产品标签短视频制作制作短视频作品，可按以下步骤进行

用户投稿 2025年08月15日 13:10:04 9 0

制作短视频作品，可按以下步骤进行

制作短视频作品可按以下步骤进行：

1. 前期策划：明确视频的创意和主题，如美食制作、旅行记录等。若制作较复杂的视频，可编写脚本，详细记录每个镜头的对话、动作和音效等，也可先列大纲确定主要内容和结构。同时，确定目标受众，以便针对性调整内容和风格。

2. 素材收集与拍摄：根据主题收集相关素材，可下载版权允许的视频、图片等，也可自己拍摄。拍摄时选用合适设备，利用自然光或人工照明，运用“三分法”等构图技巧，借助三脚架等保持画面稳定。若拍摄环境杂乱，可借助Google Pixel的Magic Eraser等工具后期处理。

3. 后期剪辑：选择适合的剪辑软件，如新手可用爱剪辑、剪映等，专业人士可用Adobe Premiere Pro 。将素材导入软件，按脚本进行剪辑，删除多余片段，拼接有用部分。添加转场效果使视频过渡自然，如叠化效果等。还可适当添加滤镜美化画面，调整色彩、亮度等提升视觉效果。

4. 添加音频：选取与视频主题和氛围相符的背景音乐，注意音量不要盖过解说或同期声。若有解说内容，可自己配音或使用AI配音工具，然后将配音或对话生成同步字幕，增强视频的可看性。

5. 添加封面与标题：制作吸引人的封面，可选择视频中精彩画面或单独设计图片，添加到片头。同时，起一个简洁明了、有吸引力的标题，必要时添加相关标签，提高视频曝光度。

6. 导出与发布：完成制作后，将视频按合适的分辨率和格式导出，如1080P。然后选择目标平台发布，发布时可配上相关文案，吸引更多观众。

一文独懂抖音、小红书、视频号三大主流平台的推荐和审核机制

最近一直在研究三大视频平台的机制，了解推荐、审核机制也能更好的做视频的整体工作。此文将今日研究的一些成果做一些记叙。

抖音：行为预测主导的去中心化推荐

抖音采用深度学习模型+去中心化推荐机制，通过神经网络预估用户行为，机器判断比传统的用户标签更灵活。

抖音的内容分发流程主要分为三个阶段：

1. 视频审核阶段

视频在进入冷启动前，会进行机器初判阶段。此时，就要根据口播文案、视频字幕文案、画面等内容进行合规性判断。通过AI识别文本、图像、声音中的违规内容，包括侵权、低俗、违法违规、诱导、虚假宣传等。然后进入到冷启动阶段，此时会进入到200-500人的流量池。

2. 算法推荐阶段

通过多模态特征识别技术，对视频内容进行深度分析

文本特征：通过NLP技术解析标题和字幕中的关键词视觉特征：利用图像识别技术提取视频中的画面元素音频特征：通过声纹分析捕捉语音讲解中的关键词频率

平台根据“打分机制”来评判视频后续的推荐，完播率、点赞率、评论率、转发率等用户行为指标综合计算。

抖音的推荐算法已几乎不依赖对内容和用户打标签，而是通过神经网络直接预测用户行为，计算用户观看内容获得的价值总和。

3. 流量分配机制

多样性打散：打破 “相似内容连续轰炸”

算法会在推荐列表中主动 “打散” 高度相似的 AIGC 内容。

多兴趣召回：挖掘用户的 “隐藏兴趣点”

传统 “单兴趣召回” 仅针对用户最明显的兴趣（如 “AI 搞笑视频”），而多兴趣召回会通过用户行为数据（如浏览时长、搜索记录、评论关键词）识别多个兴趣标签。

小红书：CES评分驱动的标签匹配系统

小红书的推荐算法以CES评分(社区参与度评分)为核心

采用”内容标签+用户标签”的双向匹配机制

CES评分公式为：CES=点赞数(1分)+收藏数(1分)+评论数(4分)+转发数(4分)+关注数(8分)

内容识别流程：

初始流量池：笔记发布后进入500-1000人的初始测试池标签匹配：通过NLP技术提取标题/正文中的关键词，与用户兴趣标签匹配CES评分评估：系统根据互动数据(评论、关注、收藏、点赞、转发)计算CES分数，决定是否进入下一级流量池

小红书内容的“互动率”（点赞、评论、收藏）是突破幼稚内容的关键。这三项是推荐优质笔记进入1w~100w流量池差异化的关键。

优质内容会按顺序进入覆盖 1 万、10 万、100 万以上用户的展示范围，其中用户的互动表现（如点赞、评论、收藏等行为的综合占比）是实现层级突破的关键因素。

小红书的召回周期很长，即使发布2-3个月的视频也会被找回进行流量推送，更注重长尾浏览。所以做小红书一定要注重图文质量和实际功能性的内容，通过“搜索”还可以推荐到优质内容。

视频号：私域撬动公域的社交推荐体系

视频号的推荐算法与抖音、快手等平台有本质区别，其核心逻辑是”私域流量撬动公域流量”，内容权重在三大平台中最低，约占50%，社交关系链权重较高。

推荐机制：

私域流量推荐：用户点赞和互动后，其微信好友可能看到该内容，通过社交关系链形成第一波推荐兴趣算法推荐：基于用户行为标签与内容特征标签的匹配，进行个性化推荐

内容审核流程：

上传视频并解码机器审核文案、画面、声音是否存在违规行为机器无法识别的内容，唤起人工审核若作品已发布且被举报或流量异常，再次触发人工审核

违规判定标准：视频号对直播内容的审核更为严格，禁止录播、低互动行为、虚假演绎等

同时，平台对内容原创性、画质清晰度、互动真实性均有要求，私域流量中的”好友互动异常”(如短时间内大量点赞)可能被判定为违规

流量分配特点：视频号的流量分配更依赖社交关系链，初始流量主要来自关注者、好友和社群的自然流量，随后基于地理位置、兴趣标签等进行基础推荐

内容得分排序权重为：完播率＞点赞数＞评论数＞点击扩展链接数量＞转发数＞收藏数

文本NLP拆词机制解析

抖音：子词级分词与深度语义理解

抖音的文本NLP处理采用子词级分词技术，主要基于以下方法：

分词基础算法：抖音使用前向最大匹配算法进行基础分词，同时结合BERT或RoBERTa等预训练模型进行语义分析。关键词提取：抖音的NLP系统通过多模态特征提取技术，识别视频中的关键信息。文本特征提取主要依靠双向Transformer架构，能够同时考虑前后文信息，提高关键词提取的准确性。标签化过程：抖音的标签化主要通过神经网络计算实现，系统会根据内容特征和用户行为，自动为视频打上精准的标签。这种标签化方式不再依赖传统的人工打标签，而是通过算法模型自动完成，更加高效和精准。