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本文主要介紹了公眾號的新推薦機制，如何運用人工智能技術提高文章推薦成功率的方法，以及運營者應該如何利用這些數據分析和改進自己的推廣策略。

很久之前公眾號的整體的推薦機制有許多變量因素，但是最近公眾號重新調整了一下整體的推薦機制，尤其是公眾號整體還整體接入了騰訊元寶AI的能力里面，讓公眾號重新搭上了AI這一趟車。

下面先總結一個整體的推薦流機制，給大家做一個簡單的了解。

1、任何UGC都會有一套免疫機制！?

公眾號其實就像人體一樣，當我們大家發了無數的文章進去以后，總會有一些病毒性的文章，那么公眾號作為微信的UGC平臺，那么自然而然的，也會有自己的一個免疫機制，進行進一步的篩選。

首先就目前公開的信息來看，我們知道已公開的文章，不管是全部通知還是非全部通知，其實都是會進行到公眾號的篩選的大平臺里面，但是公眾號會利用整體的AI能力進行剔除，將一部分違規等因素，例如像廣告，營銷，水文或者AI創作等文章進行剔除。

其次的話公眾號歷史的文章也會進入大的篩選機制，整體會看這個公眾號歷史被查看的次數的，并且粉絲的粘性也會進一步的篩選，從而完成1.0的篩選。

當然，如果說創作者自行設置不被平臺推薦的話，也是不會被推薦的。

當這些篩選全部結束了以后，才會開始利用算法的能力，針對文章多次出現的關鍵詞，并且系統總結出來的文章內容進行提取，用戶畫線的內容也是會被系統采納，最周進入匹配的環節。

2、新機制下公眾號更注重的數據?

當我們打開公眾號的數據中心的時候，我們其實可以看見一個數據板塊叫做【推薦漏斗分析】，他的整體數據維度僅僅只有三個：曝光次數，閱讀次數，讀后關注次數。

除了這三個以外，還有兩個閱讀率跟讀后關注率，這意味著新版本的公眾號推薦機制等多會是圍繞這幾個方面進行展開。

當我們的公眾號進入的推薦以后，系統會給一些基礎的流量池，這個流量池整體來說其實是不固定的，但是基本上是在300左右，然后根據這個流量池整體的曝光到點擊率的情況，進行系統的判斷是否進入下一個流量池【其實有的人說感覺有點像抖音或者小紅書的機制，請不要懷疑就是】，一般來說推薦流量越大的話，整體閱讀量跟轉換率都是會整體增長的，我簡單給大家畫了一個圖，方便大家做一個理解。

通過這樣的機制情況，公眾號就形成了一個簡單的機制，可以通過曝光次數知道你跟其他創作者之間的差異，同時的話也可以通過這個推薦算法的完善，進一步的知道不同渠道對于公眾號文章整體的貢獻，篩選出符合你公眾號定位的人群。

3、怎么樣充分利用新的機制提高閱讀量?

如果說我們單純的從數據的唯獨來說，我們能看見的就是曝光，點擊，跟閱讀后關注，甚至最多一個閱讀時長跟閱讀完成百分比的數據，這些數據看似簡簡單單沒有任何關聯性，但是從真的公眾號從業者來說，其實是可以考慮從下面幾個維度進行多方面調整的。

關于點擊率的情況來說，其實這個邏輯還是很早期的那一套，通過標題的吸金成都最終拉到整體的點擊率，只要不違規的情況下，文章標題跟文章封面的話，還是比較容易吸引人點擊的。

至于閱讀時常跟完成比的話，他整體還是跟隨文章的質量走，但是隨著整體AI的深入，其實慢慢的也充分的利用AI工具的進行營銷，例如把同選題的高閱讀量文章拉入Ai進行分析，在進行深度拆解關鍵詞的維度以及關聯相識觀點等，進行進一步的優化，從而進行提高文章閱讀量，但是隨著我們深入的測試以后，我們發現很多文章并不是依靠著原創度提高的，而是關鍵詞吸引的用戶。

當然以后上都是我們常年發表文章以后的，進行整體的總結，只有當我們的文章搜索流量越來越大的情況下，他的整體推薦機制才會越來越高。