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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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