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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

本文由 @挖(🌫)塘人 原创发布(🥩)于人(🌆)人都是产品经理。未经许(🚘)可，禁止转(👓)载

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