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视频号爆款视频推荐算法揭秘

经过两年多的沉淀，视频号已经逐(🍶)渐走上了正轨，越来越多人开始重视这块流量。本文作者(🥈)总结分享了他做视频号的(⛅)经验，希望能给你带来帮助。

经过两年多的沉淀，视频号已经逐渐走上了正轨，大家也开始越来越重视这块流量，所以有很多朋友问视频号到底该怎么运作。

这里(🌆)，挖塘人就总结一下这两(🕐)年做视频号的经(🧢)验并分享给大家，今天先(🥦)跟大家视频号的推荐算法，下期我们再聊经营策略。

01 视频号审(⏸)核机制

从直观的角度来看，视频号的审核机制是和抖音、快手、小红书等平台的审核(😭)机制大致一样。

作品上传解(😩)码后，首先审核算法(🎱)会判断作品的文案、画面、声音是否违规，主要包括侵权、低俗、过度营销、违法违规、诱(🖕)导、色情、虚假欺诈等。

除了算法审核之外，也有人工审核(🐚)，主要针对算法没有识别到或者算法识别有疑问的“漏(🌗)网之鱼”。

同(🍣)时，如果已经通过的视频遭受举报，那么会再次触发人工审核，人工会根据举报的证据对作品做出判断，如果(⤵)没有违规就正常推荐，否则反之。

02 视频号(🥜)推荐机(🚘)制

视频(🌺)号是基于微信生态的，相比其他平台多了很多社交属性，所以在推荐机制上会有一些不同点，为了更好理解，我们从三个方面来分析。

1. 什么样的内容不会进入推荐池？(🤱)

1）视频质量

如果你的存在声音画面不同步，画(🏯)面卡顿模糊，大面积无画面等视频质量问题，基本上就不会有推荐。

2）内容质量

视(🥞)频号和其他内容(🐔)平台一样，对内容的要求主要有两个原则，一个是热点性，另一个是价值性。

如果你发布的作品(🐁)都是没有看点的内容，那么你的账号就相当于公开的朋友圈，就自己和好友看(🥇)看。

同时，发布(🥤)同质化，旧闻等内(🤧)容也不会得到推荐，平台除了不允许违规的作品外，太多的低质量的内容也不是平台想要的。

2. 什么样的内(🤽)容会被平台推荐？

1）视频质量高

保持视频高清无码，画面清晰不卡顿，字幕与声音对齐等，让观众有个良好的观看体验。

2）内容质量高

内(👎)容质量的高低其实是很难界定的，每个人的看法是不一样的，但是从平台的角度来讲，它还是希望创作者可以创作有(🤑)热点、议点、看点的内容，因(📄)为这些内容可以留(⛩)住和吸(👏)引用户。

3）精准关键词

为了更精准地将内(😷)容推荐(🌞)给用户，视频号推荐模型会根据用户的地理位置，平常的浏览喜好(🐲)，关注的话题等维度来进行(🔲)推荐，所以在视频内容，标题文案，话题标签，地理位置等方面添加对应的关键词更有利于系统的精准推荐。

3. 推荐逻辑是什么样的？

我们先来聊聊视频号推荐算法的原(🏇)理和运行机制。虽然官方并没有公开视频号的推荐算(👄)法机制机理，但我们可以(🌍)从微信看一看的算法机制机理中找(💺)到一些依据。

从微信看一(🏖)看的推荐算法中可以看到，算法是基于用户的浏览记录、关注的公众号以及(⛎)在看内容等三个维度进行建模的，然后经过安(🤐)全(⬆)过滤、生态保障、内容去重、兴趣打散(🌧)、社交推荐等干预机制后再进行推荐。

同理可证，视频(😚)号的算(🐂)法也是基于用户的浏(🎂)览记录、关注的视频号、点(📲)赞评论分享的内容以及不喜欢的内容等多个维度进行建模，经过多种干预机制后再推荐。

了解完视频号推荐算法的机制机理后，我们再来梳理一下它的推荐逻辑。

从视频号推荐(⏭)算法的机制机理中我们不难总结出它的推荐(🦓)逻辑与三(🤝)个方面有关联，即用户、内(🍪)容、互动。

在用户方面，推荐算法会根(🐅)据用(👅)户的社交关系，综合筛选出合适的推荐内容列表，这也就是(🚩)视频(👔)号首页顶部导航的「朋友♡」和「关注」(⛑)。在内容方面，推荐算法(🏊)首先会进行安全过滤、(🆘)生态保障、内容去重等干预机制，屏蔽掉不合适的内容，然后再对合适的内容进行兴趣打散，最后根据兴趣标签推荐给目标用户。在互动方面，推荐算法会根据互动的数据来“评判”该内容(🏡)是否需要继续推荐，这里也有几个维度，即点赞率、评论率、分享率、完播率。

根据多个不同类(🕦)型账号的视频数据分析，完播率(✏)占比比较大(😻)，一般20s以内的视频低于10%就很难被推(💳)荐。

视频入选推荐也证(🏈)明了这一点，被推送「视频(🌤)已获得推荐」消息的视频大部分的完播率都在10%以上。

其次是分享率，这(🔈)个因素重要的原因可能有两个，一(🏔)是视频号为了扩张，二是微信天然是社交平台，所以鼓励大家分享视频给好友是理所当然的事情。

接着是点赞率，用户给某视频点赞说明该视频被(🏻)用户认可了，容易获得更多推荐。

最后是评论率，评论其实是评判该视频的价值性，各大平台(🌽)都在鼓励创作者创作有(🏦)看(💘)点，有议论点的内容，所以它也是影响作品推荐的一个因素。

此外，还有一些维度在后台(⛹)的数据统计中没有显示，比如用户观看某视(♐)频的时长，视频(🔊)的跳出率等等。因为视频的的复杂性，仅仅通过表面的(🏚)几个维度来评判一个视频的好坏是不够的(🌎)，所以这一块的数据推荐算法里应该是有的，只是没有对用户开放。

根据上面的逻辑，我们绘制出一张图，方便(💽)大家更好(⛺)地理解(🕯)。

其中维度数据的具体占比无(🧒)从得(⤵)知，只能(🏻)写大概的，但努力把所有的数据做好，爆款肯定少不了。

当然，除了(😾)掌握这些平台的规则之外，更多的精力应该花在经营上，包(🎚)括矩阵运营，内容输出，直播，商业(🌼)变现等，我们下(🈳)期也将分享视频号经营方面的经验，欢迎关注！

作者：挖塘人，微信公众号(💣)：挖塘人，挖塘(🚵)养鱼(🅿)，专注互联网粉丝经济，商业干货

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