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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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