数据分析四大天王：百度指数、微(博)指数、微信指数和头条指数

一个关键词在头条上究竟有多热？一个热词对应着什么样的受众？当热点事件爆发，它究竟出现在了多少人的“头条”中？这些问题现在可以找到答案了，“头条指数”是今日头条官方提供的基于机器分发的阅读指数。

除了热度，头条指数还提供用户画像的分析功能。对“自媒体”感兴趣的人群的性别、年龄、地域、兴趣都有直观的呈现。选择特定的时间段，还能回溯某段时间中相应的数据表现。

头条指数还能做什么？

目前市场上还没有机构能够提供足够权威的来自机器分发的数据，头条指数适时弥补了这一空白。

头条指数可以发挥作用的场景：

辅助创作

头条指数事实上提供了部分媒体实验室的功能用以面对公众，给更广大的创作者提供判断选题、分析热点、引用资料时所需的数据。

舆情分析

头条指数实时提供当下热点事件的舆情监测，以及过往事件的数据查询。政府机构、企业部门可以实时分析移动资讯中最受关注的社会问题、热点事件和舆情动向，为形成舆情解决方案奠定基础。

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精准营销

头条指数对于用户群体兴趣的分析来自于今日头条用户的阅读分享评论等行为，依赖大量维度的细分与组合，企业的精准营销和投放乃至投后的监测、跟踪、反馈都能找到科学的数据作为依据。

名词解释：

头条指数是今日头条推出的一款数据公共服务产品，基于今日头条智能分发和机器推荐所产生的海量内容数据，在内容创作、舆情监控、精准营销等应用场景下，为用户提供关键词的挖掘、热点事件分析和行业报告下载等服务。

热词分析

如何用好热词分析功能，生产更优质的内容？

相较微信、微博依靠粉丝来带动阅读量的方式，头条号依靠的是机器算法推荐，媒体内容得以摆脱漫长的粉丝积累过程，高效地预见感兴趣的人群，快速打造 10w+，甚至 100w+。因此，系统对于内容的辨识、推荐对于一篇文章来说至关重要。

哪些因素会让系统降低推荐量？哪些方法能够避免这些因素？

如何利用热词分析功能来增加系统推荐量，提高文章的阅读量。首先，先了解一下哪些因素会导致系统的推荐量不高。

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上图是从头条号进阶手册中，概括出的推荐效果不好的相关因素。从以下5个方面来谈这个话题：

1.文章内容自身问题，导致点击率低

文章内容自身问题，包括两方面：内容质量和选题。同一时间，一篇内容相似的文章，阅读量却相差了一万倍。选择媒体实验室中呈现的热词或者热点来表达自己写作的内容，会更利于分发。

在找选题，确定标题时，先通过数据统计版块中的热词分析功能，搜索一下选题的关键词来判断热度。

头条号界面的热词分析功能

然后，页面就会跳转到媒体实验室，提供该关键词的热度趋势。通过热度趋势来判断该词的热度，决定关键词和主题。

媒体实验室界面的热词分析功能

还有一点要提醒大家，就是在热词分析时，先勾选一下你想要确定的时间、地域和文章类别。因为对于不同地区、不同文章类别，该关键词的热度很可能就不一样。如果你是垂直领域或者针对某一地区的头条号，那么这一点尤其重要。

如果你是一个针对地区的头条号，使用地域范围来查看关键词，在该地区的热度指数就十分重要了。

同理，根据文章的类别来判断关键词在所属垂直领域中的热度指数，也十分重要。

2.潜在的用户群过小，推荐量不高

头条号进阶手册对于这一点的解释是：

如果帐号潜在的用户群实在过小，机器将很难挖掘到潜在用户，推荐量自然高不了。而潜在用户群过小有如下原因：

•话题过于冷门、生僻；

•涉及领域过于专业，晦涩难懂，与主流群众有一定距离；

那么，应该如何避免这个问题呢？

利用好媒体实验室的热词分析功能

将关键词输入到搜索框中，选择「人群画像」功能就可以查看到关注该关键词的用户特征。

渗透率可以理解为用户对这一关键词的敏感程度；男性用户和女性用户都不敏感，也就是没有相应的热度在。在没有特别有意思的新内容的情况下，可以不用去写。

在写文章前，先用热词分析功能，查看关键词对应各年龄段、性别的渗透率如何，再考虑是否与自己要影响的受众相匹配。

年龄渗透率可以用来判断各年龄段对于关键词的敏感程度，如果你想影响的主要用户是 40 岁以上的人，那么一些对于 40 岁以下人比较火的词，就可考虑避免使用。

3.内容供过于求

对于系统来说，如果同一领域或话题相似内容过多，那么就会出现供过于求的现象。如，关于当下热点话题的谈论，受众虽然足够多，但是内容供给总量实在庞大，相应地每一篇内容得到的推荐量也就比较少。

那么如何来判断内容是否供过于求了呢？

首先查看该话题关键词的热度趋势，是否处于高热状态。其次，在热门事件中，查看最近的热门事件中，这一话题是否重复出现。

写热点话题时，可以在热门事件中，查看哪些事件属于大热门话题，以及哪些话题在热门事件中反复出现，是否可能出现了内容供过于求的情况。这样就可以综合自己的情况，进行有效的写作。

当然，飙升事件对于你的选题也大有帮助。

首先，飙升事件说明这个话题有一定的热度，但是还没有到特别热的地步，那么这个时候，内容供过于求的情况就不太可能出现。

其次，飙升事件意味着如果该事件成为热门事件的情况很大，热度有可能持续上升，提前写的话，就有先发优势，系统推荐量就可能会持续增加。

4.时效短，影响推荐量

时效性短的文章，实际推荐时间自然也短，而短时间内可能将无法获得较多的推荐量；

那么为什么会出现这个情况呢？那就要先理解头条号的推荐机制。头条号的文章是被系统给分批推荐给用户，例如，一篇文章首次推荐给了 1000 个用户，如果这批用户的点击率较高，系统判定用户非常喜欢这篇文章，将其扩大推荐给 10000 个用户，如果这轮推荐用户的点击率仍然维持在较高水平，那么系统会将文章再次扩大推荐给 30000 个用户、50000 个用户、100000 个用户 ······推荐量和阅读量便如滚雪球一般节节攀升。

文章是有一个时效期的，过了时效期文章的推荐量将明显衰减，时效期节点通常为 24 小时、72 小时和一周。

在选择话题的时候，一定要判断这个热点的持续性。一般来说，热点效应长的文章，系统的推荐量也会相应的高一些。

选择话题的时候，先使用热词分析功能，大致判断一下热点的持续时间。

同时，根据热词的关联分析功能，可以看到相关词的热度趋势，是在上升，还是下降。尽量避免因为时效短而造成的推荐量低问题。

5.其它