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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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