1，即算是爆文，今日头条会加大推送量。
如果1、3-5轮内，推荐量很少，但文章质量很好，可以通过“特殊手段”提高阅读率，进而促使今日头条等自媒体平台加大推荐量。
例如：如推送量达到50万，可以使阅读量提升到：4万站内+1万站外，只要达到10:1的推荐阅读比，自媒体平台就会继续加大推荐量。
提示：如果你的文章是在24-72小时内被匀速推荐，那么你的阅读量也必须是匀速增长，但通过操作实现这个“状态”是比较难的。因此，无论多么高明的“特殊手段”都隐藏着巨大风险，也包含很多的操作细节，这些都无法在此详细描述，有需要的小伙伴可以头条私信单聊。
四、PS：热度期与间隔期
热度期：通常是1-2天，主要是适用于写娱乐等热点信息。比如针对某个热点电视剧，或电视剧里的热点人物，可能他在某一个时间段是热度，你如果在这个时间段写这种东西的话，相对来说它的推荐量就更高。
间隔期：主要是针对视频，视频的推荐时间会比图文更长久，通常会维持数月，甚至有的平台（企鹅）一年以后还在推荐。
