本篇文章主要介绍了" 爆文软件小儿科，一般人熟视无睹的今日头条爆文黑科技"，主要涉及到方面的内容，对于网站推广感兴趣的同学可以参考一下：
去年老徐一篇《【万字猛料】今日头条打造爆文技巧，咱先来一小步，搞个100W+》掀翻了今日头条玩法的底裤，随后世面上今日头条板块的jrs看球网直播吧_低调看直播体育app软件下载_低调看体育直播各色培训似乎都能看到洒家的影...
头条指数实时提供当下热点事件的舆情监测，以及过往事件的数据查询。政府机构、企业部门可以实时分析移动资讯中最受关注的社会问题、热点事件和舆情动向，为形成舆情解决方案奠定基础。
头条指数对于用户群体兴趣的分析来自于今日头条用户的阅读分享评论等行为，依赖大量维度的细分与组合，企业的精准营销和投放乃至投后的监测、跟踪、反馈都能找到科学的数据作为依据。
最后来一段名词解释：
头条指数是今日头条推出的一款数据公共服务产品，基于今日头条智能分发和机器推荐所产生的海量内容数据，在内容创作、舆情监控、精准营销等应用场景下，为用户提供关键词的挖掘、热点事件分析和行业报告下载等服务。
再提一下头条指数入口：https://index.toutiao.com
热词分析
这部分的内容就在如图所示的犄角嘎达，不知你的好奇心是否探索过那里。发布时间为2017-03-10，大大晚于洒家之前的文章。
如何用好热词分析功能，生产更优质的内容?
相较微信、微博依靠粉丝来带动阅读量的方式，头条号依靠的是机器算法推荐，媒体内容得以摆脱漫长的粉丝积累过程，高效地预见感兴趣的人群，快速打造 10w+，甚至 100w+。因此，系统对于内容的辨识、推荐对于一篇文章来说至关重要。
哪些因素会让系统降低推荐量?哪些方法能够避免这些因素?
今天，媒体实验君就教大家如何利用热词分析功能来增加系统推荐量，提高文章的阅读量。
推荐效果不好的相关因素
首先，先了解一下哪些因素会导致系统的推荐量不高。
推荐效果不好的相关因素
上图是从头条号进阶手册中，概括出的推荐效果不好的相关因素
而借助媒体实验室的各项功能，能够帮你有效的在创作开始之前就避免一些问题。毕竟除了文章的内容以外，选题对于文章的推荐量同样有着很大的影响。从以下 5 个方面来谈这个话题：
- 文章内容自身问题，导致点击率低
- 潜在的用户群过小，推荐量不高
- 内容供过于求
- 时效短，影响推荐量
- 其它
1.文章内容自身问题，导致点击率低
文章内容自身问题，包括两方面：内容质量和选题。将从选题的角度来教大家如何避免这个问题。
举例，前段时间一篇关于支付宝大楼的文章在头条号上取得了接近 200 万的阅读量。但是，同一时间，一篇内容相似的文章，阅读量却相差了一万倍。
以下是两篇文章的标题：
- 《马云建造支付宝大楼，被网友吐槽：这趴着把屁股撅的好高，真到位》
- 《支付宝新大楼曝光，网友吐槽：屁股撅的好高，这很支付宝》
虽然影响的原因很多，但是从标题的角度来说，第一篇一定是系统更愿意去推荐的，为什么呢?
先来看下面这张趋势图，通过媒体实验室的热词分析功能，将「马云」和「支付宝」两个词进行「热度趋势」的比较。选择的时间段是在文章发布前的一个月，也就是 2016 年 12 月 15 号到 2017 年 1 月 15 号。
「马云」和「支付宝」的热度趋势对比
从趋势图中，可以发现，「马云」的长期热度一直是高于「支付宝」的。虽然在 14 号左右，因为支付宝五福的事件让支付宝的热度高于马云，但是总的热度依旧是马云比较高。
在两个标题中，第一个标题涉及到了「马云」、「支付宝」两个热词。一个是长期热词，一个是短期热词。而第二个标题，却只使用了「支付宝」一个热词。
在不考虑其他因素影响的情况下，第一个标题显然更可能会受读者青睐。
