微信的平臺推送如何做？

時間：2023-11-20 10:48:01 | 來源：網(wǎng)站運營

時間：2023-11-20 10:48:01 來源：網(wǎng)站運營

微信的平臺推送如何做？：怎么樣才能更容易讓你的文章更容易獲得推送 ？我總結(jié)幾點 ；

1：原創(chuàng)

想獲得平臺推送的方法 ，一個很重要的因素就是文章質(zhì)量高，原創(chuàng)性高，重復(fù)度低，

那么是更容易獲得推送 ，如果你的文章和已經(jīng)有發(fā)布的文章相似度很高，基本上是很難獲得推送的。

2：閱讀量

任何一個平臺，閱讀量，都是一個重要的指標(biāo) ，閱讀量越高 ，那么就更容易獲得平臺推送 ，

不管在那個平臺，都是一個非常重要的判斷指標(biāo) 。







比如上圖 ，這個瀏覽量越大，說明關(guān)心這個話題的人就越多 ，當(dāng)然文章是沒有閱讀量的 ，這個后臺是有統(tǒng)計的 。

看到這里，聰明的人 ，就有自己的想法了 ，那么是不是自己可以去刷閱讀量呢？？

這個當(dāng)然是可以刷的 ,但是刷是需要一定的技術(shù)處理的 ，

你手工自己去點 是沒有任何意義的 ，這里面包含好幾個因素！

第一：IP分布 ，也就是點開你的鏈接必須是全國各地的Ip，而不是某個省市的IP ，

第二：終端分布 ，包含PC端，安卓端，蘋果端

如果都滿足了以上因素，那么你就可以刷閱讀量 ，如果你對這方面比較感興趣 ，也可以和我私底下 溝通。

3：評論數(shù)量

如果一篇文章，或是問答，下面非常多的評論，哪怕是很沒質(zhì)量，也非常的容易獲得推送。

大家如果仔細觀察 ，你就會發(fā)現(xiàn) ，有些帖子莫名其妙的火了，雖然他的質(zhì)量非常的差 ，但是因為評論非常多 。

因為有用戶互動，說明這個話題比較具有爭議 ，有爭議性的東西，對于平臺來講，自然就樂意推送 ，

讓大家一起討論 ，一起爭吵 ，所以一篇文章 或是問答寫完后 ，

需要用自己的小號，進行助力推送下 ，比如小號引導(dǎo)討論 ，引導(dǎo)對立 ，這樣很多過客，非常容易停留下來 ，

參與到討論中 ，比如我就很多小號， 幾千個 。







做運營，沒有號 ，是很難做起來的 ，雖然說方法很多人都知道 ，但是你沒有操作起來 ，號太少 ，現(xiàn)在號

非常的便宜，1毛一個 ，如果需要實名身份證這個也是非常容易解決的

4：標(biāo)題 。

這個老生常談 ，這個大家可以參考其他的文章 ，都寫得非常詳細了 ，

我就不多介紹 。

當(dāng)然還有很多沒有講到的 ，這里就不細說，有興趣 ，對引流比較感興趣的 ，

可以一起來溝通學(xué)習(xí)

參考下圖找我交流










import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt




# 1. simple plot with 4 numbers

plt.plot([1, 3, 2, 4])

plt.show()




# 2. points have x and y values; add title and axis labels

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

plt.title('Test Plot', fontsize=8, color='g')

plt.xlabel('number n')

plt.ylabel('n^2')

plt.show()




# 3. change figure size. plot red dots; set axis scales x: 0-6 and y: 0-20

plt.figure(figsize=(1,5)) # 1 inch wide x 5 inches tall

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro') # red-o

plt.axis([0, 6, 0, 20]) # [xmin, xmax, ymin, ymax]

plt.annotate('square it', (3,6))

plt.show()




# 4. bar chart with four bars

plt.clf() # clear figure

x = np.arange(4)

y = [8.8, 5.2, 3.6, 5.9]

plt.xticks(x, ('Ankit', 'Hans', 'Joe', 'Flaco'))

plt.bar(x, y)

# plt.bar(x, y, color='y')

# plt.bar(x, y, color=['lime', 'r', 'k', 'tan'])

plt.show()




# 5. two sets of 10 random dots plotted

d = {'Red O' : np.random.rand(10),

'Grn X' : np.random.rand(10)}

df = pd.DataFrame(d)

df.plot(style=['ro','gx'])

plt.show()




# 6. time series - six months of random floats

ts = pd.Series(np.random.randn(180), index=pd.date_range('1/1/2018', periods=180))

df = pd.DataFrame(np.random.randn(180, 3), index=ts.index, columns=list('ABC'))

df.cumsum().plot()

plt.show()




# 7. random dots in a scatter

N = 50

x = np.random.rand(N)

y = np.random.rand(N)

colors = np.random.rand(N)

sizes = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, alpha=0.5)

plt.show()