导读：这是一篇可能比较晦涩且理论化的说明文，主要以今日头条为例，讲述了自媒体平台对内容的推荐机制。我尽可能把结论和流程说的简单明了，并且有一定引导性，但更多内容需要你自己来领悟。
读者筛选
接上文为什么你没推荐？自媒体平台推荐算法解析（上）已经讲了算法的基础和内容评判的维度。之后的一个重心就是自媒体平台中，读者是如何筛选的。就像每篇文章都会根据内容词汇，提取出各类标签一样，自媒体平台上读者，甚至在他没进入平台之前（各搜索引擎就会通过cookies记录你的个人数据）就已经有了你的部分信息。所以自媒体平台会给用户总结出几类标签：
兴趣类特征。由你的阅读偏好，统计出你感兴趣的人，事，物，来源，关键词汇，兴趣特征，然后比对用户群体属性，结合群体属性信息在进行动态的调整和优化。身份特征。诸如你的性别，年龄，地域，职业情况，甚至是收入情况。行为特征。每个人都有一些特定的行为偏好，如有人每阅读一段时间，会间隔许久。有人每天只开启自媒体平台一次，等等。
也如同文章筛选体系一样，如果只根据这些粗浅数据做推送，一定会出现阅读的内容同质化严重、难以挖掘新兴趣点等等缺乏前瞻性和引导性的问题。所以，结合读者阅读偏好和各类参数标签，需要利用深度学习制定能更加符合“合适展示”原则的策略。
策略简单来说，分几类：
过滤噪音。过滤掉文不对题，诱骗阅读，质量低劣的内容。这也是过滤低质量的标题党的一个重要手段。不过随着时间推移，现在起标题虽然已经没有那么夸张，但标题浮夸或过于玄幻的问题依然时有发生，而这些问题也都是蹭热点或搬运的，所以有了第二点。惩罚热点。恶意蹭热点，可能并不会让平台给你更多推荐，反而因为对你账号综合评价低，或内容本身除了包含一个热点话题外一无是处而导致降权。就近原则。用户偏好是一种动态数据，近期原则会因为距离现在更近，而有更多的展现权重。惩罚降权。如果用户对推送内容的实际点击小于算法本身的预估，算法会动态调整相应内容的权重。
所以在推送的过程中，这几类奖惩机制是推荐量动态调整的重要基础。同时，因为自媒体平台的推荐量是流式计算，即产生动作即更新标签，是实时计算的。所以可能之前熟悉SEO的朋友，都会有“搜索引擎收录的时候做有利判定”的倾向。但在自媒体平台有和搜索引擎完全不一样的游戏规则，所以某些经验非但无益，更可能有害。
估值分析
在经历过内容和用户两方向的筛选及策略制定后，就是最终估值。估值是一个金融中经常用到的词，一般指对其内在价值进行定价的过程。按照供需理论，估值需要考虑供需平衡，作为企业，需要满足边际效益最大化。所以问题就是，内容供给方，内容需求方和广告方的利益相连（以及政策约束），如何经过算法才能得到合适的估值呢。
简单说，需要一套非常系统的评估体系，保证数量和质量的验证数据和具有可操作性的分析工具。这部分应该是非常内核的内容，但是经过一些数据搜集，在估值方面我大概有几个结论：
凭借当下的技术，人工审核内容是必须的。所以在估值中，有一部分给主观的评判分数。但大部分情况下，这些都是扣分项，比如不良信息，明显的谣言等等。人为想提升估值，从平台的立场来说意义不大，但排除掉风险却是必须的。所以，你得多高分，看算法；你有朝一日落网，基本就是栽在人手里。不过也别抱着侥幸心理打时间差。因为在智能比对领域，不合规图片的鉴别率是很高的。各种开源架构的机器学习的主要功能就在于筛选出符合“群体规律”的个体特征。再者，因为怕被针对，算法如果公开很容易就会找到破解方式，所以，减分项目一定设计的复杂而庞大，且在外界基本只能靠猜测。但本着宁可错杀不可放过的原则（很多案例），很多擦边也是容易被减分误伤的。你的读者对你的反馈是很重要的，因为这涉及到“互动”这一最体现互联网精神的参数。因为如果没有任何互动，基本很容易沦为地质内容，而积累地质内容的账号本身想翻身就更难了。所以，有互动就多互动，没互动就拉亲朋好友互动，一定程度上也是有用的。
简单的算法分析一文结束了。在本文上下两章中，简单介绍了自媒体平台机器算法的原理，以及使用方法，给了一些直观的建议和意见。但是我们必须要关注的是自媒体平台的初衷和目标：需要内容提供者持续产出高质量的内容，并因此带来更多广告收入。像我写的这些文章，所涉及的板块和类别可能就跟广告关联度不高，于是相对应推荐就少。像大家都喜欢写的感情，社会，时事热点等，因为手中广泛，广告更易展现，所以获得推荐更多。
尤其是现在已经过了流量红利时期，做单纯的自媒体搬运意义越来越小。有自己的定位，稳固核心读者，制造个人影响力，就像我在用微商的方式做自媒体，你也能成收益翻倍的头部玩家中所说的，制造个人品牌，或许是当下自媒体人的最好选择。
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