抖音直播算法解析：為什么“福袋測(cè)品”能流量與UV并行？

抖音本質(zhì)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，產(chǎn)品的背后是代碼，代碼的底層是算法。

想要做好直播帶貨，就必須理解抖音底層的算法體系。

本文將在整個(gè)篇幅中，致力于通過(guò)保姆級(jí)的分析，接近如下三個(gè)問(wèn)題的答案。

1.抖音直播的算法結(jié)構(gòu)究竟是怎樣的

2.日常的行為如何通過(guò)算法去做解釋

3.如何利用算法推演直播間玩法

開(kāi)宗明義：流量、指標(biāo)、標(biāo)簽、權(quán)重，構(gòu)成了直播間的底層體系。

讓我為你逐一拆解。

流量

流量作為底層算法最基礎(chǔ)的要素，用于衡量直播間的觀看規(guī)模。

以場(chǎng)觀大小分成幾個(gè)維度大致可分為：

E級(jí)就是百人場(chǎng)觀；

D級(jí)就是千人場(chǎng)觀；

C級(jí)是萬(wàn)人場(chǎng)觀、

B級(jí)是接近10萬(wàn)人的場(chǎng)觀；

A級(jí)是幾十萬(wàn)人的場(chǎng)觀；

S級(jí)是百萬(wàn)級(jí)的場(chǎng)觀。

指標(biāo)

從供給的角度，每天幾十萬(wàn)場(chǎng)直播，抖音需要一套指標(biāo)體系，用于衡量每個(gè)直播間的開(kāi)播質(zhì)量。進(jìn)而根據(jù)數(shù)據(jù)的優(yōu)劣排序，給不同直播間分配流量，這時(shí)候會(huì)涉及另一個(gè)詞：指標(biāo)。

指標(biāo)作為衡量直播間質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并不是單一存在，而是涉及到三個(gè)層次：

用戶行為 商業(yè)價(jià)值 流量規(guī)模

與此對(duì)應(yīng)的就是：

互動(dòng)指標(biāo) 交易指標(biāo) 流量指標(biāo)

互動(dòng)指標(biāo)包含直播間所有的用戶行為，如停留、點(diǎn)贊、評(píng)論、關(guān)注、加粉絲團(tuán)、分享等都屬于互動(dòng)指標(biāo)。

停留，是所有互動(dòng)指標(biāo)里最基礎(chǔ)，也是最重要的指標(biāo)。

首先，所有數(shù)據(jù)的產(chǎn)生都必須以停留為前提。

其次，評(píng)論大于點(diǎn)贊，但又弱于關(guān)注、粉絲團(tuán)、分享。

互動(dòng)指標(biāo)大體上反映了一個(gè)直播間的人氣狀態(tài)。

從算法判斷的角度，是衡量直播間能否有效留住用戶的重要維度之一。

如果說(shuō)一個(gè)直播間互動(dòng)指標(biāo)做的好，數(shù)據(jù)回傳到數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的互動(dòng)指標(biāo)對(duì)比，數(shù)據(jù)好于對(duì)方的情況下，賬號(hào)就可以優(yōu)先獲得系統(tǒng)的推薦流量。

但是，一個(gè)賬號(hào)的流量增長(zhǎng)，光依靠互動(dòng)指標(biāo)并無(wú)法長(zhǎng)期驅(qū)動(dòng)。

一款商業(yè)化產(chǎn)品的終點(diǎn)一定是盈利，直播間同樣也是。

能夠有效獲得停留，只是證明了目標(biāo)直播間的留人能力，其次還要考量留人之上的變現(xiàn)能力。

這時(shí)候涉及的就是交易指標(biāo)。

一切跟交易行為相關(guān)的指標(biāo)，均為交易指標(biāo)。

交易指標(biāo)仍然可以被拆分為交易行為與交易數(shù)據(jù)。

交易行為包含購(gòu)物車(chē)點(diǎn)擊、商品鏈接點(diǎn)擊、訂單創(chuàng)建等；

交易數(shù)據(jù)包含GMV、UV價(jià)值、人均GMV等。

遵循“最基礎(chǔ)的指標(biāo)就是最重要”的原則，在交易行為當(dāng)中，購(gòu)物車(chē)點(diǎn)擊為最核心的指標(biāo)。

沒(méi)有購(gòu)物車(chē)點(diǎn)擊，所謂的轉(zhuǎn)化成單都是泡影。

同樣在交易數(shù)據(jù)當(dāng)中，UV價(jià)值作為最小的單元，地位首當(dāng)其沖，UV價(jià)值*場(chǎng)觀得出GMV，GMV/下單人數(shù)得出人均GMV。

綜上，對(duì)于指標(biāo)的優(yōu)先排序，能夠有利于直播間的運(yùn)營(yíng)者，在每個(gè)階段制定相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略。

比如起號(hào)階段對(duì)停留的追求；流量上升時(shí)，對(duì)于購(gòu)物車(chē)點(diǎn)擊率、UV價(jià)值的要求。

但是實(shí)際的算法體系中，指標(biāo)的優(yōu)先排序并不是簡(jiǎn)單的線性排序，而是線性基礎(chǔ)上的交叉排序。

直播間不會(huì)單純因?yàn)槟骋粋€(gè)指標(biāo)的增長(zhǎng)，而迅速獲得流量的推薦，而是需要將多個(gè)指標(biāo)在優(yōu)先排序的基礎(chǔ)上，交叉增長(zhǎng)。

互動(dòng)指標(biāo)、交易指標(biāo)決定了直播間的數(shù)據(jù)體現(xiàn)，而數(shù)據(jù)體現(xiàn)對(duì)應(yīng)的即是流量指標(biāo)，如場(chǎng)觀、峰值等。

場(chǎng)觀大體上決定了直播間在過(guò)去幾場(chǎng)當(dāng)中的指標(biāo)體現(xiàn)，峰值則分為開(kāi)場(chǎng)峰值跟推薦峰值。

開(kāi)場(chǎng)峰值同樣受歷史模型的影響。

舉個(gè)例子，一個(gè)賬號(hào)只要開(kāi)播，就會(huì)在直播廣場(chǎng)里占有一席之地。

但是這個(gè)位置能否靠前，得到更多的流量推薦，就需要看往期直播的質(zhì)量。

如果一個(gè)賬號(hào)在多個(gè)高位點(diǎn)下播，那么推薦機(jī)制就會(huì)按上一次的推薦機(jī)制位置重新推送，讓直播廣場(chǎng)源源不斷地為你的直播間上人，這就是我們經(jīng)常說(shuō)的卡直播廣場(chǎng)。

而推薦峰值，則更多受直播過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)影響。

一個(gè)直播間開(kāi)播，若開(kāi)場(chǎng)前半小時(shí)的整體承接能力不錯(cuò)。

那么在后續(xù)的兩到三個(gè)小時(shí)的直播過(guò)程，系統(tǒng)對(duì)于流量的推送會(huì)遠(yuǎn)高于同級(jí)別賬號(hào)。

而算法的計(jì)算，則是依賴(lài)于直播過(guò)程中交易指標(biāo)的表現(xiàn)。

但是算法的衡量并非半小時(shí)為周期，而是實(shí)時(shí)的計(jì)算，并帶有延遲性的流量回傳。

標(biāo)簽

那么，流量在直播間的流動(dòng)中是恒定不變的嗎？

熟悉了上面的算法規(guī)則后可以得出答案：顯然不是。

除了規(guī)模上的非均衡分布，在類(lèi)別上也會(huì)經(jīng)歷質(zhì)量的進(jìn)化，而因此引出另一個(gè)詞——標(biāo)簽。

人們口中經(jīng)常講的標(biāo)簽到底是什么？

標(biāo)簽即直播間的身份。

身份越明確，算法越能知道直播間需要什么類(lèi)別的用戶，進(jìn)而推送什么類(lèi)別的用戶。

標(biāo)簽同樣是具備三層的結(jié)構(gòu)體系，分別為基礎(chǔ)標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽、交易標(biāo)簽。

基礎(chǔ)標(biāo)簽包含用戶的性別、年齡、地域等基礎(chǔ)信息，具備基礎(chǔ)標(biāo)簽的直播間，算法會(huì)提供滿足基礎(chǔ)標(biāo)簽的用戶流量。

大多數(shù)直播間，只要開(kāi)播超過(guò)一周，算法會(huì)通過(guò)學(xué)習(xí)摸索到開(kāi)播直播間的基礎(chǔ)標(biāo)簽，這時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)，原本男女、年齡混雜的用戶，開(kāi)始變得精準(zhǔn)化。

偏好標(biāo)簽包含用戶的直播傾向，即喜歡在什么類(lèi)型的直播間互動(dòng)。

具備偏好標(biāo)簽的直播間，你會(huì)發(fā)現(xiàn)算法推送進(jìn)來(lái)的用戶，開(kāi)始喜歡停留，點(diǎn)贊，但未必?zé)嶂再?gòu)物。

因?yàn)檫@類(lèi)型只是偏好，并非交易決策的目標(biāo)人群。

交易標(biāo)簽包含用戶下單品類(lèi)、購(gòu)買(mǎi)頻次、客單價(jià)等屬性。

當(dāng)一個(gè)直播間已經(jīng)有交易行為的用戶越多，那么其交易指標(biāo)的完成度就越高。

但一個(gè)直播間的低客單價(jià)交易頻率較多，那么同樣也難以承載高客單價(jià)。

總而言之，一個(gè)具備良好交易標(biāo)簽的直播間，往往就是我們說(shuō)的標(biāo)簽精準(zhǔn)的直播間，轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于新號(hào)水平。

權(quán)重

最后一個(gè)詞：權(quán)重。

當(dāng)你的數(shù)據(jù)指標(biāo)做的越來(lái)越好的同時(shí)，你的直播推薦流量也會(huì)越來(lái)高，但權(quán)重跟標(biāo)簽并不對(duì)等。

權(quán)重反應(yīng)流量規(guī)模，標(biāo)簽反應(yīng)流量質(zhì)量。

往往一個(gè)新號(hào)是沒(méi)有任何標(biāo)簽的，原因在于生成標(biāo)簽的唯一手段就是，流量的洗禮化。

一個(gè)直播間光靠停留獲取的是泛流量，成交才會(huì)有精準(zhǔn)流量。

理解到了流量、指標(biāo)、標(biāo)簽、權(quán)重的含義，這時(shí)候我們就可以去理解一些日常懸而未決的問(wèn)題。

1.為什么新號(hào)開(kāi)播的流量普遍很少，而且低質(zhì)量？

因?yàn)橐粋€(gè)新號(hào)剛開(kāi)播時(shí)，是沒(méi)有任何標(biāo)簽跟權(quán)重的。

沒(méi)有權(quán)重意味著新號(hào)不會(huì)有大額的流量推薦，沒(méi)有標(biāo)簽意味著粉絲不夠精準(zhǔn)，系統(tǒng)只是隨機(jī)分撥了一波流量。

2.為什么很多人會(huì)選擇用低價(jià)起號(hào)，而且不斷引導(dǎo)用戶點(diǎn)贊、扣評(píng)？

弄明白兩個(gè)問(wèn)題：

一是什么指標(biāo)促發(fā)了流量推薦？

答案是互動(dòng)指標(biāo)，交易指標(biāo)；

怎么才能促發(fā)用戶的互動(dòng)跟交易？

為用戶提供價(jià)值，要么是產(chǎn)品價(jià)值符合用戶需求，要么產(chǎn)品價(jià)格符合用戶需求。

但是前者只存在于少部分的強(qiáng)勢(shì)供應(yīng)鏈，大部分的團(tuán)隊(duì)很難做到，進(jìn)而會(huì)選擇用價(jià)格去撬動(dòng)用戶獲取指標(biāo)。

而想要滿足算法的指標(biāo)，除了本身產(chǎn)品屬性，還需要主播的話術(shù)引導(dǎo)、直播間煽動(dòng)性的節(jié)奏感。

3.為什么明明把流量拉的很高，但是用戶轉(zhuǎn)化率就是很低？

大多數(shù)做活動(dòng)引流的賬號(hào)，由于一味關(guān)注流量的拉升，缺乏對(duì)轉(zhuǎn)化、UV價(jià)值的關(guān)注，結(jié)果導(dǎo)致流量極速下跌。

流量拉的很高只是代表直播權(quán)重較高，但并不代表直播間標(biāo)簽精準(zhǔn)。

標(biāo)簽的精準(zhǔn)性需要用戶的大量行為來(lái)打標(biāo)，用戶的互動(dòng)行為只可能為直播間奠定基礎(chǔ)標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽的人群。

但是交易標(biāo)簽則需要大量的交易行為去沉淀，即停留獲取的是泛流量，成交才會(huì)有精準(zhǔn)流量。

4.為什么會(huì)有復(fù)合鏈、集合鏈、高返等玩法的出現(xiàn)

只要你弄懂了抖音底層的算法，你就很容易理解。

復(fù)合鏈接的出現(xiàn)，在于通過(guò)低價(jià)吸引購(gòu)物車(chē)的點(diǎn)擊，而于此對(duì)應(yīng)的，則是交易行為中購(gòu)物車(chē)點(diǎn)擊是最重要的指標(biāo)。

集合鏈接的出現(xiàn)，則是核心增加用戶在購(gòu)物車(chē)當(dāng)中的停留時(shí)長(zhǎng)，以及點(diǎn)擊率，而停留時(shí)場(chǎng)則是互動(dòng)指標(biāo)中最重要的直播。

高返的出現(xiàn)，除了本身快速幫助賬號(hào)出口碑分外，還有一點(diǎn)就是賬號(hào)初期的大量成交，有利于形成互動(dòng)、交易指標(biāo)，進(jìn)而人為地獲得系統(tǒng)推薦。

當(dāng)你真的弄明白了算法體系后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)幾乎所有的問(wèn)題，都可以回歸到算法的底層體系。

這就是底層算法的魅力。

我們也可以理解為，你能看到的大多數(shù)優(yōu)質(zhì)的直播間，一定是算法數(shù)據(jù)做的好的直播間，了解到這一層，再去做直播就會(huì)豁然開(kāi)朗。

這也是為什么我一直推崇，如果想要做好直播帶貨，一定要弄懂、吃透抖音直播間的算法的原因。

在過(guò)去抖音直播創(chuàng)業(yè)的一年多時(shí)間里，我曾利用自己所熟悉的算法體系，搭建了至少100+的直播間。

并通過(guò)迎合算法的思路，做出了多個(gè)直播間的玩法，完成了7個(gè)億的GMV。

比如六、七月份輸出的”流量與UV價(jià)值并行的福袋測(cè)品玩法”，采用的就是滿足互動(dòng)指標(biāo)的同時(shí)，兼顧交易指標(biāo)的思路。

注：文/尹晨，文章來(lái)源：尹晨帶貨實(shí)錄

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