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今年，可谓是自媒体行业的春天，各大巨头纷纷表示要花重金给自媒体创业者。给人的感觉就是得内容者得天下的意思。
而今日头条作为目前众多网络媒体从业者的首选内容分发平台之一，拥有着巨大的流量和分发能力，其推荐机制一直是一个“未解之谜”，表面上相差无几的文章，有效数据的差距有时候能达到十万甚至百万级别，今天我们就来分析一下头条的用户特点和传播机制，告诉你这个”未解之谜“的一部分真相。
头条用户数据概况
文章推荐流程
首先是审核头条的算法里包含一个可被拦截的内容库，出现匹配的内容审核就不通过。标题和正文都可能是不过审的原因。标题太夸张或者是包含敏感词的，会被退回修改。有些过份的的词汇出现时，系统甚至会提示无法提交。值得注意的是，如果文章第一次没有过审，会退回修改；以个人发布经验来看，文章再次过审也不会被推荐。文章过审后，作者也可以进行修改，提交后重新审核，头条官方的说法是发布后反复修改不利于文章的推荐。建议作者不是大错误就不修改，提前检查好文章，一次到位。以个人经验，已经被推荐的文章，如果再去修改，也会影响头条的推荐，很可能修改之后，就不怎么推荐了。其次是去重去除重复的文章能够优化用户体验，对于每一位用户，同类主题文章看一篇就够了。而头条用户兴趣主要根据用户点击来判断，如果每次都推荐相似的文章，势必体验不佳。另外，这也是保护原创的一种手段。消重机制主要有两点值得注意，一是申明原创，这篇文章就会作为主要推荐，后来的抄袭者就会被消重，由于这一切都靠算法抓取文字片段，洗稿操作适合也会绕过算法。二是没有勾选原创，或者原创没通过，先发就不一定有优势。在时效期内（24小时、72小时、一周，根据新闻热度的不同来定）头条可能选择更权威的号作为来源。也就是说，一则相似度很高的内容，自媒体先发，没有申请原创，像央视新闻这种权威媒体后发，头条选择央视新闻的可能性更大。除了正文，标题和封面图同样会被消重。如果后台显示推荐量为零，那就可能是文章被消重处理掉了。另一类是相似主题消重。一般出现在跟热点，媒体、自媒体都会从不同角度挖掘热点背后的信息，但背后信息毕竟有限。前面也说到公众号是中心化平台，不同公众号聚集的人相对封闭，即使相同的信息也能获得不错的阅读量。而头条是去中心化平台，只需要几篇文章覆盖到整个事件就行了。所以，在今日头条上抢热点，一是速度快，头条号甚至优先于公众号发布；二是角度独特，类似高能E姐写王宝强事件这种。最后是推荐说推荐之前，需要大概说一下推荐系统。头条的推荐算法就是很典型的推荐系统。每个用户都会有自己兴趣的一些特征，每篇文章也会有一些tag来标识这篇文章应该推荐给什么样的用户（关于推荐系统，我近期会写一篇文章来详细介绍一下，感兴趣的朋友可以关注我的微信公众号，狂奔的豆沙包）。头条的推荐大部份权重是依赖用户的点击的，当用户第一次进入头条的时候，就是推荐系统里常说的冷启动。这时如果用户在通过社交账号登陆时，算法会解读用户兴趣，形成用户画像，根据用户画像来推荐感兴趣的文章。在用户使用过程中，算法会根据用户的点击、搜索、订阅等行为优化用户画像。如果用户不登陆，头条会推荐一些大众化的内容，再根据用户点击来确定用户画像。文章经过审核和消重后，会分批次推荐给用户。首先推给最感兴趣的用户，然后根据这批用户的反馈信息决定下一批的推荐量，反馈信息包括点击率、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。首轮推荐后，如果点击率低，系统就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小时或一周。所以，要实现高阅读量，提高文章的点击率很重要。
头条用户兴趣分布
我们从一些数据来看看今日头条的用户画像。
从年龄、城市分布来看，18-30岁人群占到近86%，二线城市及以下占近73%。18-23岁主要是大学阶段，24-30岁则多是职场执行层，同时又处在竞争相对不那么激烈的小城市，他们都有一个共同的特点——闲。
闲就需要娱乐，头条之所以会有这么大的流量，就是在一定程度上补充了这部分用户打发时间的需求，同时又提供大量的新闻资讯，满足用户获得信息的需求。
根据头条发布的2016移动资讯行业细分报告可以看出，今日头条娱乐兴趣用户占全平台总量68.29%，占比排名第一。其中视频类阅读量增速最快，整体阅读量最高。此类内容在发布时可优先考虑视频，其次是图文。
占比第二是的社会类资讯，达67.29%。社会类主是通过图文阅读。但自媒体发布社会类内容审核难通过，大部分内容由主流传统媒体提供。三月份有两会，又有“萨德”热点事件，这应该是今年社会类资讯阅读量较高的时期。
占比第三的是搞笑类，占46.56%。主要阅读形式是视频。95.73%的文章在1000字以下，文章短是搞笑类传播广的一大特点。还有时政类、情感类、健身类、汽车类兴趣用户占全平台总量超过20%。
可以看出，头条用户喜欢的内容多是消耗时间的内容，而对于知识类干货等帮用户省时间的内容则不是那么受欢迎。
除了大众喜闻乐见的内容外，在推荐机制方面还有一些原因影响阅读量。头条官方的解释有这5种情况：
文章话题过于冷门、生僻，涉及领域与主流群众有一定距离，导致潜在用户群很小，形成不了大规模推荐；内容供大于求。比如跟热点，就会出现很多相似的内容，虽然受众足够多，但分到每一篇的推荐量就很少了；时效性短的文章，推荐时间也很短，推荐量较低；在推荐量增长没达到一定数量级，即使点击率较高，文章阅读量也不会高，因为内容并没有得到大范围的验证。在后续的推荐中，如果推荐量持续攀升，阅读量可能会稳步增长。账号内容垂直度较低，不在自己擅长的领域发文，机器算法会重新识别分类再进行推荐，时间上会延长。
