Tik Tok本质上是一个互联网产品，背后是代码，而代码的底层是算法。
想要带货直播，必须了解Tik Tok的底层算法体系。
本文试图通过保姆层面的分析来探讨以下三个问题的答案。
1.Tik Tok直播的算法结构是怎样的？
2.如何通过算法解释日常行为？
3.如何用算法演绎直播剧？
一开始：流量、指标、标签、权重构成了直播间的底层系统。
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让我给你一个一个拆开。
1.流动。
流量作为底层算法最基本的元素，用来衡量直播机房的观看规模。
根据视野，可以分为几个维度，大致可以分为：
e级是100人的观点；
d级是成千上万人的看法；
c类是万人观，
B类是近10万人的视野；
a类是几十万人的视野；
s级是百万级视野。
2.指标。
从供给的角度来看，每天有几十万的直播，Tik Tok需要一套指标体系来衡量每个直播间的播出质量。
然后，根据数据的质量，流量被分配到不同的直播房间，这将涉及另一个词：
指数
作为衡量直播间质量的标准，指标并不单独存在，而是涉及三个层面：
用户行为、商业价值、流量规模。
与此相对应的是：
互动指数交易指数流量指数。
互动指标包括直播间的所有用户行为，如停留、点赞、评论、关注、加粉丝、分享等，都是互动指标。
在所有互动指标中，停留是最基本、最重要的指标。
首先，所有数据都必须在留下的前提下生成。
其次，评论大于赞，弱于关注、粉丝和分享。
互动指标一般反映一个直播房间的受欢迎程度。
从算法判断来看，是衡量直播间能否有效留住用户的重要维度之一。
如果一个直播间的交互索引做得好，数据就会送回数据库。通过与竞争对手的互动指数对比，如果数据优于对方，账户可以先得到系统的推荐流量。
但是，一个账号的流量增长，不能长期只靠互动指标来驱动。
一个商业产品的终点一定是利润，直播间也是。
能够有效获得入住，只能证明目标直播间的留存能力，其次要考虑留存能力之上的流动性。
此时涉及的是交易指数。
所有与交易行为相关的指标都是交易指标。
交易指标仍然可以分为交易行为和交易数据。
交易包括购物车点击、商品链接点击、订单创建等。
交易数据包括GMV、UV值、人均GMV等。
遵循“最基本的指标最重要”的原则，购物车点击是交易行为中的核心指标。
不点击购物车，所谓转换成单单就是泡沫。
同样，在交易数据中，UV值作为最小的单位，首当其冲。UV值*视场给出GMV，GMV/订单号给出GMV人均。
综上所述，指标的优先排序可以有利于直播间的运营者，在各个阶段制定相应的竞争策略。
比如，追求停留在起步阶段；流量上升时对购物车点击率和UV值的需求。
但在实际算法体系中，指标的优先级排序并不是简单的线性排序，而是基于线性的交叉排序。
直播间不会单纯因为某个指标的增长而快速得到流量的推荐，而是需要在优先化的基础上增加多个指标。
互动指标和交易指标决定了直播间的数据表示，对应的数据表示是流量指标，如视野、峰值等。
总的来说，视野决定了过去几场比赛直播间的各项指标，峰值分为开场峰值和推荐峰值。
钍
如果一个账号在多个高点播出，推荐机制会根据最后一个推荐机制的位置再次推送，让直播广场持续被你的直播房间占用。这就是我们常说的卡牌直播广场。
推荐峰值受直播时实时数据的影响更大。
如果一个直播间开播，开播前半小时整体承接能力不错。
然后，在接下来的两到三个小时的直播中，系统推送的流量会远远高于同级别的账号。
算法的计算取决于直播过程中交易指标的表现。
然而，该算法的测量不是半小时周期，而是具有延迟交通返回的实时计算。
3.标签。
那么，直播间的流量是恒定的吗？
熟悉以上算法规则后，就可以得到答案：显然不是。
除了规模上的分布不均衡，还会分类分布。
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。
4.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。
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再比如与此同时输出的”极度垂直起号玩法“，则是采用交易指标倒逼互动指标的思路。
无论怎样的玩法，我们仍需要明白，没有一种玩法是固定的，我们要透过现象看本质，大多数玩法的本质，都可归纳为对算法的迎合，只不过表现形式有异。
做好直播间流量，核心为迎合算法。
撬动流量容易，通过策划营销活动即可，但稳持成长很难。
重点在撬动流量后，如何巧妙去规划生长周期，让直播间良性成长，这是需要一个专业团队才能去做的事情。
作者：尹晨 抖音直播带货一线操盘手，累计GMV 超7亿+，广告日消耗100万+。
