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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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