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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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