Tik Tok的本质是一个互联网产品。产品的背后是代码，代码的底层是算法。

如果你想做好直播，你必须了解Tik Tok底层的算法系统。

在这篇文章的整个篇幅中，我将致力于通过保姆级的分析来接近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.如何用算法推导出如何玩直播间？

首先:流量、指标、标签、权重构成了直播间的底层体系。

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让我为你一一拆解。

1.流动

作为底层算法最基本的元素，流量是用来衡量直播间观看规模的。

根据视野的大小分为几个维度，大致可以分为:

e是百人场的观点；

D级是千人观点；

c类是万人观点，

B类是近10万人的视野；

A类是几十万人的视野；

s是百万级视野。

2.指示器

从供给的角度来说，每天有几十万的直播，Tik Tok需要一个指标体系来衡量每个直播间的播出质量。

然后根据数据的排名，把流量分配到不同的直播间，这又会涉及到另外一个词:

指数

指标作为衡量直播间好坏的标准，并不是单独存在的，而是涉及到三个层面:

用户行为、商业价值、流量规模

与此相对应的是:

互动指标、交易指标、流量指标

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、添加粉丝群、分享等。，都是交互指标。

停留是所有交互指标中最基本最重要的指标。

首先，所有的数据都必须在入住的前提下产生。

其次，评论大于喜欢，但弱于关注、粉丝群体和分享。

互动指标一般反映一个直播间的受欢迎程度。

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。

如果一个直播间的互动指标做得好，数据会返回数据库。通过对比竞争对手的互动指标，如果数据优于对方，账号可以优先获得系统的推荐流量。

但一个账号的流量增长，仅靠互动指标是无法长期拉动的。

一个商业产品的终点一定是盈利，直播间也是如此。

能够有效获得停留，只是证明了目标直播间的留存能力，其次还要考虑留存能力之上的变现能力。

这时候涉及的就是交易指数了。

所有与交易行为相关的指标都是交易指标。

交易指标还是可以分为交易行为和交易数据。

行为包括购物车点击、产品链接点击、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。

没有购物车的点击，所谓的转化成单什么都不是。

同样，在交易数据中，UV值作为最小单位是最重要的，从UV值*视场角可以得到GMV，从GMV人均可以得到GMV/订单数。

综上所述，指标的优先排序可以有利于直播间的运营人员，在每个阶段做出相应的竞争策略。

比如停留在起步阶段的追求；流量增加时对购物车点击率和UV值的要求。

但在实际的算法体系中，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获得流量推荐，而是需要在优先的基础上交叉增长多个指标。

互动指标和交易指标决定了直播间的数据表现形式，对应的数据表现形式就是流量指标，比如现场观察和峰值。

视图很大程度上决定了直播间过去几场比赛的指标，峰值分为开场峰值和推荐峰值。

开门红也受历史模式影响。

比如一个账号只要一播，就会在直播广场有一席之地。

但是这个位置能不能靠前，能不能获得更多的流量推荐，还要看之前直播的质量。

如果一个账号在多个高处进行直播，那么推荐机制会根据上一个推荐机制位置再次推送，这样直播广场就会不断的挤满你直播间的人，也就是我们常说的卡牌直播广场。

推荐峰值更多的是受直播过程中实时数据的影响。

一个直播间开播，开播前半小时整体接受能力好的话。

然后在接下来的两到三个小时的直播中，系统会推送远高于同级账号的流量。

算法的计算取决于直播过程中交易指标的表现。

但算法的度量不是半小时一个周期，而是实时计算，有延时的流量返回。

3.标记

那么，直播间的流量是恒定的吗？

熟悉了上面的算法规则，就可以得到答案:显然不是。

品类除了规模分布不均衡，还会经历质量的演变，这就引出了另一个词:

标签

人们常说的标签是什么？

也就是标签直播间的身份。

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，即基础标签、偏好标签和交易标签。

基本标签包含用户的性别、年龄、地区等基本信息。在有基本标签的直播间，算法会提供符合基本标签的用户流量。

在大部分直播间里，只要直播持续一周以上，算法就会通过学习找出直播直播间的基本标签。这时候就会发现，男女老少混合的用户越来越精准。

偏好包括用户的直播倾向，即喜欢和什么样的直播间互动。

在有偏好标签的直播间里，你会发现算法推送进来的用户开始喜欢停留和赞，但不一定热衷于购物。

因为这种类型只是偏好，不是交易决策的目标群体。

交易标签包含用户下的商品类别、购买频率、客户单价等属性。

当一个直播间中已经有交易行为的用户越多，其交易指标的完成度越高。

而一个直播间的低客单价交易频繁，也很难承载高客单价。

总而言之，一个交易标签好的直播间，往往就是我们所说的标签精准的直播间，转化率远高于新号水平。

4.重量

最后一句话:体重。

当你的数据指标越来越好的时候，你的直播推荐流量也会越来越高，但是权重不等于标签。

称重反应流秤，标记反应流质量。

往往一个新号是没有任何标签的，因为产生标签的唯一途径就是流量的洗礼。

一个直播间只有入住才能获得洪水流量，交易才会有精准流量。

理解流量、指标、标签、权重的含义，然后就能理解一些日常未解决的问题。

1.为什么新号播的流量普遍少，质量低？

因为一个新号刚开播的时候，没有标签，也没有权重。

没有权重意味着新号不会有大量的流量推荐，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。

2.为什么很多人选择使用低价号，不断引导用户赞和扣评论？

理解两个问题:

一、什么指标促使了流量推荐？

答案是交互指标，交易指标；

怎样才能刺激用户的互动和交易？

为用户提供价值，要么产品价值满足用户需求，要么产品价格满足用户需求。

而前者只存在于少数强供应链中，大部分团队很难做到，然后会选择用价格撬动用户来获取指标。

要达到算法的指标，除了自身的产品属性，还需要主播的言语引导，直播间的煽动节奏。

3.为什么流量明明很高，用户转化率却很低？

做活动引流的账号大多注重流量的增加，对转化和UV值关注不够，导致流量快速下降。

流量高只是说明直播权重高，并不代表直播间的标签是准确的。

标签的精准需要用户的大量行为来标注，用户的交互行为只能为直播间和偏好标签的人打下基础标签。

但是交易标签需要大量的交易行为来沉淀，也就是止损就是流量泛滥，交易才会有精准的流量。

4.为什么会有复链、套链、高回报这类游戏？

只要了解Tik Tok的底层算法，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，相应的，购物车的点击是交易行为中最重要的指标。

链接的出现是增加用户在购物车停留时间和点击率的核心，停留时间场是互动指标中最重要的直播。

高回报的出现，除了帮助账号快速获得口碑之外，还有在账号初期的大量交易，有利于互动和交易指标的形成，进而人为获得系统推荐。

当你真正了解算法体系的时候，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所在。

我们也可以理解为，你能看到的大部分优质直播间，一定是算法数据很好的直播间。当你知道了这一层，再做直播的时候，你会豁然开朗。

这也是我一直推崇的一点，要想做好直播，就必须了解并透彻理解Tik Tok直播间的算法。

在过去一年多的Tik Tok直播中，我用我熟悉的算法系统搭建了至少100+个直播间。

并通过迎合算法的思路，做了多个直播间，完成了7亿GMV。

比如6、7月份“平行流和UV值的富宝测试法”的输出，就采用了满足交互指标的同时兼顾交易指标的思路。

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比如同时“极限垂直盯人游戏”的输出就是用交易指标强制交互指标的思路。

无论哪种玩法，我们还是要明白，没有什么玩法是固定不变的。我们需要透过现象看本质。大部分玩法的本质可以概括为迎合算法，只是表现形式不同。

做好直播间流量，核心是迎合算法。

撬动流量容易，但靠策划营销活动很难保持稳定增长。

重点是如何巧妙的规划成长周期，让直播间在撬动流量后健康成长，这是需要专业团队来做的事情。

作者:陈印，Tik Tok直播一线运营，累计GMV超过7亿+，广告日消费100万+。