为什么推荐量比原创低；为啥我的头条号指数一直是0?发了一个视频4篇文章，就一个视频不是原创的！每天的推荐数也不低

一、为啥我的头条号指数一直是0?发了一个视频4篇文章，就一个视频不是原创的！每天的推荐数也不低

如何提升头条号指数？头条号指数由健康度、原创度、活跃度、垂直度以及互动度5个维度组成，所以提升头条号指数，需要从这5个维度着手。
满足以下条件，有利于提高这5个维度的得分：健康度：配图美观合理，提升用户阅读体验；
提升内容的易读性，延长用户在页面的停留时间；
内容吸引力强，引导用户完成阅读；
不做标题夸张，避免引起用户反感，招致举报或被机器识别打压；
不发布、传播旧闻。
原创度：尽量保证内容内容为原创，减少摘抄、编辑、整理；
在头条号首发。
如果内容先在其他平台发表，机器在进行全网比对时，也能判断出这是同一作者的一稿多投，但原创度评分会有所降低；
尽量手动发表，减少使用「微信同步」功能。
因为微信公众平台接口经常临时调整，可能导致内容不能及时同步，甚至在原创者发布之前被其他头条号「转载」，从而对原创度产生负面影响。

二、今日头条推荐量极低，也搜索不到是什么情况

今日头条平台会自动检测你的作品有没有夸张，标题会不会有吸引力这些问题之类的，也会经常会有很多误判的。
一般他会先推荐给100个人，如果这100个人里面有十个人点击你的作品，并且有两个人点赞，那这就是一篇非常成功的作品，它会时时刻刻给你推荐。
如果推荐给100个人里面没一个人要看你的作品，他就不再推荐了。
满意请采纳，不满意请追问，谢谢！

三、自媒体原创文章没推荐，是怎么回事？

媒体推荐量低，或者推荐量为0，无非就是这几点：　　(一)自媒体文章推荐量低　　　　1.内容质量不高　　内容一般最少是在1000字左右最佳，两三百字的文章是很难写的有深度，有内涵，有知识量的，文章不要死板的全是文字，最少3张图以上；
另外就是多布局关键词，让机器审核你的文章推荐给相关的人。
　　2.有违规　　违规包括标题党、标题错别字、标题符号、 我是钱QQ/微信：7399058 内容涉及黄赌毒、政治、军事、国家等内容，或者平台不适合收录等问题。
　　3.图片质量差　　图片模糊，不清晰，有水印，logo，图片不完整等。
　　4.领域不符　　如果你是娱乐领域，就不要去发历史领域，专一很重要。
　　5.内容受众人群少　　从这个图片上来对比一下，两个品牌的热度，每个群体后面都有粉丝，可关注度就很明显的差距了。
　　　　6.标题，封面差，点击率差　　标题和封面是决定改用户会不会点进去看，如果推荐100个人，没一个人点进来看，那很明显，后面的推荐量也好不到哪里去。
　　7.文章跳出率高　　点进来后，还涉及到文章的跳出率和阅读完成率，肯定不是光点进来就是有意义，还要看读者是否读完。
　　8.账号等级低　　很多平台都是有等级之分的，简单的就有新手期，我是钱QQ/微信：7399058 个人期，原创期等，额外平台如企鹅号还有首发，独家。
还要的就是直接的账号等级，1，2，3，4，5级。
　　9.各项指数分低　　指数是说的最多的内容，大家可以看一下每个平台指数分对应的评估内容。
　　10.平台的流量调整　　这个点其实和第五点相似，主要就是热点，热度，当然也并不是说，蹭了热点就能高推荐，这不是正比，毕竟热点都像追，也就导致了内容过多的状态，追热点也不是随便追的。
　　　　(二)自媒体文章0推荐　　1.内容被去重　　去重就是说：该平台，或者全网有跟你相似度很高的文章，所以平台不愿意给你推荐了。
　　2.违规　　提示违规后，一般系统是不予以推荐的。
鲨鱼媒创

四、在起点写小说，为什么别人的收藏很高而推荐低，而我的收藏很低而推荐很高？是不是因为我是在女生网，而别

首先你要知道，起点的每个号，一本书只能收藏一次，而推荐，每个号，每一天可以推荐3，5，8票不等。
所以，收藏票跟推荐票不相对应是很自然的事情。
收藏高或许是因为人家的书有潜力，读者觉得可以先养着，所以就收藏了，但因为读者还有其他的书要看，要支持，推荐票给了别人。
收藏很低代表你的知名度，你的书潜力还未开发，但你有一些朋友或者支持者，他们每天都上来给你投票。
一个号每天可以最多可以投8票推荐。
所以你可以根据你的实际情况来判断。
主站跟女站是有区别的，主站小说关注率肯定要高很多，收藏量也相对大，但因为竞争大，所以推荐票一般不会很多。
女站被关注率较低，但一旦追文了，就会一直关注下去。
所以，好好努力。

五、今日头条的推荐量为什么越来越低

今日头条的文章个性化推荐机制主要是： 相似文章主题相似性的推荐：通过获取与用户阅读过文章的相似文章来进行推荐。
 基于相同城市的新闻：对于拥有相同地理信息的用户，会推荐与之相匹配的城市的热门文章。
 基于文章关键词的推荐：对于每篇文章，提取关键词，作为描述文章内容的一种特征。
然后与用户动作历史的文章关键词进行匹配推荐。
 基于站内热门文章的普适性推荐：根据站内用户阅读习惯，找出热门文章，对所有没有阅读过该文章的用户进行推荐。
 基于社交好友关系的阅读习惯推荐：根据用户的站外好友，获取站外好友转发评论或发表过的文章进行推荐。
 基于用户长期兴趣关键词的推荐：通过比较用户短期和长期的阅读兴趣主题和关键词进行推荐。
 基于相似用户阅读习惯的列表推荐：计算一定时期内的用户动作相似性，进行阅读内容的交叉性推荐。
 基于站点分布来源的内容推荐：通过用户阅读的文章来源分布为用户计算出20个用户喜欢的新闻来源进行推荐。

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