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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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