各项数据碾压对手，为什么就是搜索没有竞品高？

总结了几点影响因素，以供大家参考：1、宏观销量因素

首先，高销量，这个概念就需要我们辩证的来看待。高1单销量也是高，高10单销量也是。数据的差值大小和产品所处的具体品类，对于我们判断是否真的存在绝对性的销量而言，有着至关重要的作用。

所以，如果你的销量比竞品要好，却依然没有排名提高，反而落后的话，这个时候我们首先就要考虑，即是不是你所处的品类，市场容量较大，关键词的搜索基数较大，导致你的销量从宏观上被系统所稀释了；其次，你所出单的关键词较为分散，而竞品出单的关键词相对集中，在这样双重的影响下，导致你的销量哪怕高，但依旧在排名上会落后于对手。

2、同一关键词下转化率

同一关键词下的转化率，也是影响排名的重要因素，我们以A、B两个产品为例，假如A产品月销量只有5000件，但通过C词点击后的转化率有10%左右，而B产品的月销量为6000件，但通过C词点击后的转化率仅仅只有3%左右，那相对来说，A产品通过C词所实现的转化就要高得多，所以大概率会出现，搜索C词后，A产品5000销量排名却高于B产品6000销量排名的情况。

3、上架时长

这个需要判断你跟竞争对手产品上架的时长来进行判断，如果你的产品上架时间比对手长，但对手才刚刚上新，虽然你销量比对手要高，但对手很有可能采取了只打关键精准词的打法，让某一关键词的转化权重比你高；如果你上新销量高，排名却不如对手，那很有可能也是你处在新品推广期，产品的销售和排名都不稳定，受官方流量倾斜的因素很大，而且对方在关键词下积累的转化权重比你高，所以还是会导致排名比你高。所以这些因素都是跟产品上架时长有关的，需要你根据自己的情况综合考虑。

4、广告表现

广告表现其实就是指投放关键词竞价广告的转化率，与关键词下自然转化的道理其实大相径庭，同样的关键词，如果竞对的关键词广告效果更好，广告点击后的转化率越高，那亚马逊算法也会给对手的关键词更高的权重，从而导致我们销量高，但是排名不如对手。

百度惊雷算法对做快排的网站有影响吗？

可以这么说，算法在变，快排技术也在变，为了适应百度算法的更迭，很多公司的技术也进行了升级，比如小狐智推，就能根据百度的算法进行变更，达到提升网站快速排名的效果，大家可以选择合适的继续做，毕竟seo对一个企业的网站是非常重要的。

今日头条的机器算法推荐，是根据什么计算的？

头条的推荐算法不完全依赖粉丝数，所以即使你没有粉丝，也有可能在头条平台上创作出10万甚至上百万阅读量的爆款内容，那既然不依赖粉丝数，头条是如何推荐的呢？

一篇文章发布后会经过一轮推荐周期：初审、冷启动、正常推荐、复审初审，一般是机器进行审查，我们在创作完成后也可以使用头条的灵犬进行测试，看看文章是否符合要求，每个平台的要求都不一样，你在头条上过审了，但是百家号不一定过审。那机器审查些什么东西呢，主要是检查文章有没有“触雷”，其次是查重和原创保护检查。

冷启动，过初审后系统把你的内容推送给一小批可能对你内容感兴趣的人群，然后根据这个人群的反应，比如说读完率、点赞互动评论的整体情况，对你进行下一轮的正常推荐，这一阶段非常重要。

正常推荐，如果冷启动阶段，文章互动率比较高，点赞，评论都很好，收藏量也很多，那么系统就会给你加大推荐，推荐给更多的用户。

复审，当推荐到一定程度后，系统会给用户的反馈情况进行复审，比如说有人举报，或者负面评论过多，如果在复审种，发现你属于标题党或者内容过于负向，将系统将会不再推荐，这一阶段会有人工参与，这是你是否成为爆款的最后一步，很多一开始几万阅读，然后就不推荐了，就是在这一步被终止了。

以下四类模型会对推荐起重要作用第一类是相关性特征，就是评估内容的属性和与用户是否匹配。

显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像算法模型中也有一些隐性匹配，从用户向量与内容向量的距离可以得出。

第二类是环境特征，包括地理位置、时间。

这些既是偏置特征，也能以此构建一些匹配特征。

第三类是热度特征。

包括全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候非常有效。

第四类是协同特征，它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。

协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。

总结头条推荐算法并没有对外公布具体参数权重，所以想要获取更多的推荐量，还是得创作出高质量的内容，这一点对于所有平台都是最重要的。

我是非著名攻城狮，希望我的回答对您有用，感谢您的关注与支持！

关键词、关键词、关键词！

重要的事情说三遍。

这个问题之前我先问你几个问题：

1.如果一个人迎面向你走来，你是如何判断他是男人还是女人的呢？

答案是：用眼睛看他的外观，看他的穿着打扮。

对于一般人来说长头发的就是女人，短头发的就是男人；穿男性服装的就是男生，穿女性服装的就是女人；比如穿裙子的必定是女人。还可以看相貌。

2.如果让你找到你的老公，你去哪里找呢？

答案是：根据经验，如果他没有在你的身边，那么有很大概率是在家里或者公司。

3.如何在一群人当中找到你喜欢的？

答案是：你可能喜欢漂亮的，也可能喜欢个子高的，也可能喜欢肤白貌美的，也可能喜欢水蛇腰的，以至于这些特征，你就能够在一群人当中一眼找到自己所喜欢的那一个人。

4.如何让一群人同时在人群中找到一个人？

答案是：把这一个人的外貌特征告诉这一群人。

根据上面的问题，你有所察觉了吗？

第1个问题当中，你要判断一个人是男人还是女人，只能是通过他的外貌特征去判断，嗯，他的外貌特征包括了头发，相貌，穿着打扮等等。

在头条上你喜不喜欢看一篇内容直接看标题基本上就知道了，说白了，这就如同你判断一面走来的这个人是男人还是女人一样，你所关注的只有那几个关键点，这几个关键点就是关键词。

第2个问题中你知道自己的老公是在哪里，是因为你有过往的经验，这如同在头条当中，我们要想找到自己喜欢的内容，那就直接去相对应的领域寻找，如何确定领域呢？这是一种约定俗成的关键词标注的方法。

比如你和你的老公约定俗成，他要么是在家里，要么是在公司；你和头条APP约定俗成，你想看的内容只能是在相对应的领域之下。

第3个问题当中，如何在一群人当中找到你喜欢的？当时你有自己的审美标准，可以一眼就从千千万万的人当中找到自己最喜欢的那一个，所谓的自己的审美标准其实就是一个个的关键词，比如上面所说的肤白貌美、细腰长腿。这和我们在千千万万的头条内容当中，找到自己所喜欢的那一个是完全一样的。

都是通过一些自己所喜欢的关键词找到自己所喜欢的内容。

第4个问题当中，如何让一群人同时在人群当中找到一个人，这其实与我们平时在浏览器当中搜索，相对应的内容是一样的，我们需要输入不同的关键词匹配出来的内容，那一定是我们需要的。

如果没有，那就加大对关键词的搜索。

明白了这些道理之后，那我们就来回答这个问题的本身，头条是属于机器分发，每一条内容上传之后都要进行机器审核，进而给一篇内容打上各种各样的关键词，再把它推送给喜欢这些关键词的用户。

说白了就是你所喜欢的这个关键词，正好和这一篇文章的关键词相匹配，所以机器就把它推荐给你了。

所以说头条的机器推荐说白了就是一个关键词的标注。

假如你的文章当中有100多个关键词，恰好在头条的用户群当中，有1000个人喜欢这个内容，所以自己会把这一篇内容分发给他1000个人，看他们是否喜欢？

如果喜欢那就扩大关键词范围，让文章关键词相对应的或者是相关联的关键词用户看到这篇内容，如果他们也喜欢，那么就继续扩大关键词范围，也就是所谓的扩大推荐量。

如果你的文章当中有100多个关键词，头条的用户当中并没有人喜欢这些关键词，那么你的文章可能阅读量就会很低，因为推荐量很低，最本质的原因是大家都不喜欢这些关键词。

还有一种可能是把你的内容推荐给1000个用户之后，发现这些用户并不喜欢你的那种，那他就会降权处理，所谓的降权处理指的就是这样的推荐量，因为机器判定你的这篇内容可能是相对来说比较低质量的，或者是没有价值的。

在这里还有一点比较重要，头条的机器审核当中，本来就嵌入了一些违规的词汇，如果你正好在文章当中使用了这些词汇作为自己文章的关键词，那么你的文章会被头条机器判定为质量差或者违规，他会进行打压处理，甚至有可能直接判定违规。

严重的可能会封号。

以上就是我对头条机器审核、算法推荐的理解，希望对你有用！