抖音直播间的底层逻辑

抖音本质是互联网产品,产品的背后是算法,想要做好直播带货,就必须要理解抖音底层的算法体系。流量、指标、标签、权重,构成了直播间的底层体系。

01.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:百人场观;

D 级:千人场观;

C 级:万人场观

B 级:接近 10 万人的场观;

A 级:几十万人的场观;

S 级:百万级的场观。

抖音直播间的底层逻辑

02.权重

权重决定推流的“量”

权重是指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度,其不同于一般的比重,体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比,强调的是因素或指标的相对重要程度,倾向于贡献度或重要性。通常,权重可通过划分多个层次指标进行判断和计算。

用大白话通俗点说,就是系统对每一个账号做出的评价,而这个评价是通过综合数据来衡量得出,对你评级越高,代表权重越高,获得的流量就越多。

抖音电商里「权重」主要分为:基础权重和实时排名权重。

1、基础权重

基础权重就如上文所说,每一个账号都不同,系统会在一定周期内根据账号的综合表现从而决定权重等级,且并非固定,不进则退,优胜劣汰。

两个不同的账号,案例A开播第一波推流是千人场观,而案例B则是百人场观,可以明显的看出两个账号不在一个量级。

所以,账号的基础权重决定了开播推流的“量”。

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2、实时排名权重

上文我们讲到每一个账号都会有基础权重,开播后的推流的量级是由权重层级决定,但直播间就像一个蓄水池,如果没有新的流量进来,很快直播间就没有人了,那后续流量的分发机制是什么样的呢?

抖音采用了实时赛马机制,就是当你开播获得一波推流之后,后续还想要流量,就需要跟你同层级的竞争对手一起进行PK了。

系统每时每刻都在进行排名,5min、30min、60min,抖音直播流量的不断进行赛马机制,筛选出优质的直播间,分配更多的流量给到优质的直播间。

03.标签

标签决定推流的“质”。

标签是平台识别用户身份的符号。每一个抖音用户都会被系统打上标签,算法从而给用户推荐更加精准内容;同样,对于我们创作者也是会被系统打上标签,算法会根据标签给我们推荐精准的用户。

抖音标签主要可以归类为这三类:基础标签、偏好标签、交易标签

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1.基础标签

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。

2.偏好标签

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。

3.交易标签

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。

04.数据指标

当我们了解「权重」和「标签」,但落实到实操就需要关注到具体的数据指标了,平台风向一直在调整,具体有哪些关键性的核心指标?

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

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1.互动指标

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。

2.交易指标

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

3.流量指标

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。

本文来自微信公众号:播小二数据,经授权后发布,本文观点不代表抖客Plus立场,转载请联系原作者。

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