抖音直播算法解析：为什么“福袋测品”能流量与UV并行？
抖音本质是互联网产品，产品的背后是代码，代码的底层是算法。
想要做好直播带货，就必须理解抖音底层的算法体系。
本文将在整个篇幅中，致力于通过保姆级的分析，接近如下三个问题的答案。
1.抖音直播的算法结构究竟是怎样的
2.日常的行为如何通过算法去做解释
3.如何利用算法推演直播间玩法
开宗明义：流量、指标、标签、权重，构成了直播间的底层体系。
让我为你逐一拆解。
流量
流量作为底层算法最基础的要素，用于衡量直播间的观看规模。
以场观大小分成几个维度大致可分为：
E级就是百人场观；
D级就是千人场观；
C级是万人场观、
B级是接近10万人的场观；
A级是几十万人的场观；
S级是百万级的场观。
指标
从供给的角度，每天几十万场直播，抖音需要一套指标体系，用于衡量每个直播间的开播质量。进而根据数据的优劣排序，给不同直播间分配流量，这时候会涉及另一个词：指标。
指标作为衡量直播间质量的标准，并不是单一存在，而是涉及到三个层次：
用户行为 商业价值 流量规模
与此对应的就是：
互动指标 交易指标 流量指标
互动指标包含直播间所有的用户行为，如停留、点赞、评论、关注、加粉丝团、分享等都属于互动指标。
停留，是所有互动指标里最基础，也是最重要的指标。
首先，所有数据的产生都必须以停留为前提。
其次，评论大于点赞，但又弱于关注、粉丝团、分享。
互动指标大体上反映了一个直播间的人气状态。
从算法判断的角度，是衡量直播间能否有效留住用户的重要维度之一。
如果说一个直播间互动指标做的好，数据回传到数据库，通过与竞争对手的互动指标对比，数据好于对方的情况下，账号就可以优先获得系统的推荐流量。
但是，一个账号的流量增长，光依靠互动指标并无法长期驱动。
一款商业化产品的终点一定是盈利，直播间同样也是。
能够有效获得停留，只是证明了目标直播间的留人能力，其次还要考量留人之上的变现能力。
这时候涉及的就是交易指标。
一切跟交易行为相关的指标，均为交易指标。
交易指标仍然可以被拆分为交易行为与交易数据。
交易行为包含购物车点击、商品链接点击、订单创建等；
交易数据包含GMV、UV价值、人均GMV等。
遵循“最基础的指标就是最重要”的原则，在交易行为当中，购物车点击为最核心的指标。
没有购物车点击，所谓的转化成单都是泡影。
同样在交易数据当中，UV价值作为最小的单元，地位首当其冲，UV价值*场观得出GMV，GMV/下单人数得出人均GMV。
综上，对于指标的优先排序，能够有利于直播间的运营者，在每个阶段制定相应的竞争策略。
比如起号阶段对停留的追求；流量上升时，对于购物车点击率、UV价值的要求。
但是实际的算法体系中，指标的优先排序并不是简单的线性排序，而是线性基础上的交叉排序。
直播间不会单纯因为某一个指标的增长，而迅速获得流量的推荐，而是需要将多个指标在优先排序的基础上，交叉增长。
互动指标、交易指标决定了直播间的数据体现，而数据体现对应的即是流量指标，如场观、峰值等。
场观大体上决定了直播间在过去几场当中的指标体现，峰值则分为开场峰值跟推荐峰值。
开场峰值同样受历史模型的影响。
举个例子，一个账号只要开播，就会在直播广场里占有一席之地。
但是这个位置能否靠前，得到更多的流量推荐，就需要看往期直播的质量。
如果一个账号在多个高位点下播，那么推荐机制就会按上一次的推荐机制位置重新推送，让直播广场源源不断地为你的直播间上人，这就是我们经常说的卡直播广场。
而推荐峰值，则更多受直播过程中的实时数据影响。
一个直播间开播，若开场前半小时的整体承接能力不错。
那么在后续的两到三个小时的直播过程，系统对于流量的推送会远高于同级别账号。
而算法的计算，则是依赖于直播过程中交易指标的表现。
但是算法的衡量并非半小时为周期，而是实时的计算，并带有延迟性的流量回传。
标签
那么，流量在直播间的流动中是恒定不变的吗？
熟悉了上面的算法规则后可以得出答案：显然不是。
除了规模上的非均衡分布，在类别上也会经历质量的进化，而因此引出另一个词——标签。
人们口中经常讲的标签到底是什么？
标签即直播间的身份。
身份越明确，算法越能知道直播间需要什么类别的用户，进而推送什么类别的用户。
标签同样是具备三层的结构体系，分别为基础标签、偏好标签、交易标签。
基础标签包含用户的性别、年龄、地域等基础信息，具备基础标签的直播间，算法会提供满足基础标签的用户流量。
大多数直播间，只要开播超过一周，算法会通过学习摸索到开播直播间的基础标签，这时候会发现，原本男女、年龄混杂的用户，开始变得精准化。
偏好标签包含用户的直播倾向，即喜欢在什么类型的直播间互动。
具备偏好标签的直播间，你会发现算法推送进来的用户，开始喜欢停留，点赞，但未必热衷购物。
因为这类型只是偏好，并非交易决策的目标人群。
交易标签包含用户下单品类、购买频次、客单价等属性。
当一个直播间已经有交易行为的用户越多，那么其交易指标的完成度就越高。
但一个直播间的低客单价交易频率较多，那么同样也难以承载高客单价。
总而言之，一个具备良好交易标签的直播间，往往就是我们说的标签精准的直播间，转化率远远高于新号水平。
权重
最后一个词：权重。
当你的数据指标做的越来越好的同时，你的直播推荐流量也会越来高，但权重跟标签并不对等。
权重反应流量规模，标签反应流量质量。
往往一个新号是没有任何标签的，原因在于生成标签的唯一手段就是，流量的洗礼化。
一个直播间光靠停留获取的是泛流量，成交才会有精准流量。
理解到了流量、指标、标签、权重的含义，这时候我们就可以去理解一些日常悬而未决的问题。
1.为什么新号开播的流量普遍很少，而且低质量？
因为一个新号刚开播时，是没有任何标签跟权重的。
没有权重意味着新号不会有大额的流量推荐，没有标签意味着粉丝不够精准，系统只是随机分拨了一波流量。
2.为什么很多人会选择用低价起号，而且不断引导用户点赞、扣评？
弄明白两个问题：
一是什么指标促发了流量推荐？
答案是互动指标，交易指标；
怎么才能促发用户的互动跟交易？
为用户提供价值，要么是产品价值符合用户需求，要么产品价格符合用户需求。
但是前者只存在于少部分的强势供应链，大部分的团队很难做到，进而会选择用价格去撬动用户获取指标。
而想要满足算法的指标，除了本身产品属性，还需要主播的话术引导、直播间煽动性的节奏感。
3.为什么明明把流量拉的很高，但是用户转化率就是很低？
大多数做活动引流的账号，由于一味关注流量的拉升，缺乏对转化、UV价值的关注，结果导致流量极速下跌。
流量拉的很高只是代表直播权重较高，但并不代表直播间标签精准。
标签的精准性需要用户的大量行为来打标，用户的互动行为只可能为直播间奠定基础标签、偏好标签的人群。
但是交易标签则需要大量的交易行为去沉淀，即停留获取的是泛流量，成交才会有精准流量。
4.为什么会有复合链、集合链、高返等玩法的出现
只要你弄懂了抖音底层的算法，你就很容易理解。
复合链接的出现，在于通过低价吸引购物车的点击，而于此对应的，则是交易行为中购物车点击是最重要的指标。
集合链接的出现，则是核心增加用户在购物车当中的停留时长，以及点击率，而停留时场则是互动指标中最重要的直播。
高返的出现，除了本身快速帮助账号出口碑分外，还有一点就是账号初期的大量成交，有利于形成互动、交易指标，进而人为地获得系统推荐。
当你真的弄明白了算法体系后，你会发现几乎所有的问题，都可以回归到算法的底层体系。
这就是底层算法的魅力。
我们也可以理解为，你能看到的大多数优质的直播间，一定是算法数据做的好的直播间，了解到这一层，再去做直播就会豁然开朗。
这也是为什么我一直推崇，如果想要做好直播带货，一定要弄懂、吃透抖音直播间的算法的原因。
在过去抖音直播创业的一年多时间里，我曾利用自己所熟悉的算法体系，搭建了至少100+的直播间。
并通过迎合算法的思路，做出了多个直播间的玩法，完成了7个亿的GMV。
比如六、七月份输出的”流量与UV价值并行的福袋测品玩法”，采用的就是满足互动指标的同时，兼顾交易指标的思路。
注：文/尹晨，文章来源：尹晨带货实录
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