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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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