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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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