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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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