视频号最近公布了最新的推算算法机制，根据最新公示的算法介绍，视频号会从精选内容库里个性化选取用户感兴趣的内容推荐给用户，从而实现个性化推荐，下面为大家简单解析一下这个推荐算法。

　　从微信视频号个性化推送算法机制机理的介绍中可以清晰地知道，内容需通过以下几个环节，才能推荐给用户。

　　关注频道主线，是召回该用户关注账号发布的内容，支线是本地内容，好友发布的内容以及用户可能感兴趣的内容。

　　朋友频道主线是召回该用户好友点赞的内容，支线是该用户可能感兴趣的内容，好友看过的内容等。

　　推荐频道主线是召回主要是该用户可能感兴趣的内容，支线是好友看过的内容，新闻热点等内容。

　　对于内容筛选，排序相比召回环节更精细化，一方面是通过视频的播放量、点赞、评论、分享、关注等数据指标进行筛选排序，过滤掉评分比较低的内容；另一方面去掉一些视频质量差的，比如画面模糊、声音卡顿、内容同质化、没实质性的内容，经过排序后的视频，进入推荐池的内容会在数量上变少很多。

　　混排环节一般使用的是融合排序算法，这个和之前分享的b站算法类似，都是给作品进行加权计算，最后得出最终的排序并展示给用户。

　　假设ABCD四个账号分别发布了作品a、b、c、d，混排的动态加权公式为：最终排序分=内容权重分*0.8+内容热度分*0.1+账号权重分*0.1，其中内容权重分的指标包括播放量、播放时长、点赞、评论、分享、关注等，内容热度分是根据搜索指数动态变化的，账号权重分包括账号的粉丝量、活跃度、违规行为等指标，下面我们分别给四个作品随便赋个值。

　　视频号的最终排序公式比这个例子更复杂，而且它还是动态的，想抓住视频号的推荐算法是很难的，不过我们可以通过数据的角度找到一些提高流量的方法，毕竟算法都是基于数据的。

　　在召回环节，可以在作品中植入多个垂直的兴趣标签，比如运营类内容的视频，我们可以设置的标签是自媒体、短视频运营、运营技巧等多个同领域的标签，注意，是同领域，而不是多个领域的标签，这样方便算法根据标签把作品纳入相关的作品库。

　　同时，地理位置、用户互动、用户基数等数据维度也可以适当地扩大作品的曝光。

　　其次在排序环节，为了我们的作品能够顺利地通过这个环节，那么需要保证作品的视频质量没问题，内容质量也过关。

　　视频数据方面，在内容里适当引导用户互动，比如引导点赞加关注、评论转发等，这样可以拉高作品权重分，分数越高就越容易进入下一个环节。

　　最后是混排环节，由于视频号的推荐算法是动态的，如果用户多看了几眼某类视频，那么接下来就会出现很多同类型的视频，假设你的视频已经进入了推荐列表，排在第二位，按照正常的逻辑，用户看完上一个视频就会看到你的作品了，但是该用户把上面的视频看了很多次，停留时间长，这时候算法收到的数据反馈就动态召回了和前一个视频类似的作品，而你的作品就不会被推荐了。

　　这样的机制有好处也有不好的地方，好的地方是你的作品也可以被其他作品「召回」，不好的地方就是出现上述场景，本来就到你了，结果被动态召回了。

　　基于这种情况，我们是无法左右算法的，但我们的作品权重、账号权重、内容热度等各种分数都不错的话，那作品排第一推荐的机会就大，这样就不会因为动态召回而损失了推荐流量。

　　为了提高视频曝光与用户转化，不少商家会选择视频号加热，目前而言，视频号加热相比抖音而言，推荐算法不好把握。在投放过程会遇到不少问题，有商家反映上午投放时的数据会好一些，中午、下午和晚上的消耗比较慢，且数据不佳。也有的说，有的视频第一次加热时，数据较好，叠加计划时，数据却比第一次投放效果相差甚远，数据大起大落没有规律可循。推荐两个微信豆投放技巧，希望对大家有所帮助。

　　前期智能出价测投计划，前期跑出来单个出价的效果好，在基础上加价叠加计划。投直播间。

　　在智能测投计划结果出来之后，做自定义叠加计划，观察哪个效果好，测出来最好的就可以用。

　　投放金额选择的是1000元的大额少次投放。计划太多而多次不过审今天就无法投放了。不同于抖音的小额多次投放。

　　对于家居类商家，售后服务关系到品牌形象，更重要的是直接关联着我们自己的市场。优质的服务会感动消费者，消费者会更乐意转介绍给朋友或亲戚，从而市场会越来越大，相反，市场会逐步萎缩。

　　售后服务的内容包括：为用户提供安装服务，培训操作使用，对产品提供保修、维护等等，还需要定期跟踪使用情况。因此需要为经销商提供专业的服务队伍，并规范服务行为，解决顾客的安装维护问题。

　　那么，问题来了，培养专业的服务队伍，不仅要足够专业，还要求服务网络覆盖足够大，才能做到产品销到哪，售后跟到哪，可见，养工成本将是一笔不小的支出。

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