今天我给大家分享的主题是：今日头条视频阅读从0到万的操作技巧！先说一下，现在今日头条视频一万播放量，收入有15元左右。如果是原创视频质量高受欢迎，那么一万播放量会有20块收入这样！
反正对于公众号没有什么粉丝的人，我觉得今日头条视频是一个机会。也是最容易做，最适合没有任何基础的人！今日头条的推荐机制是有规律的、自由竞争公平，如果你什么都没有；但是你能发现其中的一些推荐规律，那你就很快能从0做到万或者更高的一个阅读量！
今日头条的推荐机制是怎么样运行的？
我们要玩头条视频，就要先摸透平台的规则。在今日头条中，视频内容发布后。头条需要机器识别视频内容的关键词、识别视频涉及到的内容领域，然后统计用户对内容的反应、接着系统就会给视频打上一个标签、用户端也会标签。然后机器就会对标签进行匹配，那些客户端匹配度最高，就推送给他。
所以我们就会发现，想要内容阅读量越高。最快捷的方式，就是找出用户群体最多的标签！让这些标签的关键词出现在我们的标题和内容中，这样就会有更多的机会被系统推荐。
因为我们是没有办法，通过看官方的后台数据来提取关键词！所以只能靠自己动脑筋去测试总结，提取技巧！我经过自己的测试掌握了一定的技巧，现在我将比较重要的三个点分享出来给大家！
选题
视频的选题不要凭空想象，我的经验是去找网上以前发布过的一些内容。选一些很火的段子或者传播量阅读量很高的那些文章，将文章的内容转成剧本。再策划拍摄，利用视频的形式表现出来！（郭敬明的小时代也是把原来的小说用视频表现出来，不也赚了好多亿!）
举个例子，如果你想做搞笑类的小视频，就找一些很火的搞笑套路段子。最好是阅读10万+的、几十万+的最好，然后将这个搞笑套路段子拍成视频。因为这样的段子在图文时就已经验证是用户喜欢，而且有传播性质的！
选题就是找火的内容，如果没有能力拍视频的。可以找一些经典的电影，最好是很多的明星的一些片段剪辑下来发上去，国外很火的视频也可以去转过来，然后就是标题关键词的优化了！
如何取好标题
标题的理论有一大套，我就简单举例一些技巧吧！比如
利用数字：她月薪3000一年却赚了112万、还有利用恐怖心理：H7N9禽流感病毒 | 全城闻鸡色变、有利用好奇心的：小伙寄宿小姨家，竟偷看小姨换衣等等。
其实标题这种东西是靠积累的，如果刚开始你还没有写标题的一个基础。我有一个技巧可以告诉你，就是可以将你要取得标题中的关键字，在今日头条搜索一下。看一下搜索结果中的浏览量多不多，如果一个关键字搜索出来的内容阅读量很高，那说明这个关键词关联着很多用户，然后就选它来做关键词。
比如你的标题中有小姨的一个角色，那么你可以搜索“她”看一下阅读数；接着搜索“小姨”再看一下阅读数，我测试后当然是选“小姨”来做关键词。
内容和标题都做好了，那就是发布时间技巧的一个掌握。
发布时间
从测试的结果中发现在晚上6点左右发布的视频，阅读上涨得比较快、阅读量也比较好。还有就是大家注意，晚上6点发布后，还有一段审核的时间。这个审核时间不确定，有长有短。为了保守起见，我建议大家就是在5点到6点的时候就开始发布，这个时间段审核也是比较快的。
在门户网站和传统新闻客户端上，哪些文章能上首页是由编辑们决定的，编辑们会在阅读完文章后，会决定是否将其推上版面。因为每个用户看到的页面都是相同的，编辑们的工作量虽然大，但还能够应付。而在今日头条客户端上，每位用户的信息流都是完全不同的，如果5亿用户的信息流都交由编辑来推荐，则是一件不可能完成的任务。
但是机器可以做到，因为其「阅读」文章的方式，在速度上要远远胜过人类。系统会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。特征识别的维度有很多，在这里我们重点解释「关键词」。
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，关键词的判定原则有二：
词频高：如一篇体育类文章内容关于某场足球比赛，那么文章可能会出现的高频词就包括球员名字、足球术语或技巧等，如「C 罗」、「射门」、「突破」。
同类文章中出现次数少：作者撰文时常用到的虚词、转折词等出现频率也很高，但它们不会作为关键词被提取出来，因为这些词在文章中是普遍存在的。
系统判定出一篇文章的关键词后，会将这些关键词与文章分类模型进行比对，命中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。
如，一篇文章排名靠前的关键词为「C 罗」、「射门」、「西甲」、「马德里」，那么该篇文章可能会被打上「足球」、「国际足球」、「西班牙」等标签。机器便是这样，完成对文章的初步认知。
因为这种关键词识别机制的存在，作者应尽量避免在文中过度使用非常规词语，如活久见、腿玩年、城会玩等，给自己的文章增加理解障碍。行文用词规范，机器可能更懂你的文章。
除文章正文关键词识别外，机器还会对标题进行关键词的识别和分类比对。因此，在标题中露出具代表性的实体词，可帮助机器理解你的文章。
你的文章会被推荐给哪些用户？
每个人的阅读兴趣都是大不相同的，个性化推荐机制要做的事情就是——让每位用户看到可能感兴趣的内容，——这也是用户每天会「沉迷」在今日头条上的原因。
因此反过来，作者创作的内容也就只会被推荐给可能对它感兴趣的用户。比如，某一篇关于C罗的足球文章写得极出色，阅读量超过了100万，放在朋友圈是可以刷屏的爆款文章，但对足球毫无兴趣的用户在今日头条上仍然是看不到这篇文章的。
这种精准推荐，是建立在机器对每位用户都有充分认知的前提下的。在机器中，每位用户实际是由大量数据构成的，用户的阅读兴趣就藏在这些数据中。
不同数据对用户兴趣计算所占权重不同，数据包括：
用户的基本信息
性别、年龄、所处地理位置（城市或地区）；
使用机型、授权账户（如微博、微信等）、手机上经常使用的其他 App 等；
用户主动订阅或喜欢的内容
订阅帐号；
订阅频道；
关注的话题；
机器通过计算得出的用户阅读兴趣
用户阅读过的文章分类和关键词；
用户聚类：相似类型用户还喜欢阅读的其他文章类型；
用户在今日头条客户端主动标记「不感兴趣」的实体词或文章类型。
根据以上数据，系统对用户的阅读兴趣就能有个基本的判断。一般来讲，用户使用产品时间越长，系统积累的阅读数据越多，对其兴趣的判断也就越准确。使用产品的用户越多，系统对用户聚类的判断也越准确。
通过对数据的处理，每位用户将被机器打上各种标签，如一个用户阅读的文章中关键词排名靠前的是：C罗、皇家马德里、欧洲杯、小米、魅族、苹果。那么，这位用户可能被打上「足球、「皇马」、「科技」、「手机」、「米粉」等标签。不同的用户会被打上不同的标签。
当一篇带有「C 罗」、「足球」标签的文章在进行推荐时，系统会将其自动匹配给带有「C 罗」或「足球」标签的用户，这便是推荐引擎的个性化推荐。当然，系统推荐的实际情况会远比这复杂得多，但推荐的基本原理便是，机器通过数据来理解文章和用户，并对两者进行匹配。
你的文章是如何被推荐的？
为让受欢迎的内容被更多用户看到，不受欢迎的内容不占用过多推荐资源。头条号文章在推荐时，会分批次推荐给对其感兴趣的用户。
如何理解分批次推荐呢？文章首先会被推荐给一批对其最可能感兴趣的用户（这批用户的阅读标签与文章标签重合度最高，被系统认定最可能对该文章感兴趣。），这批用户产生的阅读数据，将对文章下一次的推荐起到决定性作用。数据包括点击率、收藏数、评论数、转发数、读完率，页面停留时间等，其中，点击率占的权重最高。这很好理解，能吸引众多用户点击的文章自然会被认为更可能是好文章。
延伸阅读：
扩大推荐机制（注意：以下举例仅用于说明点击率对文章推荐的影响，不代表实际推荐情况）
文章的首次推荐，如果点击率低，系统认为文章不适合推荐给更多的用户，会减少二次推荐的推荐量；如果点击率高，系统则认为文章受用户喜欢，将进一步增加推荐量。以此类推，文章新一次的推荐量都以上一次推荐的点击率为依据。此外，文章过了时效期后，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。
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。直到文章过了24小时时效期，新一轮推荐的推荐量才会逐渐衰减。
因为这种扩大推荐的机制，作者想获得更多的阅读量，就必须努力把各维度阅读数据（点击率、用户阅读时间、收藏数、评论数、转发数等）维持在高位水平。这就要求文章：
标题和封面图具有足够的吸引力、表意清晰（提高点击率）;
图文并茂，易读性强（提高用户阅读时间）;
内容详实，给读者干货般的充实感（提高收藏数和用户阅读时间）;
观点鲜明，引发读者讨论（增加评论数和转发数）.
其中，至关重要的当然是点击率，也因此，标题和封面图的重要性便不言而喻。这也是今天注意力稀缺时代，文章获得好的传播的关键要素。
有吸引力的标题能带来更多点击，但这不意味作者要成为惯用夸张标题的标题党。恰恰相反，标题党反而会被平台通过技术手段（标题党模型等）识别和打压，限制推荐量。除了标题夸张，用户举报密集、负面评论过多、无效异常点击、时效期已过都是限制文章推荐量的因素。
为什么会产生推荐效果不好的情况？
常有作者抱怨自己的某篇文章推荐效果不好，或者对自己的文章阅读量不稳定感到焦虑。文章的阅读量由系统推荐量直接决定，而推荐量又取决于上一轮推荐的点击率。因此单篇文章推荐效果不好，原因无外乎三类：点击率低、推荐量低、阅读量低。
1.点击率低
我们知道，低质内容对用户阅读体验会有负面影响。为了提升用户体验，机器会减少那些不受欢迎的内容（即点击率低的内容）的推荐量，如果点击率持续走低，推荐量也相应地持续减少。一般来说，如果初次点击率不高，就很难再有较高的推荐量和阅读量。点击率较低可能是如下原因导致：
帐号内容垂直度较低，没有及时推荐给相应的用户。
假使一帐号是体育类帐号，这一次却发表了娱乐类内容。对于这种不属于帐号擅长领域的文章，机器需要重新识别分类再进行推荐，这在一定程度上会延长推荐时间，不能保证在规定时效内，推荐给相应的用户。因此，作者若想保证较高水平的点击率，坚持创作垂直内容是极有必要的。
