微信的平台推送如何做？

时间：2023-11-20 10:48:01 | 来源：网站运营

时间：2023-11-20 10:48:01 来源：网站运营

微信的平台推送如何做？：怎么样才能更容易让你的文章更容易获得推送 ？我总结几点 ；

1：原创

想获得平台推送的方法 ，一个很重要的因素就是文章质量高，原创性高，重复度低，

那么是更容易获得推送 ，如果你的文章和已经有发布的文章相似度很高，基本上是很难获得推送的。

2：阅读量

任何一个平台，阅读量，都是一个重要的指标 ，阅读量越高 ，那么就更容易获得平台推送 ，

不管在那个平台，都是一个非常重要的判断指标 。







比如上图 ，这个浏览量越大，说明关心这个话题的人就越多 ，当然文章是没有阅读量的 ，这个后台是有统计的 。

看到这里，聪明的人 ，就有自己的想法了 ，那么是不是自己可以去刷阅读量呢？？

这个当然是可以刷的 ,但是刷是需要一定的技术处理的 ，

你手工自己去点 是没有任何意义的 ，这里面包含好几个因素！

第一：IP分布 ，也就是点开你的链接必须是全国各地的Ip，而不是某个省市的IP ，

第二：终端分布 ，包含PC端，安卓端，苹果端

如果都满足了以上因素，那么你就可以刷阅读量 ，如果你对这方面比较感兴趣 ，也可以和我私底下 沟通。

3：评论数量

如果一篇文章，或是问答，下面非常多的评论，哪怕是很没质量，也非常的容易获得推送。

大家如果仔细观察 ，你就会发现 ，有些帖子莫名其妙的火了，虽然他的质量非常的差 ，但是因为评论非常多 。

因为有用户互动，说明这个话题比较具有争议 ，有争议性的东西，对于平台来讲，自然就乐意推送 ，

让大家一起讨论 ，一起争吵 ，所以一篇文章 或是问答写完后 ，

需要用自己的小号，进行助力推送下 ，比如小号引导讨论 ，引导对立 ，这样很多过客，非常容易停留下来 ，

参与到讨论中 ，比如我就很多小号， 几千个 。







做运营，没有号 ，是很难做起来的 ，虽然说方法很多人都知道 ，但是你没有操作起来 ，号太少 ，现在号

非常的便宜，1毛一个 ，如果需要实名身份证这个也是非常容易解决的

4：标题 。

这个老生常谈 ，这个大家可以参考其他的文章 ，都写得非常详细了 ，

我就不多介绍 。

当然还有很多没有讲到的 ，这里就不细说，有兴趣 ，对引流比较感兴趣的 ，

可以一起来沟通学习

参考下图找我交流










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()