在微信視頻制作領(lǐng)域，想要讓作品播放量破萬，深入了解算法推薦的底層邏輯至關(guān)重要。掌握這些邏輯，能助力創(chuàng)作者更精準(zhǔn)地制作出符合平臺(tái)推薦標(biāo)準(zhǔn)、受用戶喜愛的視頻。下面將為大家詳細(xì)剖析微信視頻制作算法推薦的8個(gè)關(guān)鍵底層邏輯。
用戶行為數(shù)據(jù)層面：完播率在所有指標(biāo)中權(quán)重極高。一個(gè)1分鐘的視頻，若用戶只看了5秒就劃走，完播率僅約8%；而完整看完視頻，完播率則是100%，后者會(huì)為視頻在算法評(píng)估中贏得高分。點(diǎn)贊、評(píng)論和分享同樣重要，且互動(dòng)深度決定權(quán)重，評(píng)論的權(quán)重高于點(diǎn)贊，分享又高于評(píng)論。例如，用戶針對(duì)視頻內(nèi)容發(fā)表有價(jià)值的評(píng)論，比單純點(diǎn)贊對(duì)視頻推薦更有推動(dòng)作用。時(shí)間衰減方面，近期用戶對(duì)視頻的行為比很久以前的行為，在算法推薦中的權(quán)重更高。若上周點(diǎn)贊的視頻，本周其推薦權(quán)重就會(huì)降低。此外，當(dāng)用戶反復(fù)觀看同一類視頻，算法會(huì)認(rèn)為用戶對(duì)該類內(nèi)容“上癮”，進(jìn)而增加同類內(nèi)容的推薦量。
視頻內(nèi)容質(zhì)量維度：原創(chuàng)性是核心要素。搬運(yùn)、剪輯他人的視頻，尤其是全網(wǎng)重復(fù)度高的內(nèi)容，會(huì)被算法降權(quán)。平臺(tái)鼓勵(lì)創(chuàng)作者輸出獨(dú)特的原創(chuàng)內(nèi)容。清晰度和時(shí)長也不容忽視，畫質(zhì)模糊、時(shí)長過短（如小于15秒）的視頻，可能直接被算法過濾。除了用戶直接互動(dòng)數(shù)據(jù)，視頻的轉(zhuǎn)發(fā)率、收藏率等互動(dòng)數(shù)據(jù)也會(huì)被算法考量。比如職場(chǎng)干貨類視頻，可能收藏率高但點(diǎn)贊數(shù)相對(duì)較少，算法會(huì)綜合這些數(shù)據(jù)評(píng)估視頻價(jià)值。
社交關(guān)系鏈影響：朋友推薦在微信視頻推薦中占據(jù)重要地位。朋友點(diǎn)贊的視頻，會(huì)獲得額外10%-30%的曝光權(quán)重。例如，若你的朋友點(diǎn)贊了某個(gè)視頻，該視頻更有可能出現(xiàn)在你的視頻推薦列表中。而且，當(dāng)多個(gè)朋友都關(guān)注同一個(gè)博主時(shí)，即便你不認(rèn)識(shí)這位博主，其視頻也可能被推薦給你，實(shí)現(xiàn)跨圈層內(nèi)容滲透。像視頻號(hào)頂部“朋友”tab里的內(nèi)容，就是純粹基于社交關(guān)系的推薦，不摻雜算法，以此強(qiáng)化微信的社交屬性。
多樣性保障機(jī)制：平臺(tái)為防止用戶陷入“信息繭房”，一方面鼓勵(lì)用戶主動(dòng)探索。當(dāng)用戶主動(dòng)點(diǎn)擊“不感興趣”或調(diào)整興趣標(biāo)簽時(shí)，算法會(huì)記錄并據(jù)此調(diào)整推薦內(nèi)容。另一方面，平臺(tái)會(huì)進(jìn)行被動(dòng)探索，偶爾插入少量與用戶興趣不相關(guān)的內(nèi)容。比如，若用戶?？疵缞y視頻，算法可能會(huì)偶爾推薦一個(gè)科技類視頻，拓寬用戶的內(nèi)容視野。
實(shí)時(shí)熱點(diǎn)響應(yīng)：當(dāng)某條新聞或話題突然爆火，如某明星事件，算法會(huì)迅速調(diào)高相關(guān)視頻的權(quán)重，全力搶占流量。此時(shí)，在熱搜榜上的視頻往往會(huì)在短時(shí)間內(nèi)獲得大量推薦。創(chuàng)作者若能及時(shí)結(jié)合實(shí)時(shí)熱點(diǎn)制作相關(guān)微信視頻，就更易獲得算法的優(yōu)先扶持。
長視頻扶持傾向：當(dāng)前，微信視頻號(hào)重點(diǎn)推廣10分鐘以上的長視頻，尤其是知識(shí)類、紀(jì)錄片等。對(duì)于此類長視頻，算法會(huì)給予更高的曝光機(jī)會(huì)，以豐富平臺(tái)內(nèi)容生態(tài)，滿足不同用戶對(duì)深度內(nèi)容的需求。
負(fù)反饋機(jī)制運(yùn)作：用戶對(duì)不感興趣的視頻有即時(shí)止損的權(quán)力。長按視頻選擇“不感興趣”，該視頻會(huì)被算法降權(quán)，同時(shí)同類內(nèi)容的推薦也會(huì)相應(yīng)減少。若用戶多次對(duì)同一類內(nèi)容（如微商廣告）選擇不感興趣，相關(guān)賬號(hào)可能會(huì)被限流，以此凈化用戶的視頻推薦環(huán)境。
正向激勵(lì)策略：若用戶連續(xù)7天觀看同一類內(nèi)容，如每天刷2小時(shí)籃球相關(guān)視頻，算法會(huì)認(rèn)定用戶為該類內(nèi)容的“重度愛好者”，進(jìn)而瘋狂推送NBA賽事、球星動(dòng)態(tài)等相關(guān)內(nèi)容，不斷滿足用戶的興趣偏好。
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