同运营、BD沟通的过程当中，最常被提到的问题是：“这个内容挺好的，但是没有什么阅读量和推荐量，为啥推荐不出去呢？”
对于这类问题，我的回答通常分为两部分：
内容挺好的，但质量不等于销量
我充分相信运营和BD同学对内容质量的判断。
对于内容的质量，文化人比我这个工科男有更有话语权。
作为阅读者，看到好的内容推荐不出去，固然有遗珠之痛。
但作为运营者，还是要跳脱小我，站在相对客观的角度去评价一个内容的消费普适性。
如果这篇内容本身就是深度阅读内容、或是题材偏小众（比如我爱的爵士乐），那它的消费量或许理当如此。我们可以将其类比文艺片，摘录一段报道：
明星云集的文艺大片《黄金时代》最终总票房仅5151万元；《推拿》获得第64届柏林电影节银熊奖等奖项，但国内票房只有约1290万元；《闯入者》《念念》《心迷宫》等文艺片总票房都是1000多万元。票房低至不可思议的，是具有文艺元素的传记片《启功》，总票房只有约40万元，差不多等于目前市场上启功书画作品一平方尺的价钱。
口碑好、票房惨、骂院线、怨社会，不了了之，这似乎成了文艺片的宿命。
如果一篇内容是内向性创作的，是首先写给自己的，那么这篇内容我们更应该用艺术品的角度，而不是用消费品的角度来看待。其追求的应该是给少数知音群体更深的触动，而不是作为大众消费品评价标准的10W+.
如果一篇内容从题材选择上是具有消费普适性的，从阅读体验上是相对较优的。这类的内容，我们再来深究其没有被推荐好的原因。分析是内容问题（标题、封面）还是推荐问题（内容识别、冷启动、用户阅读指标）等等。
抱怨没有推荐量？不如来谈谈怎么推荐的更好
推荐系统是一个会极度放大优缺点的系统：点击率高、阅读体验好的内容，其传播度会被极大的放大。而点击率低、或者点击率高但是阅读体验差的内容，其传播范围也会非常快的收敛。
在冷启动过程里，优质的作者由于有更好的历史表现，已经得到了远超普通作者的冷启动曝光量。当冷启动过程结束时，就变成了点击率和阅读体验的公平较量。可以将内容推荐想象为一场体育比赛，黑马可以爆冷夺冠，名将或许可以免于预选赛，但还是可能失去水准止步半决赛。这样，是否会更好理解呢？
通常，不建议用10W+去简单粗暴的衡量内容，我们可以将内容的阅读体验指标化、可衡量化，以进行进一步的分析：
- 点击率：酒香也怕巷子深。如果点击率太差，先别废话、回炉改封面和标题去。
- 全局反馈：点赞、评论数与阅读量的比例，是否与其过往的文章一样？还是降低到了一个平均线以下？如果是，那说明这篇文章要么质量有问题，要么人群推歪了。
- 粉丝反馈：理论上，关注关系构建了粉丝对于内容创作者的品牌认知，也因此放宽对内容外在（标题、封面）的要求，他们的点击率应该相对更高。此外，粉丝群体是主观判断最典型的受众群体。他们的阅读情况是否显著高于全局反馈？如果是，那可能真是推歪了。如果不是，那基本上可以断定是文章质量问题。
如果确定了粉丝反馈很好，但全局反馈不好，后续应该追内容分析、内容推荐的问题。即机器是否将内容理解错了维度。
以前文提过的“普京曾经实习的单位，最牛逼的国家狗仔队是如何工作的”为例。
初版的keywords分析中，只做了简单的关键词提取，将其分为【普京】、【单位、实习、工作】、【狗仔队】三类，导致了冷启动有所偏差，推给了职场、娱乐等领域的受众。
但后续的keywords分析中，对于标题本身加强了主谓宾的理解，加强了作者类目对于keywords权重的影响，从而让【普京】一词的权重提高，优化了冷启动的推荐效率。
最后，抛一碗鸡汤：抱怨机器推荐是没有用的。改造算法，让对的内容遇到对的人；帮助作者，让对的作者创作对的内容，这是我们长期应该做的事情。
