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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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