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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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