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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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