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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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