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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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