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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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