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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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