头条搜索是是由今日头条APP站内搜索拓展而来，它不但搜索了头条APP的相关信息，而且还搜索了站外信息，用户可以在今日头条上方的搜索框中进行搜索。头条SEO优化有三个方面的变量!
一、内容方面。
今日头条已经成为一个综合性的内容平台，图片、视频、UGC小视频、问答、微头条，每一项内容都有自己的特色，如何提取出不同内容类型的特点进行推荐。
二、环境的概念。
这是为移动互联网时代所推荐的，用户在工作场合、地域、通勤、旅游等不同场景下，随时随地移动，信息偏好存在偏差。
三、用户特征。
其中包含了兴趣标签、职业、年龄、性别、模型刻画所包含的用户兴趣等等。
此模式将三个维度结合起来，对方案中的推荐内容进行预测，得出预测数据。
1、今日头条关键词分析
基于今日头条的热度指数模型，对用户的阅读、分享、评论等行为进行加权计算，得到响应事件、文章或关键词热度值。在用户的众多行为中，主要有三大功能：辅助创作、舆论分析、精确营销;同时，新闻指数按小时更新，比微信快，并提供数据下载。
关键词的分析，标题指数还能分析用户画像。根据这些关键字，包括性别、年龄、地域、爱好等信息。请选择一个特定的时间周期，或返回某个时间的数据响应。
2、内容分析方法
包含文字分析，图像分析，视频分析等。头条刚开始是以资讯为主，头条的推荐系统是用户兴趣建模。没有索引标签，系统则无法获得用户兴趣的内容。另外，文字内容标签可以直接帮助系统推荐。
3、用户识别
在推荐系统中，用户识别和内容分析是推荐系统的重要组成部分。与用户标记工程相比，内容分析涉及机器学习的内容，更有特点。
当前常见的用户标签包括用户感兴趣的分类、关键词、资源、兴趣群以及各种垂直属性(不同类型、运动组、股票等)。其他资料、年龄、地点等。使用第三方社交帐号登入识别。
此外，还包括用户年龄信息一般通过模型预测，不同类型，阅读时间分布等。通过用户授权对位置信息进行访问，利用传统的基于位置信息聚类得到驻留点。居住地与其它信息相结合，可用来猜测用户的工作、出差和旅游地点。这些标签都有助于推荐。
目前，对标题的优化要遵循内部规则，不可随意改变。今日头条信息量众多，要做好规则优化。
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