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如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

时间:2020-07-27 15:57:06  来源:  作者:
如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

大家好呀~

今天,灵遥将为你带来一本新书,名字叫做《走进内容推荐时代:写给内容行业从业者的推荐分发入门书》。

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

也许,你生活中曾经有过这样的场景:

在上下班拥挤的地铁中,打开头条、抖音、微博等平台,查看新闻或者八卦;午休的时间,拿出淘宝,为家里添置新的收纳盒;周末打开美团和大众点评,去搜寻周末好去处……

如果说,你的这些行为有什么共通点,那一定是会在搜寻到你想要的信息同时,被平台额外推送N多相关信息。

比如,你如果在淘宝搜索界面里输入了「晨光签字笔」等字样,那么你将搜到的相信除了「晨光签字笔」,还会有「三菱签字笔」「百乐钢笔」等相关文具。

而,你若是在接下来的几日内,再次打开淘宝,那么推荐给你的物品又会延伸到文具盒、贴纸、笔记本、涂改液、收纳盒等等。

对于用户来说,这样的设定可以说是「喜忧参半」。

喜的是能够通过一本书,找到10余本与它主题类似的书,完成一次主题阅读,忧的是内心稍微不坚定,购物车、书架、收藏夹里便会被各种不必要的信息占据,以至于找不到你需要的信息。

那么,这些纷繁复杂又引人入胜的内容,又是如何推到用户手机里的?有志于从事自媒体的你,又该如何利用这些规则,让你的创作被更多的人看到呢?

来和灵遥一起读读这本《走进内容推荐时代:写给内容行业从业者的推荐分发入门书》吧~

01.

推荐的起点:断物识人

尽管推荐系统中应用到了各种高深的算法、架构,但是其基础原理是朴素的:更好地了解推荐的内容,更好地把内容推荐给想要看到的人,从而更高效地完成内容与人之间的对接。

因此,一个平台若是想要把内容推荐给人,首先便要充分理解这份待推荐内容的特点是什么。因为,如果连推荐内容的特点都说不明白,那就妄论推荐效果了。

如你所熟悉的一样,推荐的算法同样是「贴标签」。

比如,你有一个朋友,他是一个算法工程师,你现在想要把他介绍给你的朋友,那么,对于程序员,你往往会说,这是xx,和你一样,是一个算法工程师,负责balabala;如果是对你的球友,你可能会说,这是xx,篮球打得特别好,我大学校队的;如果是你父母,你可能会说,这是xx,我大学最好的朋友,等等。

换言之,便是你会在介绍这个人的时候,结合介绍人的身份,给他安一个标签,而为了去说明这个标签,你往往会在介绍了这个人是xx后,辅以量化的信息,来帮助别人更好地了解它。

但是,这个人只有上述描述的特点吗?也许不是的。

比如,他可能又高又帅,可能是一个孩子的父亲,可能热衷于慈善,刚捐了10000元给希望工程,但是,你却只选择了他与受众关系最密切的标签,并没有告诉球友说,他和他老婆夫妻恩爱,毕竟,这与你把他介绍给你球友的目的并没有太大的关联。

由此可见,标签是我们对一个东西高度抽象后的理解,它并不能够代表一个人生活的全部,但能够帮助我们在一瞬间抓住对方的注意力,与对方建立起联系。

同理,识人也是如此。

你除非是某某平台的重度用户,每天都会花大量的时间在平台上,平台才有机会收集到你更多的信息,来为你进行画像。

因为,仅仅凭借着一两次的信息搜集,再厉害的平台很难知道你到底是一个什么样的人,然后结合你的需要,为你推荐内容。

而后,完成了断物识人后,平台便会根据「物以类聚,人以群分」的逻辑,来为用户做推荐了。

以内容推荐为例,其用于相似度计算的常见因素有:作者层面的相似性(基于订阅和偏好关系)、内容层面的相似性(如,关键词、话题、类目、标签等等)

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

于是,你常常会发现,一旦点开了某个创作者的信息,或是主动搜索了某个关键词,那么便会在接下来的一段日子里,收到许多高关联性的推荐。

02.

内容推荐的3个问题

了解了内容都是如何一步步被推荐到你的手机里以后,我们再来看看内容推荐存在的3个问题:推荐重复、推荐密集、时空限定。

  1. 推荐重复

在内容生产门槛不断降低,人人都可以是创作者的大背景下,一个新闻事件发生,权威机构源源不断发布新闻通告的同时,有许多人都会从不同角度进行评论,搬运工也会批量产生蹭热点的内容。

而,内容的大繁荣自然也带来了信息过载的问题。

比如,你想要了解一下《三十而已》这部热播剧讲的是什么,可能从网上搜出10余篇,乃至百余篇从各个角度讨论这个主题的内容。

作为一个用户,你虽然会在读到第一篇的时候,觉得很新鲜,但随着阅读量的增加,和投入时间的增加,必然会导致边际效应递减,从好奇转为厌恶、烦躁。

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

于是,这也使得各大平台在筛选优质内容时,除了注重内容的原创性,还注重内容是否新颖、信息增量是否够多。

因此,你如果想要写的内容恰恰是大家都在关注的话题,那么一定要写出你自己的观点和视角,切不可新瓶装旧酒。

  1. 推荐密集

讨论完了如何应对内容重复后,我们再来一起看一下推荐密集成因和应对之道。

其中,导致内容推荐密集的原因:

一个是因为用户的短期兴趣点通常比较明确,会因为特定事件或人物快速聚焦

比如,这半个月,最火的话题无疑是A股市场、综艺乘风破浪的姐姐,和电视剧《二十不惑》《三十而已》,等等。

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

二一个是系统对用户的兴趣理解不够,或是仅追求点击量放大了用户对某方面信息的渴求。

比如,灵遥我自己虽然这段时间因为想换一套床上用品,所以会去比较各种床上用品的性价比,但是,我一旦买到手后,便不会再对这个主题感兴趣。这时候,淘宝若是再给我推类似话题,便会下意识地引起我的厌烦。

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

因此,为了应对推荐密集,好的平台往往会优化算法对内容的理解,来避免同一题材、同一作者、同一子话题、同一实体词的密集推荐导致的厌恶心理。

你如果是一个内容创作者,除了写自己的东西,更要去多阅读平台上的其他东西,做好定位,在细分领域里做到第一。

 

3. 推荐单一

最后一个推荐的误区,是推荐的单一性。

作为一个个体,我们的时间是有限的,精力是有限的,所以,会对某一个或者两个领域保持持续的关注,而对其他领域保持一种知道有这个的状态,往往是我们生活的常态。

但是,这并不意味着说,我一个写情感文的创作者,会对比如科技、宗教等平日里几乎没有搜过的话题,一点儿兴趣都没有。

换言之,如果某个平台发现了我对未知领域的诉求,主动推荐相关的内容给我,我非但不会觉得时间被浪费的,甚至还有可能觉得,嗯,这个有意思,我想多了解一点。

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

可惜的是,由于平台的算法大多是基于用户过往的信息搜集,因此往往很难去做到说,「我试着推荐一点ta没有搜索过的内容给ta」。

于是,我们很多人便只得反复去看那些我们感兴趣的,或是已经熟知的内容了。

因此,虽然平台鼓励垂直创作,鼓励深入挖掘一个领域,但是,出于对拓宽思维边界和维护账号新鲜感的考虑,灵遥还是真心建议你,保持28原则,即每输出8成细分领域的专业内容,便要输出2成你对其他行业的思考。

 

03.

内容变现,

靠的从不只是内容

了解了推送是如何发生的,以及推送都存在哪些误区后,灵遥想和你聊聊,我作为一个自媒体,我是如何看待「文章质量」以及「爆文写作」这两件事的。

首先,越来越多的内容分发平台开始引入机器的时候,相信会有不少自媒体人,会与灵遥一样,有着同样的疑惑,那便是,我这个内容明明挺好的,但是为什么推荐量和阅读量都那么低呢?

如何利用自媒体平台的「推荐机制」,写出叫好又叫座的爆文来?

 

其实,要回答这个问题,我们必须从两个维度来看。

一个是,你如何定义「质量」。

内容创业领域,「质量」是一个非常虚的概念。

因为,对于任何一个创作者来说,你每写下第一个字,都像是你的孩子都一样,凝聚了你的心血。你但凡会愿意把它给发出来,那么至少潜意识里,你是看好这篇文章,或者说对这篇文章有期待,会期待更多人读到它的。

但是,你自己认可,并等同于市场会买单。

因为,这会涉及到一个普适性问题,比如,同样是科技领域的写作,一个与我们日常生活相关的黑科技,明显会比火箭发射领域一个攻关难题更有市场。毕竟,大多数人在读到后者时,下意识反应都是,这与我有什么关系。

二一个是,推荐系统本身是一个会极度放大优缺点的系统。

具体来说,便是一篇文章如果点击率高,点赞率、转发率高,互动多,便会被系统自动判定为好文章,反之,则会被机器认为这篇文章的质量欠火候。

因此,你如果想要写出一篇爆款,很重要的一点便是去适应规则,选择大家都感兴趣的主题,然后在文字表达上,尽可能地通俗易懂、接地气一点,具体来说:

  1. 选题:选择大家都感兴趣的,都在讨论的话题,多讲你身边正在发生的事情;
  2. 标题:多用实词,少用虚词,直接告诉读者能够从你的文章里收获什么;
  3. 行文:观点优先,三段式结构,是什么、为什么、怎么办?
  4. 语言表达:清晰、流畅、没有错字、病句
  5. 配图:符合主题,美观大方。

以上,便是本书的内容。

希望对你有帮助!

文 | 武灵遥,一位践行着「日读书一本,日更文一篇」的职业读书人,更多好书拆解详见个人公众号:书语人间(syrjjy)



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2020-07-27   自媒体 推荐机制 爆文  点击:(3)  评论:(0)  加入收藏
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