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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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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

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