今日头条搜索优化是今日头条APP里内嵌的搜索引擎，不仅能搜索站内自媒体发布的相关信息，还能搜到站外信息，用户可通过今日头条上面的搜索框进行试用。今日头条SEO优化有三个维度的变量。
第一个维度是内容
头条现在已经是一个综合内容平台，图文、视频、UGC小视频、问答、微头条，每种内容有很多自己的特征，需要考虑怎样提取不同内容类型的特征做好推荐。
第二个维度是环境特征
这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同的场景，信息偏好有所偏移。
第三个维度是用户特征
包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别等，还有很多模型刻画出的隐式用户兴趣等。
结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。
头条指数“根据今日头条热度指数模型，将用户的阅读、分享、评论等举动的数量加权求和得出响应的事件、文章或关键词的热度值”，考虑了用户的多种举动，它具有辅助创作、舆情分析和精准营销三个重要作用，目前的头条指数的更新是按照小时更新的，相对微信而言更及时，同时还能够提供数据下载。
除了热度，头条指数还提供用户画像的分析功能。对相关关键词匹配的人群，包括性别、年龄、地域、爱好都有直观的呈现。选择特定的时间段，还能回溯某段时间中响应的数据体现。
内容分析包括文本分析，图片分析和视频分析。头条一开始主要做资讯，今天我们主要讲一下文本分析。文本分析在推荐系统中一个很重要的作用是用户兴趣建模。没有内容及文本标签，无法得到用户兴趣标签。另一方面，文本内容的标签可以直接帮助推荐特征。
内容分析和用户标签是推荐系统的两大基石。内容分析涉及到机器学习的内容多一些，相比而言，用户标签工程挑战更大。
今日头条常用的用户标签包括用户感兴趣的类别和主题、关键词、来源、基于兴趣的用户聚类以及各种垂直兴趣特征(车型，体育球队，股票等)。还有性别、年龄、地点等信息。性别信息通过用户第三方社交账号登录得到。
还有用户的年龄信息通常由模型预测，通过不同机型、阅读的时间分布等预估。常驻地点来自用户授权访问位置信息，在位置信息的基础上通过传统聚类的方法拿到常驻点。常驻点结合其他信息，可以推测用户的工作地点、出差地点、旅游地点。这些用户标签非常有助于推荐。