頭條系統推薦量多少和什麼樣的內容和字眼關係不大，推薦量的多少是有下面兩大關口決定的。
第一關口是否推薦。頭條系統首先判斷這個作品是不是原創，帳號是否活躍，賬號的領域是否垂直，作品的封面和標題是否與內容相關，帳號的信用分是否高等，如果這些要素綜合比較高，系統就給予推薦，否則系統不予推薦，至於推薦量能達到多少，就要看下一關口。
第二關口推薦多少。其實作品推不推薦是系統決定的，那麼推薦量多少是讀者決定的，這個可能相當一部分人不相信，怎麼可能是讀者決定呢？下面聽俺慢慢道來：
系統的推薦機制是逐步進行，不是一下給予推薦的，如：系統首先推薦給100人，如果這100人有相應的點贊、閱讀、評論、分享和收藏這些行為，系統就認為你這個作品有必要繼續推薦，再推薦就是1000人，那麼這1000人（注：這100人，1000人和1000人的人數是為了舉例說明方便，具體人數是系統給出的）還能得到相應的點贊、閱讀、評論、分享和收藏這些行為，系統就會再成倍的繼續推薦，以此類推，如果在哪個階段得不得相應的點贊、閱讀、評論、分享和收藏這些行為，系統就減少或停止推薦。所以說推薦量的多少是由讀者準定的，不是系統決定的，系統只是根據讀者的行為而執行操作的。
回答完畢，希望我的回答對你和新手們有所幫助，大家還有啥疑問可以留言，有留必回，我們互相交流，互相學習，共同進步！
傳承上黨文化
要了解什麼樣的內容、字眼容易獲得系統的推薦量，我建議你先了解頭條號的推薦機制，然後再根據機制去制定內容或者改變，這樣你會簡單的多，以下送上今日頭條的內容推薦機制：
一、推薦原理
推薦系統的本質，就是從一個巨大的內容池裡，給當前用戶匹配出幾篇感興趣的文章。這個內容池有幾十萬、上百萬的內容，涵蓋文章、圖片、小視頻、問答等各種各樣的體裁。
信息的匹配主要依據三個要素：用戶、內容、感興趣 。
1.用戶刻畫
為了給用戶提供他們喜歡的內容，或者理解用戶的需求，平臺有很多角度可以去刻畫一個用戶的畫像，比如，年齡、性別、歷史瀏覽的文章、環境特徵等
2.內容刻畫
機器提取文章中的 關鍵詞 ，或者利用AI技術識別音頻與視頻的具體內容，從而將內容快速分類。
3.感興趣
⑴興趣匹配：用戶的閱讀標籤與文章標籤重合度最高，被系統認定最可能對該文章感興趣。
⑵分批次推薦：首先會被推薦給一批對其最可能感興趣的用戶，這批用戶產生的閱讀數據，將對文章下一次的推薦起到決定性作用。
二、推薦週期
一篇文章從發表後會經歷的環節如下：
1.內容初審
初審是審核編輯對內容的第一道審核，當發文不符合平臺規範時，文章將被退回不予收錄，或被限制推薦。如出現嚴重違規行為，將導致帳號被懲罰或者封禁。
2.冷啟動
“冷啟動”是一個推薦上的概念。文章推薦之初，通過推給一部分用戶，觀察他們的點擊、分享、點贊，機器可以判斷哪些人群會喜歡這篇文章，哪些人群絕對不喜歡。文章後續能不能推出來，就靠這篇文章創作的實力了。
3.正常推薦
進入推薦環節的文章，會因為推薦機制產生不同的效果。內容質量及用戶行為，會影響文章的推薦情況。
4.複審
在文章被推薦展示的過程中，如果推薦量很大或文章負評較多等情況產生，會被送入複審。在複審中，如果我們發現存在標題黨、封面黨、低俗、虛假這些問題，系統就會停止這一篇文章推薦，嚴重違規內容將會受到處罰。
以上就是今日頭條的推薦機制了，應該算是比較全面了，看過之後相信你也大概有一個頭緒了，那就加油吧！
訊易百庫
這個確實還沒知道呢？
肥仔家常菜
內容優質，有關鍵詞。
陌黎
文
