头条文章怎么踩标签（关键词可以增加文章的曝光率）

踩标签是否增加文章推荐量？文章那些关键词是标签，标签的重要性

做自媒体的都知道今日头条的推荐机制是由今日头条智能推荐的，头条在推荐内容的时候会分两次进行推荐，首次推荐给小部分头条用户 ,通过这小部分用户数据反馈，再考虑是否进行二次推荐。平台通过对头条文章特征进行识别，进行判断文章领域，然后根据内容中关键词出现的频率进行生成标签，最后通过标签推送到相应的人群中。

那么文章的标签是否能够精准的“踩”到，是否能够准确的推荐给用户，就需要我们写文章的时候，让平台监测出内容中出现的关键词。

那平台是怎么知道文章内容有那些标签呢？其实平台是根据内容关键词出现的频率来判定的。头条文章是通过机器阅读判断的，机器通过对文章进行特征识别，从而判断文章讲的是什么类型和领域的内容。系统会根据文章中出现的频率，提取出一些词语作为关键词，而标签就从这些关键词中生成。

标签出现的原则

一、文章关键词出现的频率。当一篇文章里词语出现的次数达到3次以上，就会被头条平台提取出来当做是关键词。

二、文章关键词的热度。

提取出来的关键词，头条会根据这些词的热度分析，然后给这篇文章生成关键词标签。

三、标签是否与文章的标题，内容相符，

关键词标签生成之后，头条平台就会监测标签是否和标题，内容相关，如果相关，就会给文章这个标签，反之，则不会给，严重者还会影响整个账号的指数。

可能大家对于第三个原则不明白，那接下来我们看个案例，更好的让大家理解。

这是同一篇文章，都是写主持人的。但是为什么头条给的标签有撒贝宁，确没有董卿？同样是在文章里出现的人物标签，有的标签会给，有的不会呢。我相信大家也很疑惑，那其实文章内容出现人物标签没错，为了给文章增加热度，加一些人气标签，这是没有问题的，但错在文章的标题上。大家看一下，这篇文章的标题《中国内地十大综艺主持人排行榜，撒贝宁汪涵压何炅》。撒贝宁在文章的标题上体现出来了，那么平台就会监测出来”撒贝宁”这三个字。因为今日头条是机器推荐的，他不会语法，只能监测文字。所以头条就会认为这篇文章是和撒贝宁有关的，就给了撒贝宁这个标签，其他的都没有。在这我提醒大家，标题也是头条监控数据的重要成分，别不注意，否则后悔莫及，在发文章的时候，标题一定要想好在发。

无论是想标题还是踩标签，都是为了增加文章的推荐量，想要稳定增加推荐量，其实还有一种方法，那就是进行头条号优化，通过优化头条号标题和内容包含的关键词，增加头条信息流的推荐量。更多了解，请关注私信我，可以为大家解答。

如何踩中头条标签，引爆10w+

头条目前是用户最喜欢的主流资讯平台之一，我们都知道头条是靠着智能个性化的推荐机制，给用户推荐优质原创内容，真正意义上实现了“你关心的才是头条”这个初衷。

头条文章能否成为爆文，跟文章底部的标签有相当大的关系。每个关键词标签的背后都有着不同的用户群体，有的标签用户数量庞大，有的标签用户数量少得可怜，如果标签都没踩对，谈何10w+爆文？

关键词标签既然这么重要，我们该如何来判断是否踩中呢？

先看这篇文章

我们再看其标签

先不说文章内容的好坏，单看文章标签作者踩的就非常好：“白百何”、“范冰冰”、“杨幂”都是很大的流量入口。当文章被推荐给用户的时候，文章中出现了这几个人的名字，你想想文章的打开率有多大。机器读不懂你文章的内容是什么，它只能读懂你文章里的关键词。

所以，文章想要精准推荐，我们首先必须抓住精准关键词，所以想踩中头条标签，得先了解头条推荐机制。

头条文章是通过机器进行阅读判断的，机器通过对文章进行特征识别，从中判断文章讲的是什么类型和领域的内容。系统会根据文章中关键词出现的频率，提取出一些词语作为关键词，而标签就是从这些关键词中生成的。

关键词判定原则：

词频高：文章的高频词，如一篇娱乐类文章的内容是关于明星综艺的，那么文章可能会出现的高频词就包括明星名字、内地综艺、节目名称等。机器便是这样，完成对文章的初步认知。

同类文章中出现次数少：文章中是普遍存在的虚词、转折词等不会作为关键词被提取出来。

文章的标签是根据系统判断文章的关键词，命中的哪些分类词库关键词的比例大，文章即被打上该分类的标签。

标题的关键词也会被机器进行关键词的识别和分类比对。因此在标题中露出具有代表性的实体词，可帮助机器理解你得文章。标题含义越明确，就越利于系统识别，获得更多的推荐量。

另外，我们在写文章的时候，不要用一些非常规词语，比如：蔡卓妍，艺名“阿Sa”，在文章中就不要写“阿sa”，而应写成“蔡卓妍”，不然机器读不懂“阿sa”什么，不知道如何给你的文章归类。

文章生成后都会根据文章中的关键词标签推荐给相应的标签用户，要想获得更多的推荐量和阅读量，就得从标题和关键词入手。