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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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