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正文
1、首先，来看一下头条推荐量的推荐机制：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并且读完率分享转发都比较高，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。
2、文章内容自身问题，导致点击率低:这里说的文章内容自身问题，包括两方面：内容质量和选题。同样一个事件，你要分析用户在意什么，而别的头条号又很少往这方面写，比如，一个王宝强事件，人人都知道这个结果了，你没必要在往这里写，但你可以写与王宝强有关系的人，比如，情史等等，这样，你即避开了同类文章的竞争，又写到了用户想看的内容。
3、踩的标签用户群体少，推荐量少:如果你踩的标签用户群体本来就在一个特别小的范围，你要推荐量高也是不太可能的，为什么这么说，头条大数据里可以看到，根据用户的兴趣分类推送文章，而你的用户群体少的话，又能有多少推荐量呢，可想而知，这点大家应该都清楚，但这里也并不是推荐大家一定要写热门标签，热门标签你文章质量竞争不过人家也没用，要有一定用户群体的兴趣标签，凡事适度即可，过犹不及！
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4、所写的文章内容供过于求:对于系统来说，如果同一领域或话题相似内容过多，那么就会出现供过于求的现象。如，关于当下热点话题的谈论，受众虽然足够多，但是内容供给总量实在庞大，相应地每一篇内容得到的推荐量也就比较少。
5、时效性文章，影响推荐量:对于时效性文章，一定要在第一时间内发布，因为有可能一个事件的时效性不会持续很长时间。头条号进阶手册中的解释是“时效性短的文章，实际推荐时间自然也短，而短时间内可能将无法获得较多的推荐量。”