Tik Tok的本质是互联网产品，产品背后是算法。想直播带货，必须了解Tik Tok底层的算法系统。
流量、算法、索引、标签和权重构成了直播机房的底层系统。
首先是流量，流量的分布是有证据可循的，这就决定了广播的时候要么有流量。从供给来看，每天有几十万主播直播。该算法需要一套指标体系，用于衡量每个直播房间的广播数据，然后根据数据将不同的直播房间划分为流量等级，提供不同的流量进行分发。
其次是指标。当许多人谈论停留、点击和紫外线数据的指标权重时，他们忽略了数据系统的复杂性。指标排名不是简单的线性排名，而是基于线性的交叉排名。为了理解指标的排名逻辑，我们将所有指标分为互动指标、交易指标和流量指标。
用户在客厅的互动行为称为互动索引。评论、喜欢、关注、粉丝群等。也就是我们常说的，都是交互索引。互动指数一般可以反映一个直播房间的受欢迎程度。从算法判断的角度来看，衡量客厅是否能有效留住用户的重要维度之一，最重要的指标就是留下来，这是最基本的行为，进而带动点赞等其他行为。
成交指标包括GMV、UV、人均GMV等数据，一般可以反映一个活动房的价值属性。从算法判断的角度来看，也是衡量直播间能否有效转化用户的重要维度之一，其中UV是最重要的指标，UV是单个人的商业属性，GMV是整体，人均GMV决定了用户在直播间的消费水平。
流量指标是直播中的所有流量要素，如视野、峰值等。流量指标是互动指标和交易指标的风向标，即互动和交易指标良好的直播房间。算法会通过流量供给体现在流量指标上。
第三，人们经常谈论的标签是什么？
也就是贴上直播室的身份标签。身份越清晰，算法越能知道直播间需要什么样的用户，进而推送什么样的用户。标签也是三层结构体系，包括基本标签、偏好标签和交易标签。基本标签包含用户的性别、年龄和地区等基本信息。对于带有基本标签的实时房间，该算法将提供满足基本标签的用户流量。对于大多数直播房间，只要播出一周以上，算法就会通过学习找出播出直播房间的基本标签。这时候就会发现，原本男女老少混在一起的用户开始变得精准。
偏好标签包含了用户的直播倾向，也就是喜欢和什么样的直播间互动。在有偏好标签的直播间，你会发现算法推送进来的用户开始喜欢留下来点赞。交易标签包含了用户下的单品类别、购买频率、客户单价等属性，有很好的交易目标。
