一个短视频在发布之后，平台推荐是实现爆发性增长的关键，只有高推荐量的视频，才有可能上热门、成爆款。那么什么是获得高推荐量的关键呢？那就是用户反馈指标，我们以抖音为例，来分析一下用户反馈指标对于推荐量的作用有多大。

在抖音采取的推荐机制中，即使没有粉丝基础的创作者所发布的内容也会被分到上百甚至上千的流量。这是由于当创作者发布视频后，抖音会根据其所在位置，优先将内容推荐给“附近的人”，再根据这部分用户的反馈指标（见图3-3），让视频获得更多的推荐量。如果数据没有下降，会继续推荐；如果数据下降了，则会减少推荐，依此类推。

图3-3　抖音平台决定推荐量的用户反馈指标

由此可见用户反馈指标在推荐机制中起到的作用。当然，每个平台的推荐机制不一样，决定推荐量的反馈指标也不一样，但却离不开以下五大关键指标，它们贯穿各个视频平台的推荐机制，决定着一个短视频的最终推荐量。

3.2.1　完播率

当一个视频发布出去后，最重要的一个评判指标就是完播率，一般情况下，视频的完播率越高，视频点赞量、评论量和播放量也就越高。不过现在大多数人拥有的都是碎片化时间，这就导致他们很难完整地观看完一个视频，所以要想提高完播率，首先要将视频时间不断缩短，并在短时间内将内核表现出来。

然后就是分析内容，我们需要对内容中明显集中的跳出点进行总结，避免一直出现这样的问题，以保证用户能够完整看完视频。例如，某视频在前3～5秒时跳出量非常高，调查发现，该条视频内容是结合当天热点“确认过眼神，我遇上对的人”制作，但由于用户已经看过很多关于热点方面的内容，于是再次看到相关内容便直接跳过了。针对这样的情况，我们需要在视频中制造出意想不到的点，类似“确认过眼神，你不是对的人”等内容，让用户猜不出视频的“套路”，吸引其对后续内容的好奇心，提高完播率。

3.2.2　互动量

互动量是一个笼统的概念，它是指视频播放后，我们与用户之间所产生的互动评论。大部分创作者所理解的互动，其实都只是用户单方面产生的一个动作，而只有我们与他们进一步沟通，才能叫作“互”动。那么我们该如何提高这种互动呢？

首先我们需要对用户进行引导，鼓励用户留下自己的意见。然后再针对其中较为不错的内容进行点赞、互评，以吸引更多用户来和你互动，重点跟进经常与我们产生互动的用户，因为他们有可能会发展成为我们的“粉丝”。这里我们可以关注一下企鹅媒体平台，它的粉丝模块第一个就是“评论管理”，即在普通的评论功能基础上，将评论标记为精选。这可以满足粉丝的成就感，从而使其越来越愿意评论。(www.daowen.com)

当然，我们需要的是有意义的评论，对于一些无意义的评论建议删除掉，如“互粉”“到此一游”等，这虽然能够提升评论数量，但却会让其他用户丧失想要评论的欲望。因为有时候一个评论比视频内容更有吸引力。

3.2.3　转发量

转发是建立在用户喜欢的基础上，愿意把内容分享给身边的朋友，所以想要获得更多推荐，就要发动更多人转发，这是大多数短视频平台推荐机制的一个核心要点。而要想视频获得较高的转发量，一个最有效的办法就是我们的视频内容能够表达出个人的观点或者态度。例如，抖音账号“万万没想到的搞笑”中有一个内容是关于口罩的，大致是讲现在越来越喜欢戴口罩了，不仅能防疫，还能遮丑，还能省口红，遇见讨厌的人还能假装不认识。这段话讲出了大部分人的心声，于是便获得了6.4万的转发量。

另外，我们也可以建立起相关的分享群或者互动群，将我们的短视频分享到这些群里，号召群成员转发点赞，基本上如果不涉及个人利益，大家都会愿意去转发分享的。

3.2.4　点赞量

点赞量意味着用户对此视频的喜爱程度，因此平台对于用户的点赞行为有一个权重加持，进而影响到推荐量，点赞量越高，相应的推荐量也会提升上来。我们可以根据一个视频的点赞量来制作节目，很多内容创作者会针对一个主题来制作相关的系列视频，就是由于用户对该主题内容的视频非常喜爱，从而促使创作者产生了想要做出第二期的想法。例如，抖音创作者“钟奇钟奇”就发布了两期关于“小时候的你”这一视频，其中第一条短视频的点赞量高达89.9万。当然，如果点赞数据不够好，则需要适时放弃做第二期的打算。

3.2.5　关注量

所谓关注量，也即涨粉量，它的公式（见图3-4），其中新增关注数量是指用户在该视频内容上产生的关注行为数据，同样地，取消关注数量也是如此。该指标不仅能决定视频的推荐量，而且还能从中看出该账号是否具备成为一个“大咖”的潜力。不过要想获得更多的人关注，需要结合前四项指标的共同努力。如果出现了互动量、完播率等数据都很可观但就是不增粉的情况，则需要结合视频内容来对视频进行分析并修改。

图3-4　关注量公式