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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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