《一本一道电影》

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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