抖音电商算法深度解析，一文讲透权重&流量分配原理
　　抖音电商就像一个游戏，算法则是这个游戏的规则，这套规则对平台的所有用户都有效，无论是内容创作者（商家），还是内容消费者（用户）。
　　算法的目的在于让平台能够形成一个可循环的良性生态，同时最大化的实现商业化变现。
　　我们想要在抖音上做好电商，只有理解了游戏规则以后，才有可能利用游戏的规则，顺势而为。
　　所以，掌握抖音电商的算法逻辑，才是玩好这场游戏最底层，最本质的东西。那到底如何理解这套机制？
　　今天，我们一起来聊聊抖音电商算法。
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　　权重决定推流的“量”
　　先看重点关键词「权重」，什么是权重？
　　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。
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　　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。
　　比如下图，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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　　大致可以分为以下几个层级，分别为：E级（冷起动期，百人场观）、D级（千人场观）、C级（万人场观）、B级（十万左右场观）、A级（几十万场观）、S级（百万场观）。
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　　以上，是关于基础权重。但你以为基础权重高就可以高枕无忧的一直卖货了吗？nonono，还有另外一个权重衡量机制。
　　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。
　　这张图基本理清了赛马机制的逻辑。
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　　首先初始推流：
　　初始流量层级就是上面我们说的基础权重，权重越高初始推流越高，同时口碑分也会影响我们的推流。
　　进入数据评估：
　　系统通过数据来评估你直播间每5min、30min、60min的表现情况，主要从互动数据和电商数据（具体关键指标下文单独讲）来进行考核；
　　带货榜表现：
　　然后系统会进行排序，同层级PK，如果你高于上一名则进入到下一级流量池，将会得到新的一波推流，然后又继续重复数据评估，而低于下一名则减少推流，或停止推流，甚至回到初始流量层级。
　　根据这样的机制，不断进行实时排名，优胜劣汰。所以，策划并执行好直播的每一个细节才有可能PK掉你的竞争对手，拿到更多的免费流量。
　　以上是关于权重。但我们做电商，追求流量规模的前提是流量精准度，系统是如何给我们推精准人群的？
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　　标签决定推流的“质”
　　先看重点关键词「标签」，什么是标签？
　　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：
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　　1.人群标签
　　分为基础属性标签和行为兴趣标签。基础标签就是根据用户的注册信息所打上的，主要包含性别、年龄、地域，如：18-25岁+女性+一线城市，这样组合就算一个人群包了。
　　除此，系统会根据用户在抖音上的行为轨迹打上特定的标签。
　　比如：你今天在抖音给一个母婴类的视频点赞了，系统就会认为你对母婴相关内容感兴趣，就会给你打上兴趣标签，下次会推荐更多类似的内容给你，而行为也是一样，比如你进入一个母婴的直播间，最终完成了购物，那就会把你打上母婴购物人群，行为相比兴趣会更加精准。
　　2.短视频标签
　　短视频有一套专门打标签的机制，我们发的短视频，系统会根据有效观看人群，也就是完播率，点赞人群、评论人群、以及产品本身去给视频打上标签，然后去匹配分发给更多潜在的兴趣用户。
　　3.直播间标签
　　分为内容标签和电商标签，如上面说的行为兴趣标签一样，只不过上面是针对用户打标签，而这里是针对创作者。
　　比如用户在你的直播间进行了有效观看、停留、评论、点赞、转粉等，这样系统就会根据数据，判定什么样的人群对你直播间感兴趣，通过观看、停留...等指标，给你直播间打上内容标签，这是浅层的兴趣标签。
　　然后是电商标签，指的是用户在直播间点击购物车、商品、商品下单、成功交易，系统就会给直播间打上电商精准标签，后续就会根据已有的标签推荐或扩展更多相似人群进行推荐。
　　OK，理解了标签以后，接下来我们来看一下，标签和权重之前有什么关系。
　　标签也分为基础权重下的标签和实时标签，和上文说的权重有着密不可分的关系，我们展开来讲。
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　　1、基础权重
　　上文我们讲了基础权重决定了系统推流的量，那基础权重和标签又是什么关系呢？
　　基础权重是由兴趣标签和电商标签形成，给直播间打上兴趣标签，只需要通过直播间的人货场的设计，以及脚本策划，吸引目标用户看播、停留、互动、转粉即可打上标签。
　　电商标签则需要历史电商订单的累计，从而给账号打上精准电商标签，在一开始做好一段时间周期内高密度的成交，就能为账号打上基础电商人群标签。
　　2、实时标签
　　这个很好理解，实时流量形成实时标签，我们在每一场直播中，要用精准的产品策划和付费流量，不断深化账号标签，平台会实时探索互动&成交人群，推流模型会越来越精准。
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　　各项关键数据指标
　　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？
　　在说具体指标前，我们需要先了解，直播间的流量来源都有哪些。
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　　上图归类了直播间的流量来源，主要分为免费流量和付费流量，我们重点看免费流量的两大主要来源：直播推荐、短视频。
　　1、直播推荐-推流数据指标
　　直播推荐是直播间最大的流量来源，我们先看直播推荐的考核指标都有哪些？
　　互动数据指标：停留时长、互动率（评论/点赞等）、转粉率/加粉丝团率、转发分享率；
　　电商数据指标：商品点击率、成交转化率、UV价值、GPM（千次展现成交）
　　其他：账号标签、权重、口碑分
　　以上数据指标都会直接或间接决定了直播推荐的流量，系统不会单一的考核单个数据指标，所以都需要做好，但会有一些重点考核指标，这也是我们需要重点关注的。
　　从去年抖音电商兴起以来，平台随着生态的发展，不断的在调整算法，总结大概做了三次大调整，对应到重点考核的数据指标也是在变化的。
　　第一阶段，重点考核：停留时长、互动率
　　去年4月开始，系统主要考核的数据指标是以停留时长和互动率为主，对于平台来说，这个阶段的重点是培养用户购物习惯，把用户留下来才是最重要的，所以当初的憋单秒杀直接踩中算法命门，轻轻松松获得自然流量。
　　第二阶段，重点考核：UV价值、成交效率
　　今年4月份调整算法，平台开始大量清理劣质直播间，规范商家，对于抖音来说，述求是规范电商生态环境，进一步稳固商业化变现链条，所以考核的重点是UV价值和成交效率。
　　第三阶段，重点考核：GPM（千次展现成交）
　　这也是目前我们正在经历的阶段，随着抖音电商生态的发展成型，GPM将会成为平台考核的重点指标，GPM这个指标是直播间商业价值的体现，而要做好这个数据指标，就不像我们之前那么简单的关注单一维度了，而是需要全面提升综合实力，平台才会把流量分配给你。
　　2、短视频-推流数据指标
　　短视频是抖音的基本盘，即内容，我们需要把短视频和电商分开，同样，两者推流算法也是不同，也有不一样的考核数据指标。
　　原生视频的考核指标是：完播率、主页停留时长、转粉率、点赞率、评论率、转发分享率，其中完播率是考核的重点指标，你会发现很多上热门的视频，完播率都非常高。
　　而电商短视频考核指标是：直播间进入率、直播间互动&成交数据、停留时长、互动、成交。
　　最后，我们来看各流量渠道之间的关系：
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　　如上图，直播间是最终的落地场景，有不同的流量来源，分别有付费流量、短视频流量、直播推荐流量、粉丝流量，我们逐个来看：
　　付费流量：
　　按照ECPM进行展现排名，虽然是花钱买流量，但并非出价越高流量就越多，而广告的展现是根据这个公式来进行：展现=预估点击率*预估转化率*出价，付费流量最大的作用在于为直播间打上更加精准的标签。
　　短视频流量：
　　由直播间进入率、直播间停留、互动、点击、成交等数据指标决定，同时会触发互相加热机制，短视频给直播间精准引流，直播间反向加热短视频，从而获得更多的流量。
　　直播推荐：
　　由停留时长、互动率、转化率、转粉率、商品点击率、转化率、UV价值、GPM值指标决定，是直播间最大的流量入口。
　　粉丝流量：
　　主要数据指标是粉丝互动、成交反馈，粉丝为直播间增加复购，营造氛围，从而带动其他数据指标。
　　总结一下：
　　1.各流量渠道独立推流，各渠道有独立推流数据指标，但通过不同渠道进入直播间的用户在氛围上互相加权，带动羊群效应，从而起到互相激发作用。
　　2.付费流一定程度上“激发”了自然流，付费流量不断为直播间打上精准标签（基础&实时标签），能带动具有相似标签的更精准的自然流人群，但并非激发了“权重”（推流量）。
　　以上。关于抖音电商算法的解析，详细讲透了权重和流量的分配原理，希望对你有所启发，记得点赞、分享，感谢支持。