速来了解头条号的推荐机制，让你的自媒体内容收下更多数据量！
选择在头条号自媒体平台上扎根的自媒体人，现在对头条号的推荐机制有做过什么了解吗？如果不太了解也没关系，看完这篇内容就会明白了。
头条号的推荐算法是很不错的，接下来我们一起来了解下头条的推荐机制，一起把数据上蹭蹭的提高。
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1、机器识别内容
关于自媒体平台来识别自媒体人的内容，这当然不能靠人力去做，每天产生内容众多人来审核的话实在难办到。所以就由机器来读你的内容，那机器不是人类，怎么能读懂我们提交的内容呢？
人类有人类的语言，那机器就有机器的语言，机器会把内容中出现的一些高频词汇或是相同类型中次数出现的少的词汇，转换成机器的语言进行识别，这个识别过程我们就不用管了。
我们要管的就是把内容的关键词让机器识别到，让机器精确读懂你的文章，给你的文章打上准确的标签。
2、推荐对象
那机器识别你的文章，打上标签之后，就会把文章推荐给跟文章标签一样的用户面前。那怎么知道哪些用户跟文章标签是一样的呢？一个是用户在登录注册相关账号时会填写一些信息，另一个就是用户平时浏览的文章类型。
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根据这些平台会判断用户偏爱的是哪种类型的内容，那标签和类型对上之后就会推送内容了。
3、推荐方式
在机器推荐文章的时候，头条号平台是采取的分批次推荐的方式推给用户，首先推荐的当然是与文章标签最贴近的用户类型，看看这批用户对该文章的反响怎么样，如果反响好，就会第二次推荐的时候推给更多的用户，以此类推；那第一次推荐的效果不好的话，自然推荐的次数会少、推荐的量会少。
判断用户的反响效果好坏是根据点击率、评论量、收藏转发这些数据断定的。
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