就算法机制平台而言，播放量绝大部分取决于【推荐量】
短视频上传并审核后进入推荐系统，系统识别短视频内容的分类，标题等标签信
息后试探性推荐给首批目标用户，根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。
整合全部影响【推荐量】的因素及算法模型逻辑后，将其划分为两大板块——转
化率，热度
转化率=
推荐给目标用户后获得的播放量／推荐量
这很好理解，如果算法机制是人的话，费力气将你的短视频推给了10000个用户，
最后只有1个用户点击播放，鬼才会继续把精力放你身上～
系统每批次推荐量的量级都是根据上一批次推荐后的【转化率】来评估的。
即，如果首次推荐的转化率差，后面当然不会再获得推荐～
因此【推荐给目标用户后获得的播放量】就变得至关重要，是影响转化率的唯一
变量，直接决定着推荐量的多与少。
而【推荐给目标用户后获得的播放量】的4大决定因素是：1.分类 2.标题 3.用户
垂直精准度 4.封面
用大白话总结来说就是：取决于谁会看？ 看不看？
让我们模拟一遍推荐流程中来思考：
Step.1 短视频A进入推荐系统后，系统根据其上传设定的分类“体育”将其放置
于体育分类池中。
——分类
Step.2 系统抓取短视频A标题《姚明大动作，男篮设两队两主帅》中的关键
词，“姚明”，“男篮”。
——标题
Step.3 系统匹配用户数据中标有“姚明”“男篮”所对应“体育”“篮球”“姚
明”“男篮”等标签的用户，小量级试探性推荐，观察用户是否感兴趣观看并有
良性反馈。
——用户垂直精准度
——标题+封面
Step.4 继而扩大量级推荐，并根据“姚明”，“男篮”关联更多关键词及标签用
户，如“NBA”,"CBA","奥尼尔"等......
——用户垂直精准度
举个栗子：“金秒奖”第一季度累计3.04亿播放量的10166个参赛短视频，逐一就
【转化率】的影响因素进行数据验证及运营建议：
将全部10166个参赛短视频的标题提取后，划分标题字数长度区间并匹配平均播放
量，得出趋势如下：
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标题字数长度在5-10个字内的短视频平均播放量最低；
标题字数长度在25-30个字内的短视频平均播放量最高；
标题字数长度与平均播放量整体呈递增趋势。
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A.从系统抓取标题中关键词层面来说，
字数越多越有空间包含更多的关键词信息，从而使得系统识别更明晰更丰富，得
以推荐更精准垂直的目标用户，获得更多的播放量。
若标题内可识别关键词信息过少或对应标签缺失，推荐系统只得无目标“试探
性”推荐，无法保障推荐的用户垂直精准度，自然难以获得良性反馈。
B.从用户阅读标题时可接收到的内容信息量来说，
字数越多越有空间将短视频内容表达完整及包装，起承转合，徐徐诱之，获得更
多的播放量。
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那么，哪些词能够get到用户的G点，使得用户在阅读标题的3秒内，获得百发百中
的刺激反应呢？
我们将全部10166个参赛短视频的标题进行自然语言处理，提取高频词，再以平均
播放量为基准进行排序整理。
最热名词：
最热动词：
最热形容词：
最热副词：
最热连词：
互联网阅读场景下，标题的存在不再是传统意味上的“画龙点睛”。背负“诱发
点击”功能的标题与其说是语言艺术，不如说是心理学艺术。
标题直接决定着用户是否会点击播放，观察了10166个参赛短视频中高播放量的短
视频并结合上述词组，发现分段式结构的故事性标题更能完成“诱发点击”的任
务。
最热副词：终于，竟然；使得标题内的关键元素形成冲突，
最热连词：结果的脱颖而出也验证着前因后果留悬念的句式更有内容性，剧情转
折呈现力更强，冲击用户情绪。
参赛作品中电影解说内容短视频“宇哥讲电影”就深谙其道：
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同一视频，“宇哥讲电影”在其他平台仍主打主流的《X分钟看完XXX》格式，在
今日头条却定制了专属标题。
其对李安导演的《喜宴》解说短视频，标题起名为《亲友闹洞房时不知新娘新郎
其实是假结婚，这下只能假戏真做了！》，轻松获得350万播放量。
并不推荐标题党或固定标题模型来突破播放量门槛，而是要在大量的观察和分析
后，了解平台的用户接收习惯或文案取向风格来做突破，才是长久之道。
标题党或固定标题模型反而容易被平台以技术手段排查。
封面
用户浏览短视频的信息流页面时，平均停留时间很短暂，3秒钟的有效时间内，如
何利用封面将用户的注意力锁定？得以被阅读标题，被播放？
我们通过对“金秒奖”第一季度全部10166个参赛短视频进行观察，发现高播放量
短视频的封面制作规律：
NO.1 封面与短视频内容的调性统一
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内容调性，简单说就是潜在受众会喜爱的内容风格。喜爱看《乡村爱情故事》的
观众与喜爱看《花样男子》的观众很难在审美层面达成一致。没有必要盲目跟随
头部内容潮流，封面的色调，配色，设计只要坚持应和潜在受众即可。
NO.2 画面清晰度高，定制尺寸，景别以中景，特写为主
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头部内容每新发一个短视频，配合各个平台不同的封面展现要求会输出20张以上
的封面图，来保证预期清晰度，画面不变形。同时，双封面要求下，会根据封面
展现形势进行调整，重新设计。
除了向头部内容学习，还有一个很好的方法，学习平台上“广告”的封面图。广
告投放的背后是高费用成本，人力成本与经验成本的结果，每张广告都有其借鉴
价值和意义。
NO.3 高亮核心重点，彰显戏剧张力
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含有剧情的搞笑，情感，资讯等类目短视频，封面可采用短视频中最有戏剧张力
单帧的截图，最夸张，最有表现力的表情或是容易误解（污解）的片段，人物间
要有交流意味。
分类
我们将全部10166个参赛短视频进行分类并匹配各分类的平均播放量。又剔除了平
均播放量不及10万的“冷门儿”分类。
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除了传统的美食、时尚、生活方式等变现能力强的垂直领域，随着消费升级，受
众对资讯专业度的需求快速提升，如金融，健康，教育等类别正处于爆发前夜。
在推荐系统中，因内容分类冷门儿导致潜在目标用户群过少而难以获得推荐量的
情况不胜枚举。短视频项目冷启动阶段，锁定平台热门分类去输出内容的确会相
对获得好成绩。
主流受众“把持”的推荐机制正是泛娱乐内容起量快的主要原因。
然而同样的，在推荐机制中，同类标签（垂直内容）的短视频作品互有助
力，“抱团成长”。用户行为反馈的数据与收益，在不断唤起更细分内容的启动
和专精。长尾效应下，越是大量级平台，垂直内容培育就越需要更多的时间，但
前景必然一片大好。
另，单个账号专注单一垂直分类非常的重要。
系统在前期识别并确认账号的分类领域后，当该账号发布不属于已确认的分类领
域的内容时，系统需要重新识别分类再进行推荐。
这导致会延长推荐启动时间，无法在规定时效内，推荐给绝对目标用户。自然难
以拿到良好的【转化率】成绩。播放量也不会很理想。
就高播放量的参赛短视频作品进行观察，其主体账号分类非常统一，如有多个细
分短视频栏目，采取的是注册多个账号来规避以上风险。
热度=用户反馈
让我们重温下推荐流程，
短视频上传并审核后进入推荐系统，系统识别短视频内容的分类，标题等标签信
息后试探性推荐给首批目标用户，根据用户反馈进行多批次推荐或停止推荐。
所谓的用户反馈即是决定【推荐量】的另一大板块——热度
用户反馈包括了1.评论 2.点赞 3.分享 4.播放完成度
分享，评论，点赞
我们将全部10166个参赛短视频以播放量为基准进行区分，分为0-1万播放量，1-
10万播放量，10万+播放量三个样本组。匹配相应的平均评论量，平均点赞量，平
均分享量。
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用户反馈行为与播放量呈正相关。
近期愈发多的短视频主感知在己身没有调整的情况下，同比16年推荐量变
少.......是因为，很多短视频主未重视的“用户反馈行为数据”在推荐系统中的
权重升高。
首先，算法机制平台多以资讯平台起家，在海量内容开荒收割用户市场时期，用
户粘性通过资讯内容的“取之不竭”及高兴趣匹配度的识别手段来维系。
而内容平台阶段时期，整体战略及运营策略发生转变。