本文首发于视频帮助平台（ID：kbstreet），作者齐木。大数据被授权转发。如需转载，请联系首发公众号。不允许转载。
就算法机制平台而言，播放音量大部分取决于【推荐音量】。
受“今日头条金二奖组委会”邀请，视频团队对“金二奖”一季度累计播放量3.4亿的10166条参赛短视频进行了专业分析.
由今日头条主办的“金二奖”（jmj.toutiao.com）是短视频行业的第一个特别奖项。希望成为中国优秀短视频作品的发源地，拥有一线资源和奖品。
借此机会，用一篇干货来解释一下今日头条的推荐机制。
推荐的流程是：
短视频上传审核后进入推荐系统。系统识别出短视频内容的分类、标题等标签信息，初步向第一批目标用户推荐，根据用户反馈进行多批推荐或停止推荐。
综合所有影响【推荐量】的因素和算法模型的逻辑后，分为两大板块——转化率、人气
转化率=被推荐给目标用户后的观看次数/推荐次数
这很好理解。如果算法机制是人的，把你的短视频推送给10000个用户是很费力的。最终只有1个用户点击播放，鬼会继续关注你~
系统每批推荐量的大小根据上一批推荐后的【转化率】来评估。
也就是说，如果第一次推荐的转化率很差，当然以后不会再推荐了~
因此，【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得非常重要。是唯一影响转化率的变量，直接决定推荐量。
[推荐给目标用户后获得的播放量]的四大决定因素是类别、标题、用户垂直准确度和封面。
用白话概括：要看谁看？你看不出来吗？
让我们思考一下推荐过程：
Step.1 短视频A进入推荐系统后，系统会根据其上传设置的分类“运动”将其放入运动分类池中。
——分类
Step.2 系统抓取短视频标题A中的关键词“姚明大动作，男篮两队两教练”，“姚明”，“男篮”。
——标题
Step.3 系统将用户与用户数据中的“姚明”和“男篮”对应的“体育”、“篮球”、“姚明”、“男篮”等标签进行匹配，并缩小- 规模试探性推荐，以观察用户是否有兴趣观看并获得积极反馈。
——用户垂直精度
——标题+封面
Step.4 然后展开权重推荐，根据“姚明”和“男篮”关联更多关键词和标签用户，如“NBA”、“CBA”、“奥尼尔”等。 .
——用户垂直精度
这里，我们结合“金二奖”第一季度10166条参赛短视频累计观看量3.4亿，对影响因素进行数据验证和运营建议。转化率]一一：
标题
提取出所有10166个参赛短视频的标题后头条号收益粉丝量阅读量的关系，除以标题字长区间，匹配平均播放量。趋势如下：
标题在5-10字以内的短视频平均播放量最低；
标题在25-30字以内的短视频平均播放量最高；
标题词的长度和平均播放量整体呈上升趋势。
A.从系统抓取到的标题中关键词的层次
字数越多，空间越大，包含更多关键词信息，让系统识别更清晰、更丰富，推荐更精准的垂直目标用户，获得更多回放。
如果标题中可识别的关键词信息太少或缺少对应的标签，推荐系统只能“试探性”地推荐，没有目标，不能保证推荐用户的垂直准确度，自然很难做到获得良性反馈。
B.就用户在阅读标题时能接收到的内容信息量而言
字数越多，就越有空间将短视频的内容从头到尾完整地表达和包装，慢慢引诱它获得更多观看次数。
那么，哪些词可以到达用户的G点，让用户在阅读标题3秒内得到各种刺激？
我们将对所有参与的10166个短视频的标题进行自然语言处理头条号收益粉丝量阅读量的关系，提取高频词，然后根据平均播放量进行排序。
热门名词：
独特、解放军、婚姻、农村、兵器、美女、中国、舞蹈、真理、姿势、答案、秘密、实践；
热门动词：
吐槽、发现、盘点、曝光、揭示；
最热门的形容词：
热、神秘、可怕、第一、强大、美妙；
最热门的副词：
最后，实际上；
最热门的连词：
结果；
在互联网阅读的语境下，标题的存在不再是传统意义上的“画龙点睛”。带有“触发点击”功能的标题更像是心理艺术而不是语言艺术。
标题直接决定用户是否会点击播放。观察参与比赛的10166条短视频中播放量高的短视频，结合以上词组发现，分段结构的故事标题更能完成“诱导点击”的任务。
最热门的副词：finally, 实际上；使标题中的关键元素发生冲突，
最热连词：结果的突出也验证了因果悬疑的句子内容更丰富，情节转折更强大，用户的情绪受到影响。
电影解说词条中的“于歌谈电影”短视频很好理解：
同样的视频，《余哥谈电影》在其他平台上依然主打“看XXX X分钟”的主流格式，但在今日头条上定制了专属标题。
李安导演的《婚宴》解说短片，题为《亲友开洞房，不知新郎新娘真要成亲了，只能做一个假节目！，轻松获得350万浏览量。
不建议使用标题方或固定标题模型来突破播放音量的门槛。相反，通过大量观察和分析，了解平台的用户接待习惯或文案风格是一个长期的解决方案。
产权方或固定产权模型容易被平台通过技术手段进行核查。
封面
用户在浏览短视频的信息流页面时，平均停留时间很短。如何在3秒的有效时间内使用封面锁定用户的注意力？能看懂标题，能玩吗？
通过观察一季度参与“金二奖”的10166条短视频，我们发现了高播放量短视频的封面制作规则：
NO.1、封面色调与短视频内容统一
简单地说，内容基调是潜在受众会喜欢的内容风格。喜欢看《乡村爱情故事》的观众和喜欢看《花样男子》的观众很难在审美层面上达成一致。没必要盲目跟风头部内容。封面的颜色、配色、设计只需要贴合潜在受众即可。
NO.2、高清图片，自定义尺寸，中景，特写为主
每新增一个标题内容的短视频，都会输出20多张封面图，满足各个平台不同的封面展示要求，保证预期的清晰度，图片不变形。同时，在双盖的要求下，会根据盖的显示情况进行调整和重新设计。
除了从头部内容学习之外，还有一个很好的方法可以学习平台上“广告”的封面艺术。广告的背后是高昂的成本、人工成本和体验成本的结果。每个广告都有其参考价值和意义。
NO.3，突出核心点，突出戏剧张力
搞笑、情感、信息等类别的短视频，带有情节，封面可以是短视频中最戏剧性的单帧截图，最夸张，最有表现力的表达，或这很容易被误解（污染）。片段，人物之间要有交流。
类别
我们对所有 10,166 个短视频条目进行分类，并匹配每个类别的平均观看次数。平均播放量低于10万的“冷门”类别也被淘汰。
除了传统的美食、时尚、生活方式等具有较强变现能力的垂直领域外，随着消费升级，受众对信息专业性的需求也在快速提升，金融、健康、教育等品类都在疫情爆发前夕。
在推荐系统中，由于不受欢迎的内容分类导致潜在目标用户群太少而难以获得推荐的情况很多。在短视频项目的冷启动阶段，锁定平台热门品类输出内容确实会取得比较好的效果。
被主流受众“控制”的推荐机制是泛娱乐内容快速增长的主要原因。
但是，同样的，在推荐机制中，相同标签（垂直内容）的短视频作品相互帮助，“共同成长”。用户行为反馈的数据和收益，不断引发更多细分内容的推出和专业化。在长尾效应下，平台数量越多，垂直内容的培养时间越长，但前景一定是光明的。
另外，单个账号关注单个垂直品类非常重要。
系统在前期识别并确认账号的分类字段后，当账号发布不属于已确认分类字段的内容时，系统需要重新识别分类后再进行推荐。
这样会延长推荐激活时间，在规定的时限内无法推荐给绝对目标用户。自然，很难获得好的【转化率】分数。播放音量也不理想。
观察大流量参与的短视频作品，主账号分类很统一。如果有多个细分的短视频栏目，则采用注册多个账号的方式来规避上述风险。
Hotness=用户反馈
让我们回顾一下推荐过程。短视频上传审核后，进入推荐系统。系统识别出短视频内容的分类、标题等标签信息，然后初步推荐给第一批目标用户，根据用户反馈进行多批。推荐或停止推荐。
所谓用户反馈，是决定【推荐量】的另一大板块——人气
用户反馈包括评论、点赞、分享和播放完成。
分享、评论、点赞
我们根据观看次数对比赛中的所有 10166 条短视频进行了区分，并将它们分为三个样本组：0-10000 次观看、1-100000 次观看和 100000+ 次观看。匹配相应的平均评论、平均喜欢和平均分享。
用户反馈行为与播放量正相关。
最近越来越多的短视频主在不调整自己的情况下感知到的推荐比2016年少了……这是因为很多短视频主不关注“用户反馈行为数据”，在推荐系统中权重增加。
首先，算法机制平台多以信息平台起步。在海量内容开荒、收割用户市场的时期，通过“取之不尽”的信息内容和兴趣匹配度高的识别方式来维持用户粘性。
在内容平台阶段，整体战略和运营策略发生了变化。
当内容提供者与平台处于卖方市场关系时，内容提供者需要更强的商业变现空间和机制，而用户留下的概率取决于内容提供者等要求。必须建立联系和机制。
这是一个趋势问题，平台将从中获益良多。
此时，新版今日头条客户端上线，正面表达了这一需求：加强社交互动！
敲黑板，从今天开始关注粉丝操作和用户反馈，在发布简讯和短视频时强调与用户的互动。最基本的：
“喜欢的话可以关注我或者给我点个赞，有什么想说的可以在下方评论~”
播放完成
视频分析页面有播放完成统计功能
20%以下、20%-80%、80%以上，播放完成度三个等级对应推荐评价的三个等级。同时，整体播放完成分数也影响今日头条主号的评分。播放完成度与短视频时长、跳出率、观看进度有对应关系
从短视频时长来看，我们仅观察了“金二奖”第一季度全部10166条短视频参赛作品，
5分钟到6分钟的短视频平均播放量最高；
4分钟到5分钟的短视频平均播放量秒；
一段时长为2分钟到3分钟的短视频意外排在第三位。
数据结果供您参考，您可以测试并调整您的短视频的长度以观察相应的效果。
最佳发帖时间
另外，在短视频过程中，用户及时反馈（点击播放、评论、分享、点赞）在有效期内可以获得更多批次的推荐。
这也是上述不专注于单一垂直类别的短视频账号发布的内容在有效期内无法获得保证推荐的负面后果。
短视频发布后的推荐时效——24小时内，推荐批次的多少将直接影响播放结果。
这也需要用户在短视频发布的时间点提供快速反馈。
粉丝运营是一方面，用户活跃时间也是一个重要因素。
为了保证数据的有效性，除了第一季度“金二奖”全部10166条短视频外，我们在今日头条上额外抓拍了45万条短视频，并将发布时间与平均发布时间进行对比播放音量。
07:00、12:00、17:00 是一天中 3 个最佳发帖时间。
观察数据趋势，非算法机制平台发布的最佳时间点对比存在一定差异，
这源于发布后不同的流向用户，
非算法机制平台内容发布后直接关注粉丝，粉丝选择是否点击阅读。阅读后会同时分享内容，扩大覆盖范围。
算法机制平台内容发布后，会进入推荐系统进行第一批目标用户反馈测试，之后多批推荐需要时间。
将数据中与平均播放量相匹配的07:00、12:00和17:00的最佳发布时间与互联网用户客户端的活跃时间数据进行比较，
这个数据结论确实为 [Recommender System] 反馈测试收集时间留下了空间。
以上就是【推荐】的秘诀。在深入了解推荐过程之后，分析和调整每个因素可以使您的推荐足以与您的内容质量相匹配！或许这才是真正的“不输在起跑线上”。
