應該是粉絲閱讀數造成的差異。

我發的文章經常這樣，剛開始閱讀數總是多於推薦數，但是後面慢慢地推薦數一定會多於閱讀數，推薦機制會根據粉絲關注度增加推薦數。

但是這篇文章無論如何都變不成爆款。因為機器人一開始就沒有認同這篇文章。

推薦量少說明你的等級比較低，屬於新手或剛過轉正期的小白，在加上你的短文題目比較另類，沒有什麼特別引人注目的關鍵詞，不被電腦機器人所喜歡，推薦量自然而然就不會多。

別問我為什麼知道這麼多，因為我也是和你一模一樣的新手！

這就說明不僅是由推薦說了算，也要由讀書說了算，很多時候推薦與閱讀不成正比，推薦也重要，讀者認可就可以，既使是讀者不認可自己也不別在意，自己認可自己，自己做好自己，我做我自己，我認我自己，迎得人人都滿意沒有這回事。

這說明了，推薦機制還是不是很完善，一開始只用機器識別，這是很粗略的，只能識別有沒有違反規則、有沒有違法行為等，標題是否符合要求這些很機械化，表面化的要求。機器是沒有感情的，他不會體會作者寫這篇文章的心情，或者更深層次的意義。

有時候，一篇好的文章，不在乎字數的多少，重要是他表達的內容是否精彩。是否吸引讀者，令到讀者有共鳴，做到短小精捍，古時候，那些著名的詩詞，也是言簡意該。

所以我覺得，初審也應機器加人工稽核。

別聽他們瞎說，這個是個自己操作的，比如分享。

三、正常情況下是推薦量大於閱讀量，如果你的文章質量好，可以是五比一的比例，比如十個推薦五個閱讀，我許多文章都是，剛開始5：1，後到到10：1就會發現閱讀速度降低了。再後來到了20：1就會感覺推薦停止。

四、現在我個人感覺改版後，不會是推薦了，是展現，對方必須有動作，比如收藏，或翻頁等才算閱讀。

所以，千言萬語，是文章質量有限，沒有及時推薦。

閱讀數大於推薦，只說明基本上是沒有推薦，或者是有所限制了。10比1，其實也屬正常範圍內的，推薦為10，文章有讀者閱讀顯得比較寶貴，因為自己閱讀很難有所增加的。文章跟影片、問答有所不同。