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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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