今日头条推荐机制比较复杂，涉及阅读转化率、阅读进度、跳出率、阅读速度、互动率等方面。
我们先来看看头条号大致的推荐流程：
第一步：消重。
消重有两方面：一是文章相似，二是主题相似。
头条号在处理时，以是否有版权、原创标识、体验好坏、发布时间作为准判断原创的标准，因此，有版权、原创标识的、发布早和体验好的会被认为是原创，反之为伪原创或者转载，甚至抄袭。
出现相似主题，头条号为了提高用户体验度，它会让用户只看到该主题中的一篇，以防重复。
第二步：审核。
消重完成后，您的文章进入审核阶段。
头条号首先会拦截不适合推荐的内容，如黄赌毒、反动、低质、旧闻。其次，限制文章的推送范围，如头条号的领域是地区北京，那么就会限制其他地区而只推荐给北京的用户，另外标题党、低俗、软文黑稿也会受到相应的限制。
第三步：特征识别。
文章被审核通过后，就会进行特征识别。
它会根据标题、内容等进行识别是娱乐、汽车还是体育等;如果识别为体育，那么是足球、篮球还是乒乓球等;如果识别为篮球，那么是中国篮球还是NBA等。如此一级一级，一共分成四级，头条号根据这些分级和实体词推荐给符合这些条件的人。
第四步：系统推荐。
特征识别完之后就会推荐给用户。
头条号的推荐不是一步到位的，因为它不知道文章内容的好坏。所以它会试探性的推荐给最可能感兴趣的用户，如订阅者、兴趣点相同和相似的人群，根据他们的反馈进行下一步的调整，这个过程被称为冷启动。如果该文章有点击率高、阅读深度大(阅读完成率)、阅读广度及深度高、收藏转载高以及评价正面等等一系列的正反馈，头条号就会加大该文章的推荐;相反，如果上面这些都很少又是负面，外加用户举报投诉等，就会相应的限制推荐。
第五步：人工干预。
头条号为了提高用户体验度和作者满意度，会根据推荐过程的反馈进行干预。在满足用户的前提下，尽可能的发掘具有潜力的作者，让有能力的作者留住就会增加其阅读和收入，而那些劣质的、抄袭的、打广告的就会限制、删除、禁言，直至删除。
下面我们来重点谈谈第四步：系统推荐。在这一步里，头条号的推荐机制是比较复杂的。
这个问题其实就是：头条号如何评判一篇好文章?
头条号给出了推荐量、阅读量、评论量、收藏量、转发量、阅读进度、跳出率、阅读速度等方面的数据，我将评论量、收藏量、转发量合并计算，称为互动率。按照每组数据的平均值作为标准，筛选出推荐量前20的文章进行重点分析。(下图中标黄部分为低于平均值的数据)
通过颜色对比可以看出，在这几项数据中，互动率不达标的数据最多， 因此我认为互动率与推荐量的关系最低，而阅读率、阅读进度、跳出率、阅读速度等4项指标与推荐量的关系最大。
我们都知道，头条号是通过机器算法评判文章质量的优劣，好文章推荐给更多用户，差文章只能胎死腹中。通过分析发现，原本我认为的转发、收藏、评论并不是头条判断一篇文章优劣的关键标准，为什么呢?
其实我也不知道，我猜测大概是为了防止刷数据吧，毕竟转发、收藏这些数据是可以造假的，而其他数据只能由被推荐用户的行为获得反馈。
文章TAG：
