抖音的本质是互联网产品，而产品的背后则是代码和算法。理解抖音的底层算法体系对于做好直播带货至关重要。本文将通过保姆级的分析，解答三个核心问题：抖音直播的算法结构是怎样的？日常行为如何通过算法进行解释？以及如何利用算法来推演直播间的玩法。 开宗明义地指出，流量、指标、标签和权重构成了直播间的底层体系。接下来，我将逐一拆解这些要素。
- 流量：作为底层算法的基础要素，流量用于衡量直播间的观看规模。根据场观大小，可以划分为E级（百人场观）、D级（千人场观）、C级（万人场观）、B级（接近10万人场观）和A级（几十万人场观）以及S级（百万级场观）。
- 指标：为了衡量每个直播间的开播质量，抖音需要一个指标体系。这些指标涉及用户行为、商业价值和流量规模，分为互动指标、交易指标和流量指标。其中，互动指标包括停留、点赞、评论、关注、加粉丝团、分享等，反映了直播间的人气状态。从算法判断的角度，停留是衡量直播间能否有效留住用户的重要维度之一。如果一个直播间的互动指标表现良好，并且数据优于竞争对手，那么账号就有可能获得系统的推荐流量。然而，仅依靠互动指标并不足以长期驱动流量增长。最终目标是实现盈利，即商业化产品的终极目标。因此，除了留人能力外，还需考量变现能力，即交易指标。交易指标同样可以分为交易行为和交易数据。交易行为包括购物车点击、商品链接点击、订单创建等，而交易数据则包含GMV（总销售额）、UV价值（独立访客数）和人均GMV（每用户平均销售额）等。在交易行为中，购物车点击被视为最核心的指标，因为它直接关系到转化率。 在交易数据中，UV价值作为最小的单元，其地位首当其冲。通过UV价值乘以场观得出GMV（总销售额），而GMV除以下单人数则可得出人均GMV（平均每人销售额）。 因此，对于指标的优先排序，能够有利于直播间运营者在每个阶段制定相应的竞争策略。例如，在起号阶段对停留时间的优化；流量上升时，对购物车点击率和UV价值的要求。 然而，在实际的算法体系中，指标的优先排序并非简单的线性排序，而是基于线性基础上的交叉排序。这意味着直播间不会单纯因为某个指标的增长而迅速获得流量推荐，而是需要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，而这些数据体现又直接关联着流量指标，如场观、峰值等。场观大体上决定了直播间在过去几场中的指标表现，而峰值则分为开场峰值和推荐峰值。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实时数据的影响。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。 除了规模上的非均衡分布，在类别上也会发生质量的进化，引出另一个词：标签。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。 在直播间的运营中，我们经常会遇到一些有趣的现象：拥有偏好标签的用户可能会对直播间产生兴趣，但不一定转化为购物行为；而那些有交易行为的用户则更容易成为直播间的忠实粉丝。这是因为交易标签包含了用户下单品类、购买频次、客单价等属性，这些信息对于评估一个直播间的流量质量至关重要。 首先，我们需要理解直播推荐流量与直播间的交易指标之间的关系。一个直播间如果有较高的交易指标完成度，意味着它吸引了更多有交易意愿的用户。然而，如果一个直播间的低客单价交易频率较高，那么它可能难以承载高客单价的商品。因此，一个具备良好交易标签的直播间往往转化率远高于新号水平。 接下来，我们来谈谈权重。权重是衡量直播推荐流量的一个重要指标，但它并不等同于交易标签。权重更多地反映了流量规模，而交易标签则更注重流量的质量。一个新号之所以没有标签，主要是因为它刚刚开播时缺乏互动和交易行为。只有当直播间能够吸引到精准的流量并促成交易时，才能积累起有价值的标签。 现在，让我们来探讨一些常见的问题。为什么新号开播时流量很少且质量不高？这是因为新号没有任何标签和权重。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，系统只是随机分配了一波流量。 此外，很多人会选择低价起号并不断引导用户点赞、评论来获取指标。实际上，要促发用户的互动和交易，需要提供价值。要么是产品符合用户需求，要么是价格符合用户需求。然而，大部分团队很难做到这一点，因此他们选择用价格来撬动用户获取指标。要想满足算法的指标，除了产品属性外，主播的话术引导和直播间的煽动性节奏感也非常重要。 最后，我们来谈谈为什么即使流量拉得很高，用户转化率却很低的问题。大多数做活动引流的账号过于关注流量的拉升，而忽视了转化和UV价值。结果导致流量极速下跌。流量拉得高只能说明直播权重较高，但并不代表直播间的标签精准。标签的精准性需要用户的大量行为来打标，而交易标签则需要大量的交易行为去沉淀。 最后，我们来谈谈为什么会有复合链、集合链、高返等玩法的出现。只要我们弄懂了抖音底层的算法，就很容易理解这些现象背后的逻辑。 复合链接的诞生，是为了通过低价策略吸引购物车点击，而这一行为在交易中是至关重要的指标。 集合链接的出现，则是为了增加用户在购物车中的停留时长及点击率，其中停留时长是互动指标中最关键的因素。 高返的出现，除了快速提升账号口碑分外，还在于初期大量成交，这有助于形成互动、交易指标，进而获得系统推荐。 当你真正理解了算法体系后，你会发现几乎所有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所在。 我们可以理解为，大多数优质的直播间都是基于算法数据构建的。了解了这一点，再去进行直播就会豁然开朗。 这也是我一直推崇的观点：如果想要做好直播带货，一定要弄懂并吃透抖音直播间的算法。 在过去的一年多时间里，我在抖音直播创业过程中，利用自己熟悉的算法体系，搭建了至少100+的直播间。 并通过迎合算法的思路，实现了多个直播间的玩法，完成了7个亿的GMV。 例如，在六、七月份推出的“流量与UV价值并行的福袋测品玩法”，就是满足互动指标的同时兼顾交易指标的策略。 再如，同时推出的“极度垂直起号玩法”，则是采用交易指标倒逼互动指标的策略。 无论何种玩法，我们都需要明白，没有一种玩法是固定的。我们需要透过现象看本质，大多数玩法的本质是对算法的迎合，只不过表现形式有所不同。 做好直播间流量的核心在于迎合算法。 撬动流量相对容易，通过策划营销活动即可，但维持持续增长却很难。 重点在于撬动流量后，如何巧妙地规划生长周期，让直播间良性成长，这需要专业团队来执行。