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第二，歧义、蹭名人的标题党，借助阅读反馈发现。
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封禁了“最”之后，广告里还是会有似是而非的用语；封禁了用滥了的标题党，投机的作者还是会以歧义、蹭名人的方式钻空子。以如下两个丧心病狂的标题为例：
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• 美食标题：男生下面好吃，还是女生下面好吃？（讲述的是煮面条）
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• 科技标题：让马云和马化腾都动容的人，这个项目遭BAT哄抢（正文与马云、马化腾完全无关）
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这样的内容可以通过阅读分析、阅读反馈的数据尽早发现和杜绝。
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蹭名人的内容，可以借助文本分析来初步了解正文和标题的实体匹配度是否足够；标题歧义的内容，由于用户的阅读预期和内容差异较大，通常阅读完成度并不好；一些涉及性暗示的标题，可以通过收集和统计样本来训练模型。
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第三，基于作者的过往历史，提供不同授信空间。
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再次强调，平台遏制标题党目的是为了“保证阅读体验”，只要阅读体验足够好，那么在标题、封面层上的炫技是可以接受的。
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因此，在同一个平台上，历史表现不同的作者会拥有不同的授信空间。
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在系统识别出标题党的概率后，对不同作者的处理方式会有尺度上的松紧之分。劣迹作者可能干脆就不会获得推荐量，优质作者则可能不会有太多降权，甚至会有人工复查的机会。
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把好的阅读体验带给更多人，站在这一点上，平台和自媒体的利益诉求是一致的。
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推荐平台优化：从SEO到REO
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如果你经历过PC互联网时代，就一定不会对SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）感到陌生。
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在PC互联网时代，搜索引擎是每个网站不可或缺的流量源头。在特定的搜索词下，更好的搜索结果展示位就意味着更高的搜索流量。为了从搜索引擎获得更多的流量，网站运营者总结了各种各样的优化方式，根据其是否利用了搜索引擎漏洞而被分为“黑帽SEO”和“白帽SEO”。搜索引擎公司也秉持着堵不如疏的心态，尽可能地开放自己系统内可被人理解的信息抽取规则、内容排序规则，以提升业务的透明度，与网站保持信息通畅、良好互动的关系。
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理想态下的白帽SEO，是在网页内容有价值的前提下，提升网页内容对搜索引擎的友好度，并逐步通过自有品牌的建立，获得越来越多不依赖于搜索引擎的品牌认知流量。
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对推荐引擎而言，其理亦然。内容就像是网站的网页，可以优化内容的构成与包装方式，让它适应不同平台的推荐分发规则从而得到更高的曝光量，我们姑且称之为REO（Recommend Engine Optimization）吧。
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让推荐引擎正确理解内容
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看过了之前的内容，相信你已经大概了解了一篇内容在经历了哪些过程后，才能被推荐引擎展示给用户。自媒体应该认识到的是，自己的内容首先需要过机器这一关，然后才能够被分发给用户。只有让推荐引擎正确地理解内容，才能更有助于内容的精准分发。
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对图文内容来说，其实相对简单，在大部分情况下只要正常写作即可。推荐引擎会根据正文内容进行文本分析从而判断其主要的内容分类和话题，以进行后续推荐。在涉及一些英文内容的时候，要尽量补充对应的中文译名，以提升机器的理解程度。
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对于图文内容，坊间流传可以通过增加热门关键字的方式或是将热门关键字以图注的形式追加进文章的方式误导推荐引擎，以便让推荐引擎将其推荐给更广泛的人群。这种手段比较像早年在网页中堆砌关键字或者背景色关键字的方式，对一些处于初期的推荐系统确实有一定作用，可一旦相应的识别规则上线，将直接影响对应自媒体账号的可信度。
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对视频和图集来说，仅拍好内容是不够的，还需要更完善的信息补充。尽管现有的技术可以做一些基于帧的图片分析或视频音轨分析等，但尚达不到大规模工业应用的程度。在这种情况下，自媒体应当尽量完善平台提供的可补充文本信息的字段，如标题、摘要、话题（关键词）等，给机器提供一个更好地理解内容的途径。也正因为视频上附加的文本内容比较少，所以我个人不建议在视频上过分追求双关或者标题的精妙，这容易使推荐引擎错误地理解你的内容，导致冷启动失败。
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让推荐引擎信赖你的品牌
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树立品牌的可信赖度，是一个长期且回报稳定的事情。由于每一篇内容都会经历冷启动过程，可信的自媒体品牌会得到更高的授信曝光额度。类似在搜索引擎中，对于两篇正文内容一模一样的网页，会优先展示高权重网站的内容，推荐引擎也会在内容话题相似时优先考虑品牌更好的自媒体。
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在前述章节中，我们提到过平台对自媒体的一些考核指标。自媒体如果想要优化分发，应该着眼于推荐系统的长线利益诉求，而不是沉迷于当下的短线推荐规则。因为所有规则都会不断迭代，并最终趋近于推荐引擎的目标。只有知道了推荐系统想要什么，才能够做长线优化。
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对推荐引擎来说，一个可信的内容品牌，是能够“遵守平台规则、持续产出特定垂类、内容质量稳定”的品牌，这几点要求分别对应了更新频率、内容分布和内容受众的情况。
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