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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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