主要观点总结
本文主要介绍了在今日头条上打造爆文的技巧和方法，包括利用工具进行热词分析、选择合适的话题和内容、利用媒体实验室的数据报告等。文章还介绍了今日头条媒体实验室的功能和使用方法，以及数据报告的内容。最后，文章强调了内容质量和选题的重要性，并承诺揭秘更多野路子技巧。
关键观点总结
关键观点1: 今日头条打造爆文技巧概览
介绍文章主要内容和结构
关键观点2: 利用工具进行热词分析
介绍使用媒体实验室的热词分析功能，通过趋势图选择热门关键词和话题。
关键观点3: 选择合适的话题和内容
介绍如何利用媒体实验室的数据报告和热门事件来选择具有潜力的话题和内容。
关键观点4: 利用媒体实验室的功能
介绍媒体实验室的实时热点追踪、数据报告、事件监控等功能，帮助作者获取数据支持。
关键观点5: 内容质量和选题的重要性
强调在选择热门话题和内容的同时，也要注重内容的质量和深度。
关键观点6: 揭秘野路子技巧预告
预告后续将揭秘更多关于今日头条的野路子技巧。
正文
潜在的用户群过小，推荐量不高
内容供过于求
时效短，影响推荐量
其它
1.文章内容自身问题，导致点击率低
文章内容自身问题，
包括两方面：内容质量和选题
。将从选题的角度来教大家如何避免这个问题。
举例，前段时间一篇关于支付宝大楼的文章在头条号上取得了接近 200 万的阅读量。但是，同一时间，一篇内容相似的文章，阅读量却相差了一万倍。
以下是两篇文章的标题：
虽然影响的原因很多，但是从标题的角度来说，第一篇一定是系统更愿意去推荐的，为什么呢？
先来看下面这张趋势图，通过媒体实验室的热词分析功能，将「马云」和「支付宝」两个词进行「热度趋势」的比较。选择的时间段是在文章发布前的一个月，也就是2016年12月15号到2017年1月15号。
「马云」和「支付宝」的热度趋势对比
从趋势图中，可以发现，「马云」的长期热度一直是高于「支付宝」的。虽然在14号左右，因为支付宝五福的事件让支付宝的热度高于马云，但是总的热度依旧是马云比较高。
在两个标题中，第一个标题涉及到了「马云」、「支付宝」两个热词。一个是长期热词，一个是短期热词。而第二个标题，却只使用了「支付宝」一个热词。
在不考
虑其他因素影响的情况下
，第一个标题显然更可能会受读者青睐。
所以，选择媒体实验室中呈现的热词或者热点来表达自己写作的内容，会更利于分发。
▶️ 小技巧1
在找选题，确定标题时，先通过数据统计版块中的热词分析功能，搜索一下选题的关键词来判断热度。
头条号界面的热词分析功能
然后，页面就会跳转到媒体实验室，提供该关键词的热度趋势。通过热度趋势来判断该词的热度，决定关键词和主题。
媒体实验室界面的热词分析功能
还有一点要提醒大家，就是在热词分析时，先勾选一下你想要确定的时间、地域和文章类别。因为对于不同地区、不同文章类别，该关键词的热度很可能就不一样。如果你是垂直领域或者针对某一地区的头条号，那么这一点尤其重要。
以「胡同」和「弄堂」两个词举例，在北京和上海这两个不同的地方，热度就会出现相反的情况。
对上面两张图，可以看出：在北京，「胡同」的热度明显高于「弄堂」；而在上海，「弄堂」的热度则明显高于「胡同」。
因此，如果你是一个针对地区的头条号，使用地域范围来查看关键词，在该地区的热度指数就十分重要了。
同理，根据文章的类别来判断关键词在所属垂直领域中的热度指数，也十分重要。
2.潜在的用户群过小，推荐量不高
头条号进阶手册对于这一点的解释是：
如果帐号潜在的用户群实在过小，机器将很难挖掘到潜在用户，推荐量自然高不了。而潜在用户群过小有如下原因：
•话题过于冷门、生僻；
•涉及领域过于专业，晦涩难懂，与主流群众有一定距离；
附头条号进阶手册：http://mp.toutiao.com/static/resource/pgc/pgc_web_react/index.html
那么，应该如何避免这个问题呢？
利用好媒体实验室的热词分析功能
以「短袖」这个词为例，将「短袖」作为关键词输入到搜索框中，选择「人群画像」功能就可以查看到关注该关键词的用户特征。
「短袖」做为关键词查看渗透率
（渗透率可以理解为用户对这一关键词的敏感程度；男性用户对短袖这词的渗透率为 0.01%，可以理解为所有男性用户中，对于短袖这个关键词的敏感程度为 0.01%，即热度很低。）
那么可以看到，在性别渗透率中，短袖这个词只有 0.01%，说明男性用户和女性用户对于这个词都不敏感，也就是没有相应的热度在。在没有特别有意思的新内容的情况下，可以不用去写。
▶️ 小技巧2
在写文章前，先用媒体实验室的热词分析功能，查看关键词对应各年龄段、性别的渗透率如何，再考虑是否与自己要影响的受众相匹配。
年龄渗透率可以用来判断各年龄段对于关键词的敏感程度，如果你想影响的主要用户是 40 岁以上的人，那么一些对于 40 岁以下人比较火的词，就可考虑避免使用。
例如「你的名字」，从下图中可以看出，「你的名字」的年龄渗透率最高的是 18-23 岁人群，而 40 岁以上的用户，年龄渗透率很低，那么这篇文章就不应该写给 40 岁以上的用户看，即便这是一个热词。
「你的名字」的人群画像
性别渗透率也可以参考上面的例子。
3.内容供过于求
对于系统来说，如果同一领域或话题相似内容过多，那么就会出现供过于求的现象。如，关于当下热点话题的谈论，受众虽然足够多，但是内容供给总量实在庞大，相应地每一篇内容得到的推荐量也就比较少。
那么如何来判断内容是否供过于求了呢？
首先查看该话题关键词的热度趋势，是否处于高热状态。
其次，
在热门事件中，查看最近的热门事件中，这一话题是否重复出现。
头条号的热门事件界面
例如，在下图中萨德事件出现了四次，但是，这四个萨德事件的角度并不一样。
