目前,在各个自媒体平台上,基本上都是通过机器或者半人工推荐的,在算法机制平台,一篇文章的阅读量大小很大程度上取决于平台的推荐量,因此,我们需要了解一下平台的推荐机制是什么样的?
一篇文章上传平台并完成审核后会进入机器的推荐系统,系统会自动识别文章内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户。再根据首批用户的反馈进行多批次推荐或停止推荐,这是最基础的逻辑。
目前所有算法平台都以此逻辑模型来操作,那么整合此逻辑模型中的影响因素后,我们得出结论是:转化率=推荐给目标用户后获得的阅读量/推荐量
如果算法机制是人的话,费力气将你的文章内容推给了10000个用户,最后只有1个用户点击播放,自然不会再次推荐。
系统每批次推荐量的量级都是根据上一次文章的推荐后的转化率来评估的。所以,大家在发布内容后发现会经历:正在统计推荐量——已推荐——已推荐的数量不断增加——已推荐数量停止增加几个过程。
正在统计推荐量,就是系统在识别文章内容的分类、标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户。那么,获得正面反馈后,就会多批次增加推荐量,直到正面反馈停止。如果首次推荐的转化率差,后面就不会再获得推荐。
因此,推荐给目标用户后获得的阅读量就变得至关重要,是影响转化率的唯一变量,直接决定着推荐量的多与少。
它的决定因素分四点:1.分类 2.标题 3.用户垂直精准度 4.配图
分类和用户垂直度
根据机器推荐系统的逻辑——文章上传并审核后进入推荐系统,系统识别文章内容的分类,标题等标签信息后试探性推荐给首批目标用户。
那么,你发布的内容能够被系统识别出标签信息并推荐给标有该标签的目标用户就格外重要。
目前,关注健康领域的人们越来越多属于广泛人群,但是,在健康领域中,如果你的病种属于冷门,那么,就要考虑到,有可能在推荐系统中,因内容分类冷门儿导致潜在目标用户群过少而难以获得推荐量。
因此,一家医院,在写作本病种文章时,要注意广泛匹配人群,锁定平台的广泛分类去输出内容,容易获得好的推荐。这也是为什么泛娱乐内容阅读量超高的主要原因之一。
当然,如果你能深耕某个垂直细分领域,不断的获取用户行为反馈的数据与收益,在长尾效应下,选择大平台,垂直内容培育会更容易些。
这里还要强调一个板块——用户画像。
2016年,中国有7.3亿网民,今日头条以5.5亿用户量占比75%,到达这个体量的平台,其用户画像与中国网民的画像几乎是一致的。
比照中国13.7亿人口,中国网民还存在4-5亿的上升空间,再回想内容分类和目标用户,你可能会更能认知,踩在哪个分类领域里,面向哪层用户群,与你的最终目标是紧紧相扣的。
如果你的医院是一家综合性医院,梗看重品牌的传播,那么,可以选择平均阅读量最高的内容分类来撰写你的自媒体内容,如果你是一家专科医院,希望能够获取精准的人群,实现线下的变现,那么自己医院的核心病种,垂直领域分类的长尾效应的内容更适合你,这部分的用户价值相应也更高,商业变现实施空间也更大。
因此,医院机构在进行自己的自媒体建设中,账号专注单一垂直分类就显得非常重要。
目前,在各个系统平台,在前期识别并确认账号的分类领域后,当该账号发布不属于已确认的分类领域的内容时,系统需要重新识别分类再进行推荐。这导致会延长推荐启动时间,无法在规定时效内,推荐给绝对目标用户。自然难以拿到良好的转化率成绩,阅读量也不会很理想。
标题
在这里,不想再探讨标题的写作,这个问题需要很长的篇幅来研讨,其实,标题字数的长度也会影响文章的阅读量。总体来说,标题字数长度在25-30个字内的文章的阅读量最高。
这主要是因为:第一,字数越多越有空间包含更多的关键词信息,从而使得系统识别更明晰更丰富,得以推荐更精准垂直的目标用户,获得更多的阅读量。
如果你的文章标题内可识别关键词信息过少或对应标签缺失,推荐系统只得无目标“试探性”推荐,无法保障推荐的用户垂直精准度,自然难以获得良性反馈。
第二,从用户阅读标题时可接收到的内容信息量来说,字数越多越有空间将文章的内容表达完整及包装,起承转合,获得更多的阅读量。
所以我们在起标题时,要注意,在内容基础上怎么用标题吸睛。哪些词能够刺激到用户的G点,使得用户在阅读标题的3秒内,获得百发百中的刺激反应。
在互联网阅读场景下,标题的存在不再是传统意味上的“画龙点睛”。更要背负“诱发点击”功能。
如何起标题与其说是语言艺术,不如说是心理学艺术。标题直接决定着用户是否会打开你的文章阅读。
还有些针对标题的细节建议,标题尽量通俗、易识别、口语化。
图片
基本上,在一篇文章中要配置至少三张图片,以便增加文章内容的展现幅度,在这种图文展示中,标题和三张图片构成了吸引读者的第一窗口,在这种展示窗口中,三张图片的作用等同于标题,这就要求,我们在配图时,要能体现你的文章内容的核心亮点,并能彰显一种冲突张力最好。
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