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今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
更新時(shí)間：2018-10-16 11:46:37 來(lái)源： 點(diǎn)擊：
但是，有些人在今日頭條文章動(dòng)輒幾十萬(wàn)、幾百萬(wàn)，甚至上千萬(wàn)閱讀，但有些則只是幾十、幾百的流量。
除了內容本身的質(zhì)量以及賬號區別之外，最大的關(guān)鍵就在于其算法推薦規則。搞懂今日頭條文章推薦規則，是在這里進(jìn)行精細化運營(yíng)的核心關(guān)鍵。
那么，今日頭條海量文章推薦的機制是怎么樣呢？為什么有的文章展現量幾百萬(wàn)，有的卻只有幾十幾百？對于文章的推薦機制我們又能做些什么？
首先在說(shuō)文章推薦規則之前，另一個(gè)機制大家一定要先了解，那就是今日頭條的消重機制。
你在頭條號發(fā)布的內容，在通過(guò)審核和進(jìn)入推薦系統之間，還有一道難關(guān)，那就是下面要說(shuō)的消重機制。
基本上，文章被消重是頭條號所發(fā)布內容無(wú)推薦量的最常見(jiàn)的原因。
1想要被推薦，先了解消重機制
1）什么是消重？
我們都知道，在互聯(lián)網(wǎng)上，同樣的文章、圖片、視頻往往會(huì )被很多其他媒體轉載或復制。
如果我們在百度搜索一篇內容，經(jīng)常會(huì )得到多個(gè)網(wǎng)址。所以，我們一般需要自己篩選和判斷，哪個(gè)網(wǎng)址更權威，更有價(jià)值，再點(diǎn)擊去訪(fǎng)問(wèn)就可以了。
但是今日頭條不一樣，它是基于算法推薦給用戶(hù)的。所以一定要保證不能連續給用戶(hù)推薦了幾篇相似的內容，否者用戶(hù)體驗會(huì )非常差：怎么老是給我推薦一樣的內容，什么鬼系統！
所以，今日頭條在推薦你的文章之前，必須確定這篇內容：
● 在系統里是否存在相同或者高度相似的內容？
● 如果存在，那么這篇內容的來(lái)源是否是最權威、最有價(jià)值、是否最有可能是原創(chuàng )來(lái)源？
那么，消重就是指對重復、相似、相關(guān)的文章進(jìn)行分類(lèi)和比對，使其不會(huì )同時(shí)或重復出現在用戶(hù)信息流中的過(guò)程。
今日頭條首先會(huì )通過(guò)消重機制來(lái)決定同樣主題或內容的文章是否有機會(huì )被推薦給更多用戶(hù)。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
2）頭條號內容消重的關(guān)鍵項
那如何判斷兩個(gè)內容是否相同呢？
如果讓人來(lái)判斷，可能就要逐字逐句地把文章讀完才能判斷得出來(lái)。通過(guò)計算機這樣去判斷當然也是可以的，不過(guò)，當每天需要處理的內容達到十多萬(wàn)篇次的時(shí)候，這么做即使對于計算機來(lái)也太麻煩了。
今日頭條的做法是，通過(guò)系統的計算，一篇文章的文本、標題、圖片等都是可以轉換成一串數字代碼，也就是信息指紋。這就像我們每個(gè)人的身份證，如果兩個(gè)人的身份證號碼一模一樣，那么就可以肯定這是兩個(gè)一樣的人。
而文字信息的「身份證」也能起到類(lèi)似的作用，對于圖片、視頻等信息形式，原理也是類(lèi)似的。這種算法模型這里就不多說(shuō)了，重點(diǎn)來(lái)看影響消重的關(guān)鍵項。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
● 來(lái)源頭條號是否開(kāi)通「原創(chuàng )」標記；
● 發(fā)布時(shí)間（首發(fā)很重要）；
● 來(lái)源的權威性和在網(wǎng)絡(luò )上被引用的次數。
除了內容消重的規則外，頭條號平臺上實(shí)際上還存在這一些針對內容之外的消重規則：
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
● 標題和預覽圖片的消重。
這個(gè)原理與內容消重相似，只不過(guò)是只比較標題以及預覽圖片的「信息指紋」。
之所以要對具有相同的標題或者預覽圖片的內容進(jìn)行消重(哪怕它們的內容并不相同)，是因為，假如用戶(hù)沒(méi)有點(diǎn)擊內容詳情頁(yè)，他是不知道內容寫(xiě)的什么的。
那么，光看標題和預覽圖就是系統把兩篇一樣的內容重復推薦給了自己，可想而知這樣的瀏覽體驗是很糟糕的。
況且，很少有人愿意連續點(diǎn)擊幾篇看上去一模一樣的內容，因此這樣的推薦也很少起效果。
● 針對相似主題的消重。
你肯定對這樣的景象不陌生：每當有某個(gè)社會(huì )熱點(diǎn)事件或者話(huà)題出現的時(shí)候，媒體、自媒體、KOL們一擁而上，競相報道事件細節或者發(fā)表觀(guān)點(diǎn)，讓你的微博、朋友圈被有關(guān)這件事的種種內容“刷屏”。
但是，對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，需要的其實(shí)并不是反復看到相同的信息，如果有足夠優(yōu)質(zhì)的報道或者觀(guān)點(diǎn)的話(huà)，其實(shí)看有限的幾條就夠了。
相似主題的消重其實(shí)和內容的消重其實(shí)原理是一樣的，是對文章中全部的關(guān)鍵詞（也就是我們常說(shuō)的標簽）進(jìn)行統計并計算信息指紋，當然也可以對其中與話(huà)題相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行統計分析。
一旦系統發(fā)現了可能對某篇內容感興趣的用戶(hù)，那么系統會(huì )自動(dòng)把具有同樣「信息指紋」的內容或話(huà)題中，經(jīng)過(guò)挑選最優(yōu)的一篇推薦到用戶(hù)的信息流。
剩下具有相同「信息指紋」的內容，就幾乎不可能獲得推薦了。
這里，木木重點(diǎn)說(shuō)一下相似主題消重，這個(gè)與我們是最最最相關(guān)的。因為頭條要追熱點(diǎn)，基本是大家公認的事實(shí)。
3）追熱點(diǎn)小心被消重
在頭條號追熱點(diǎn)話(huà)題的時(shí)候，一定要謹慎追逐。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
因為有這個(gè)相似主題消重，那具有相同「信息指紋」的話(huà)題或熱點(diǎn)，幾乎不可能獲得推薦了。這就是為什么很多時(shí)候我們的熱點(diǎn)文章在頭條號會(huì )推薦慘淡。
一個(gè)熱點(diǎn)再熱，用戶(hù)的興趣也是有限的，特別是如果你的熱點(diǎn)角度沒(méi)什么區別，平臺已經(jīng)推薦過(guò)相似內容了，那系統是不愿意再推薦的，因為用戶(hù)他已經(jīng)懂了，再推薦就是打擾了！
所以說(shuō)你追熱點(diǎn)的角度一定要差異化，寫(xiě)熱點(diǎn)文章有很多切入點(diǎn)，你可以把一個(gè)熱點(diǎn)進(jìn)行拆分關(guān)鍵詞，每一個(gè)都可以是一個(gè)很好的切入口，這就是所謂的“同主題異角度”。
與此同時(shí)，你的標題也要明顯的差異化，因為這個(gè)熱點(diǎn)標簽的提取統計，主要來(lái)自于標題，而后才是內容。并且，在一個(gè)大熱點(diǎn)下，用戶(hù)想知關(guān)于熱點(diǎn)的各個(gè)方面，所以標題角度也要明顯。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
如果不能確定自己創(chuàng )作的角度足夠獨特，及自己的內容足夠優(yōu)質(zhì)，那么就不要隨意地追逐熱點(diǎn)，免得做了無(wú)用功。
2今日頭條文章推薦規則解析
我們知道，文章的閱讀量很大程度上取決于系統的推薦量，那么一篇文章的推薦量，是由什么因素決定的呢？
之前，頭條官方給過(guò)一些標準，即影響文章推薦的 8 個(gè)因素是：
1)點(diǎn)擊率+讀完率：點(diǎn)擊標題并讀完文章的人越多，推薦越高；
2)分類(lèi)明確：文章興趣點(diǎn)越明確，推薦越高；
3)文題一致：做恰如其分的標題黨；
4)內容質(zhì)量：優(yōu)質(zhì)內容才是根本；
5)賬號定位明確：文章題材隨意寬泛的賬號，得到推薦的概率更低；
6)互動(dòng)數、訂閱數：讀者越活躍，推薦越多；
7)站外熱度：在互聯(lián)網(wǎng)上關(guān)注度高的話(huà)題，推薦越多；
8)發(fā)文頻率：經(jīng)常發(fā)文，保持活躍很重要。
不過(guò)這些都是一些表象的東西，這里更系統和深入的說(shuō)一下，只有知道本質(zhì)了我們才能更好的做好這些。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
1）系統是怎樣理解你的文章的？
今日頭條的文章識別系統會(huì )對文章進(jìn)行特征識別，從而判斷文章講的是什么類(lèi)型和領(lǐng)域的內容。特征識別的維度有很多，在這里我們重點(diǎn)解釋「關(guān)鍵詞」。
系統會(huì )根據文章中出現的頻率，提取出一些詞語(yǔ)作為關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞的判定原則有二：
詞頻高：如一篇體育類(lèi)文章內容關(guān)于某場(chǎng)足球比賽，那么文章可能會(huì )出現的高頻詞就包括球員名字、足球術(shù)語(yǔ)或技巧等，如「C 羅」、「射門(mén)」、「突破」。
同類(lèi)文章中出現次數少：作者撰文時(shí)常用到的虛詞、轉折詞等出現頻率也很高，但它們不會(huì )作為關(guān)鍵詞被提取出來(lái)，因為這些詞在文章中是普遍存在的。
系統判定出一篇文章的關(guān)鍵詞后，會(huì )將這些關(guān)鍵詞與文章分類(lèi)模型進(jìn)行比對，命中哪些分類(lèi)詞庫關(guān)鍵詞的比例大，文章即被打上該分類(lèi)的標簽。
如，一篇文章排名靠前的關(guān)鍵詞為「C 羅」、「射門(mén)」、「西甲」、「馬德里」，那么該篇文章可能會(huì )被打上「足球」、「國際足球」、「西班牙」等標簽，完成對文章的初步認知。
而除文章正文關(guān)鍵詞識別外，系統還會(huì )對標題進(jìn)行關(guān)鍵詞的識別和分類(lèi)比對。因此，在標題中露出具代表性的實(shí)體詞非常重要。
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2）你的文章會(huì )被推薦給哪些用戶(hù)？
每個(gè)人的閱讀興趣都是大不相同的，個(gè)性化推薦機制要做的事情就是——讓每位用戶(hù)看到可能感興趣的內容。
這種精準推薦，是建立在機器對每位用戶(hù)都有充分認知的前提下的。在系統里面，每位用戶(hù)實(shí)際是由大量數據構成的，用戶(hù)的閱讀興趣就藏在這些數據中：
● 用戶(hù)的基本信息
性別、年齡、所處地理位置(城市或地區)；還有使用機型、授權賬戶(hù)(如微博、微信等)、手機上經(jīng)常使用的其他 App 等。
● 用戶(hù)主動(dòng)訂閱或喜歡的內容
訂閱帳號；訂閱頻道；關(guān)注的話(huà)題。
● 機器通過(guò)計算得出的用戶(hù)閱讀興趣
用戶(hù)閱讀過(guò)的文章分類(lèi)和關(guān)鍵詞；相似類(lèi)型用戶(hù)還喜歡閱讀的其他文章類(lèi)型；用戶(hù)在今日頭條客戶(hù)端主動(dòng)標記「不感興趣」的實(shí)體詞或文章類(lèi)型。
根據以上數據，系統對用戶(hù)的閱讀興趣就能有個(gè)基本的判斷。然后通過(guò)對數據的處理，每位用戶(hù)將被系統打上各種標簽。
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如一個(gè)用戶(hù)閱讀的文章中關(guān)鍵詞排名靠前的是：C羅、皇家馬德里、歐洲杯、小米、魅族、蘋(píng)果。
那么，這位用戶(hù)可能被打上「足球、「皇馬」、「科技」、「手機」、「米粉」等標簽。不同的用戶(hù)會(huì )被打上不同的標簽。
最后，當一篇帶有「C 羅」、「足球」標簽的文章在進(jìn)行推薦時(shí)，系統會(huì )將其自動(dòng)匹配給帶有「C 羅」或「足球」標簽的用戶(hù)，這便是推薦引擎的個(gè)性化推薦。
當然，系統推薦的實(shí)際情況會(huì )遠比這復雜得多，但推薦的基本原理便是：
系統先通過(guò)數據來(lái)來(lái)給內容和用戶(hù)打上各種標簽，然后通過(guò)算法將內容標簽跟用戶(hù)標簽進(jìn)行匹配，接著(zhù)根據第一批推薦情況，決定后續的推薦量，這個(gè)下面說(shuō)。
3）你的文章是如何被推薦的？
為讓受歡迎的內容被更多用戶(hù)看到，不受歡迎的內容不占用過(guò)多推薦資源。頭條號文章在推薦時(shí)，會(huì )分批次推薦給對其感興趣的用戶(hù)。
如何理解分批次推薦呢？
文章首先會(huì )被推薦給一批對其最可能感興趣的用戶(hù)(這批用戶(hù)的閱讀標簽與文章標簽重合度最高)，這批用戶(hù)產(chǎn)生的閱讀數據，將對文章下一次的推薦起到?jīng)Q定性作用。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
數據包括點(diǎn)擊率、收藏數、評論數、轉發(fā)數、讀完率，頁(yè)面停留時(shí)間等，其中，點(diǎn)擊率占的權重最高。
這很好理解，能吸引眾多用戶(hù)點(diǎn)擊的文章自然會(huì )被認為更可能是好文章。
文章的首次推薦，如果點(diǎn)擊率低，系統認為文章不適合推薦給更多的用戶(hù)，會(huì )減少二次推薦的推薦量；如果點(diǎn)擊率高，系統則認為文章受用戶(hù)喜歡，將進(jìn)一步增加推薦量。
以此類(lèi)推，文章新一次的推薦量都以上一次推薦的點(diǎn)擊率為依據。此外，文章過(guò)了時(shí)效期后，推薦量將明顯衰減，時(shí)效期節點(diǎn)通常為24小時(shí)、72小時(shí)和一周。
因為這種擴大推薦的機制，你想獲得更多的閱讀量，就必須努力把各維度閱讀數據(點(diǎn)擊率、用戶(hù)閱讀時(shí)間、收藏數、評論數、讀完率等)維持在高位水平。這也就上面官方的一些標準。
其中，至關(guān)重要的當然是點(diǎn)擊率，也因此，標題和封面圖的重要性便不言而喻。這也是今天注意力稀缺時(shí)代，文章獲得好的傳播的關(guān)鍵要素。
雖然如此，但除了點(diǎn)擊率，有一個(gè)特別重要的點(diǎn)總是被大家忽視，就是：
文章所對應的標簽，直接決定了匹配的相對應標簽的用戶(hù)量。有的標簽本身就對應很大體量的用戶(hù)，而有的標簽對應人群很小，就算點(diǎn)擊率再高，天花板也很低。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
這就是為什么很多專(zhuān)業(yè)性文章閱讀不高，而情感雞湯、娛樂(lè )八卦、社會(huì )新聞的推薦一般會(huì )很高。這也是為什么大家都會(huì )去追熱點(diǎn)，因為熱點(diǎn)標題對應的用戶(hù)群體非常大。
所以說(shuō)，我們選題，包括文章標題以及內容里面的關(guān)鍵詞使用，一定要基于用戶(hù)量大的標簽，這樣可以獲得更多的推薦量。
之前今日頭條官方就發(fā)過(guò)最受歡迎的一些標簽，這些都是一級標簽，你有沒(méi)有經(jīng)常使用？
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而且，今日頭條還專(zhuān)門(mén)推出了熱詞分析功能，幫助大家找到不錯的標簽。利用熱詞分析功能可以大大增加系統推薦量，提高文章的閱讀量。
另外，今日頭條是有文章分類(lèi)的，在你的文章類(lèi)型的大類(lèi)下，手機查看相關(guān)文章，底部都有對應文章的標簽，多收集這些標簽，積累自己所屬行業(yè)的標簽庫。
一定要記住，你的文章所在的標簽一定需要匹配到更多的人群。
3為什么會(huì )產(chǎn)生推薦效果不好的情況？
常有作者抱怨自己的某篇文章推薦效果不好，或者對自己的文章閱讀量不穩定感到焦慮。
前面我們知道，文章的閱讀量由系統推薦量直接決定，而推薦量又取決于上一輪推薦的點(diǎn)擊率。
因此單篇文章推薦效果不好，原因無(wú)外乎三大類(lèi)：點(diǎn)擊率低、推薦量低、閱讀量低。
1）點(diǎn)擊率低
前面說(shuō)了，文章推薦至關(guān)重要的是點(diǎn)擊率，新一次的推薦量都以上一次推薦的點(diǎn)擊率為依據。
為了提升用戶(hù)體驗，機器會(huì )減少那些不受歡迎的內容(即點(diǎn)擊率低的內容)的推薦量，如果點(diǎn)擊率持續走低，推薦量也相應地持續減少。
一般來(lái)說(shuō)，如果初次點(diǎn)擊率不高，就很難再有較高的推薦量和閱讀量。
而點(diǎn)擊率較低可能是如下原因導致：
● 帳號內容垂直度較低，沒(méi)有及時(shí)推薦給相應的用戶(hù)。
你是體育類(lèi)帳號，這一次卻發(fā)表了娛樂(lè )類(lèi)內容。對于這種不屬于帳號擅長(cháng)領(lǐng)域的文章，系統需要重新識別分類(lèi)再進(jìn)行推薦，這在一定程度上會(huì )延長(cháng)推薦時(shí)間，不能保證在規定時(shí)效內，推薦給相應的用戶(hù)。
● 文章內容自身問(wèn)題，導致點(diǎn)擊率低。
● 標題平淡，沒(méi)有起到吸引讀者閱讀的作用。
● 配圖無(wú)吸引力，文章配圖與內容相關(guān)度不高，或者前三張圖片質(zhì)量較差。
● 內容過(guò)于低質(zhì)，引起讀者反感甚至投訴。
木木給大家一個(gè)方法，在找選題、寫(xiě)文章、定標題時(shí)，可以先通過(guò)今日頭條媒體實(shí)驗室搜索一下選題的關(guān)鍵詞來(lái)判斷熱度，還可以查看相關(guān)關(guān)聯(lián)詞。
比如，我們將“張馨予”和“范冰冰”這兩個(gè)詞進(jìn)行一天內熱度趨勢的比較。會(huì )發(fā)現“范冰冰”的關(guān)注熱度是高于“張馨予”的。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
那么，如果我要寫(xiě)的是關(guān)于這二個(gè)人的一個(gè)話(huà)題文章，那我會(huì )不管是在標題還是在內容中著(zhù)重多出現“范冰冰”這個(gè)關(guān)鍵詞，這就會(huì )增加推薦量，也會(huì )更可能受到用戶(hù)關(guān)注，從而提高點(diǎn)擊率。
所以說(shuō)，今日頭條的文章發(fā)布以及標題選擇也是可以科學(xué)運營(yíng)的，不一定只是盯著(zhù)自己的號，也可以看看大環(huán)境是怎樣的。
2）推薦量低
推薦量是決定閱讀量大小的重要因素，推薦量低的主要原因有：
● 點(diǎn)擊率過(guò)低，將會(huì )影響推薦量，這個(gè)不用多說(shuō)，上面強調過(guò)。
● 潛在的用戶(hù)群過(guò)小，推薦量不高。
如果潛在的用戶(hù)群實(shí)在過(guò)小，機器將很難挖掘到潛在用戶(hù)，推薦量自然高不了。而潛在用戶(hù)群過(guò)小有如下原因：
話(huà)題過(guò)于冷門(mén)、生僻；涉及領(lǐng)域過(guò)于專(zhuān)業(yè)，晦澀難懂，與主流群眾有一定距離。
這個(gè)上面已經(jīng)說(shuō)了，有的文章標簽本身就對應很大體量的用戶(hù)，而有的標簽對應人群很小，就算點(diǎn)擊率再高，推薦量也不會(huì )高到哪去。所以，一定要有意識的選擇或加入用戶(hù)量大的標簽。
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● 內容供過(guò)于求。
同一領(lǐng)域或話(huà)題相似內容過(guò)多，出現了供過(guò)于求的現象。如，關(guān)于當下熱點(diǎn)話(huà)題的談?wù)�，受眾雖然足夠多，但是內容供給總量實(shí)在龐大，相應地每一篇內容得到的推薦量也就比較少。
這一點(diǎn)很容易理解，說(shuō)白了就是內容扎堆、僧多粥少。那么系統就只有2個(gè)選擇，要么只推薦其中一部分內容，要么都推薦但是推薦量會(huì )少，因為不能重復給1個(gè)用戶(hù)推薦1樣的內容。
● 消重機制會(huì )影響推薦量。
而就算內容不是供過(guò)于求的，也會(huì )有消重機制的影響，已經(jīng)有推薦過(guò)相似的內容就不會(huì )再過(guò)于推薦了。
文章非原創(chuàng )或者沒(méi)有在頭條號首先發(fā)布，再或者和其他話(huà)題相似度過(guò)高，文章都可能會(huì )被消重，從而影響推薦量。
● 時(shí)效短，影響推薦量。
時(shí)效性短的文章，實(shí)際推薦時(shí)間自然也短，而短時(shí)間內可能將無(wú)法獲得較多的推薦量。
前面講了，文章是有一個(gè)時(shí)效期的，過(guò)了時(shí)效期文章的推薦量將明顯衰減，時(shí)效期節點(diǎn)通常為 24 小時(shí)、72 小時(shí)和一周。
我們也可以在選擇話(huà)題的時(shí)候，先使用熱詞分析功能，大致判斷一下熱點(diǎn)的持續時(shí)間。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
基本上，我們說(shuō)的提高點(diǎn)擊率+讀完率、文章分類(lèi)明確、文題一致、提高內容質(zhì)量、賬號垂直度高、做好各種互動(dòng)數以及訂閱數、擴大站外熱度、保持發(fā)文頻率等都是為了更好的做好推薦量。
3）閱讀量低
文章閱讀量低，與點(diǎn)擊率和推薦量有關(guān)。同時(shí)，閱讀量低也反過(guò)來(lái)會(huì )影響點(diǎn)擊率和推薦量。
在推薦量增長(cháng)到一定數量級之前，即使點(diǎn)擊率較高，文章閱讀量也不會(huì )高，因為內容并沒(méi)有得到大范圍的驗證。在后續的推薦中，如果推薦量持續攀升，閱讀量可能會(huì )穩步增長(cháng)。
而如果推薦量已經(jīng)足夠高，閱讀量仍然較低，很可能是由于文章的點(diǎn)擊率較低。這就需要從點(diǎn)擊率著(zhù)手。
其實(shí)，在木木看來(lái)，主要是前2項最重要，至于閱讀量，推薦低就主攻推薦量，點(diǎn)擊少就集中點(diǎn)擊率，自然就解決問(wèn)題了。
今日頭條文章推薦機制大解析！為什么你的文章推薦量少？
好了，就說(shuō)到這。
能堅持看到這里的，我想必定能有所收獲。
總而言之，大家要明白，今日頭條上的文章是經(jīng)過(guò)發(fā)布——審核——識別消重——推薦——點(diǎn)擊閱讀——用戶(hù)反饋的過(guò)程，知道這個(gè)后大家才能根據每個(gè)環(huán)節各個(gè)擊破。
特別需要注意文章以及用戶(hù)對應標簽，文章推薦量和它有點(diǎn)，點(diǎn)擊率和它有關(guān)，閱讀反饋也和它有關(guān)，不重視不行。
最后，祝大家通過(guò)海量流量的今日頭條，獲得海量的推薦量，再獲得海量的閱讀量。
要是覺(jué)得有幫助，大家還是能收藏的收藏，能點(diǎn)贊就點(diǎn)贊，能分享就分享吧。
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轉自：寒山月華白
轉自：寒山月華白
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