百家号违规了不给推荐怎么办
我的账号内容发布的乱七八糟的，需不需要删掉重新开始呢？
我的账号内容发布的乱七八糟的，需不需要删掉重新开始呢？
关于删除作品，是有技巧的，一定要根据不同情况区别对待，下面从三个方面来分析一下。
一、领域垂直在解释为什么要删除作品之前，先聊聊什么是领域垂直度，领域垂直度是一个占比，打个比方，一个体育领域的作者，一共发布了100个作品，其中有80个与体育高度相关，另外20个与体育无关，那么其垂直度可以简单的理解为80，为什么说简单理解，因为实际上算法比这个要复杂。
明白了这个概念之后，再来看看为什么要删除作品？常常有三个原因：
第一种如题主所说，感觉内容杂乱，想删除掉重新开始；
第二种是想修改创作领域；第三种是作品数据不好，有“洁癖”。
删除不合适的作品之后，从个人主页和系统算法上，可以提升领域垂直度，主页也显得更加专注，更加专业，有利于打造个人IP。
二、批量删除的后果作品到底能不能删除？当然能，要不然后台也不会给开放删除功能，但是切不可批量删除作品，从大数据的角度，要分析一个创作者账号，会分为数据分析、行为分析，权限分析三个重要维度。
数据分析指的是作品的互动数据，包括推荐量、阅读量、评论量、点赞量、转发量，粉丝互动占比等等；行为分析则包括创作者的活跃度、违规行为、发文频率、其中也包括删除动作，理论上来说，平台是不鼓励频繁删除作品的，这会给用户，尤其是收藏、评论和转发过的用户带来不好的体验。
大规模批量删除的直接后果就是限流，这个限流不是官方人为的，是系统通过作品积累的权重和用户画像，现在这些作品被删除了，导致暂时扰乱了系统对你的内容方向和粉丝群体的预测和判断，从而减少了推荐量。
三、删除的技巧根据删除作品的目的不同，删除操作方式也应该不一样，如果仅仅是感觉内容太杂乱，可以每天删除1-3条，或者隔几天删除几条；如果是为了修改创作领域，先不要删除，直接创作新领域的内容，持续一周以上，等修改领域成功了之后，再慢慢删除，操作方式同上；如果只是因为作品数据不好看，想删除掉一部分，则先删除数据最差的那些。
一个原则：避免批量删除操作，每次删除数量尽量少，每次删除操作之间间隔的天数尽量长，优先删除数据差的内容。
总之，删除内容有利有弊的，原则要牢记，操作须谨慎！
头条最近推荐量低该怎么办，新人刚玩不久求解？
在今日头条“如何站住脚，成为大V，具有影响力”是每一位入驻头条新手都在思考的问题。很多人会说“内容为王”，但不知道大家有没有发现，有时微信公众号上一篇阅读量10W 的爆款文章，在推荐内容中却看不到！这是怎么回事呢？再爆款的文章，不符合用户阅读习惯，也是不会推荐的。那推荐系统具体是如何操作的呢？今天我们就为大家详细解读头条推荐系统的工作原理以及运营原理，和大家一起玩转头条号。
一、认识机器对文章的理解
头条上的文章正式推送前，都会经过机器阅读审核，将文章进行针对性特征识别后，为我们文章标记标签。
1.识别文章关键词
那到底依据哪些维度和规则来确定我们文章标签呢？——关键词。关键词的考核原则有两方面：高频词和次数少的词。
2.关键词原则 —— 高频词 次数少
1）高频词
如，一篇介绍海关数据开发客户的文章，高频词是：“海关数据”、“采购商”、“提单数据”等，与平台名称、专业术语和技巧方面相关的词语，那么系统就会将这三个词语作为我们的标签。
2）次数少
次数少的关键词是针对文章所在类别来说的。还是以刚才通过海关数据开发客户的文章为例，全文中“外贸”出现频率很少，但是它代表的是文章的领域定向。出现次数少，反而更容易被系统识别。要特别注意的是，非常规词尽量不要使用，它们一般会增加文章的理解障碍，并不在关键词的提取范围内，如“外贸小白”、“外贸老鸟”，在头条检测系统中都是识别不出真实含义的。
二、清楚文章推荐的目标用户
1.数据分析维度
推荐系统对于用户的理解是建立在对用户进行大量数据分析的基础上得出，维度主要包括3个方面：基本信息、关注内容和阅读兴趣。
1）基本信息
包括性别、年龄、地域、中断和常用APP等。比如，来自河北地区年龄25岁男性用户，使用的APP有抖音、微信。那么系统就会开始尝试将与来自同一地区，相同性别年龄，同样喜欢玩抖音的用户，喜欢阅读的文章类型进行推荐，并从阅读中断的文章了解用户不喜欢哪些类型的文章，并减少此类型推荐。
2）关注内容
关注内容主要通过订阅号、订阅频道以及关注的各种话题等。比如，订阅讲述头条号涨粉技巧的频道，那么系统就会尝试推荐头条号运营技巧的文章、百家号涨粉的文章等属于自媒体方向的文章/订阅号/频道推荐给我们。
3）阅读兴趣
阅读兴趣包括：用户已阅读的文章分类和关键词、相似用户喜欢阅读的文章类型和标记了“不感兴趣”文章类型等。通过对用户的阅读兴趣了解，可以使系统进一步了解用户阅读习惯。比如，用户在阅读历史题材文章时喜欢点赞，阅读财经类文章点击“不喜欢”时，系统就会尽量将历史题材文章推荐给用户，减少或者不推荐财经类文章。
需要注意的是，并不是所有用户在初次使用后就能被系统准确标识的，需要一定时间并参考更多用户数据。
2.数据分析条件
1）时间
刚注册的帐户，在关注点和浏览兴趣方面还不是很固定，系统只能试探性推荐一些文章给用户。当用户使用一段时间后，系统就可以根据用户在今日头条上浏览痕迹、操作行为进行详细分析，推荐的内容也会越加精准。
2）用户数量
除此之外，使用今日头条的用户越多，也越利于机器系统收集不同用户的阅读习惯，当新用户进入时，尽快对其完成用户画像及标签识别。最终实现将某一篇或某一类文章，精准推送给目标用户。
三、文章推荐是如何实现的？
今日头条的文章推荐并不是一蹴而就的，而是分批次推荐的。这样是更利于引导推荐和减少不受欢迎内容推荐资源占用。那么分批次推荐的推荐依据是什么？下面我们从3个方面了解。
1.分批次推荐
包括两个层次：一是某一时效期内多次推荐；二是不同时效期（24小时、72小时和一周）的推荐。
2.首次推荐
首次推荐给的用户，用户阅读标签与文章标签匹配度最高，他们被系统认为是最有可能对该篇文章感兴趣的用户。
3.首次阅读数据决定第二次推荐量
首次推荐的用户阅读数据（点击率、收藏数、评论数、转发数、读完率和页面停留时间等，特别是点击率），决定着第二次的推荐量，即首次推荐的点击量高，说明文章是适合这类用户的。由此系统在第二次推荐时会加大力度，反之，则减少推荐力度。
四、推荐效果不好的原因
文章推荐效果不好，是为什么呢？我们从影响推荐量的点击率和其他客观因素来分析。
1.点击率低的原因
1）未垂直领域
虽然目前头条号注册时没有领域选项，但系统会依据我们平时发文方向确定领域。如：经常推送教育相关的文章，系统就会认为我们属于教育领域。而最新发布的文章是与科技相关的，那么系统就会重新识别后再推荐，这样就会使文章不能及时推荐给相应的用户，错过用户的理想阅读时间。
2）文章内容方面
发布的文章某个环节也会影响点击率。如：标题和封面不够吸引用户、内容与配图没有太大关联、文章内容质量差、用户不喜欢等都会导致文章点击率低。比如，内容讲的是有关提高自媒体涨粉的技巧，但配图是风景照片，与所讲内容不相关，系统就会认为，我们这篇文章内容质量差，继而减少推荐。
2.其他因素
除了点击率低会导致文章推荐量低以外，还有一些因素也会导致推荐量不高。如：
1）推送内容潜在用户群过小，难以挖掘。如：科技领域，在今日头条的阅读用户较少，那么即使我们写的文章质量再高，也很难像娱乐领域文章那样，快速获得大批量用户阅读。
2）同一领域相似内容太多，供过于求。这样的文章在娱乐领域和社会领域情况居多。如：当下热门话题“超强台风利奇马”，新闻一出领域大V纷纷发文，但关注的用户是有限的，对于同一维度的文章过多，用户就会失去查看兴趣。所以建议大家撰写文章时，同一热点多撰写几个维度，让用户持有新鲜感。
3）非原创或头条首发内容可能被消重，导致推荐量不高，这也是我们需要注意的地方。
4）文章内容时效短，而导致推荐时间短。这样的情况也大都出现在娱乐和社会领域，热点事件逐渐变淡，文章推荐量就会开始下降。
总的来说，在头条号中长久的运营之计，就是要在领域持续创作输出，让系统充分了解我们，为我们匹配更多用户。