文章的阅读量取决于系统的推荐量，那么一篇文章的推荐量，机器是由什么因素决定的呢？
我们想要知道如果提升阅读量，得明白机器是如何工作的？(我们已经开始和机器在斗争了)
一、机器是如何阅读文章的
系统对文章的特征进行识别，来判断文章讲的是什么类型和领域的内容，判定的方式有很多种，其中重要的是“关键词”。
系统会根据内容中出现的频率，提取一些词语做为关键词，判断的原则有二：
1，词频率高：比如体育类文章关于某场篮球比赛，那么文章中可能会出现的高频率词就包括球员的名字，篮球的技巧和专业术语等；
2，同类文章中出现的次数少。
我们平时常用到的虚词，转折词出现的频率也很高，但是他们不会被作为关键词提取出来，因为这些词在文章中是普遍存在的。
含义更明确，更利于系统识别，才能获得更多的推荐量
二、个性化推荐机制
作者创作的内容，只被推荐给对它感兴趣的用户，系统根据用户大量数据来分析决定用户的阅读兴趣。系统通过计算得出用户的兴趣指数，通过对数据的处理，每个用户被技巧打上各种标签。系统的推荐原理，通过数据来理解文章和用户，并对两者进行匹配。
三、文章的推荐量是根据什么决定的？
系统收集的数据包括点击率，收藏数，评论数，转发数，读完率，页面停留时间等，其中点击率占的权重最高，所以说起个好标题，尤为重要，让用户点进来，用户才有可能看到。
文章的首次推荐，如果点击率低，系统则认为写文章不适合推荐给更多的用户，就会减少第二次推荐的推荐量。如果首次推荐点击率高，系统就认为文章受到用户喜欢将会再进一步增加推荐量，因此文章的每一次新的推荐，都会根据上一次的推荐的点击率为依据。
这种扩大推荐的机制，如果作者想获得更多的阅读量，就必须努力把这六个维度权重（点击率，收藏数，评论数，转发数，读完率，页面停留时间）维持在高位水平。
这就要求文章要有：
1、标题和封面有足够的吸引力，意思表达清晰（提高点击率）；
2、图文并茂、易读性强（提高用户阅读时间）
3、内容详细，给读者充实感（提高收藏和用户阅读时间）
4、观点鲜明，引发读者讨论（增加评论数和转发数）
其中至关重要点击率，因此标题和封面图的重要性就显得尤为重要，也是文章获得好的传播的关键要素，有吸引力的标题和封面，会带来更多的点击，但不意味着作者要用夸张标题的标题党
四、经常为自己的文章阅读量不稳定感到焦虑
常常有人抱怨自己的文章推荐效果不好，或者对自己的文章的阅读量不稳定感到焦虑，如果找原因的话就从这三点入手：点击率低、推荐量低、阅读量低 来找找自己的问题
1、点击率低
为了提升用户的体验机会，减少那些不受欢迎的内容（点击率持续走低，推荐量也会持续的减少）如果你是体育类的账号，如果发表了娱乐类的内容，对于这种不符合不属于账号擅长领域的文章，机器会重新识别进行分类再进行推荐，在一定程度上影响了推荐的效果。因此如果你想保证较高水平的点击率，擅长领域的垂直内容是非常必要的
文章内容自身问题，导致点击率低
标题平淡，没有起到吸引读者阅读的作用
配图没有吸引力，文章的配图和内容不符
2、推荐量低
点击率过低，就会影响推荐量
潜在的用户群过小，所以推荐量不高
涉及的领域过于专业，难理解，与主流群众有一定的距离
同一领域的话题供应太多，虽然是热点话题，但是内容供给总量太大，相应的内容就会推荐减少
3、阅读量低
文章的阅读量低、与点击率和推荐量有关
还是需要从文章和领域出发，坚持发布垂直类内容，努力提高文章的质量。
