抖音電商演算法深度解析,講透權重、流量分配原理

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編輯導語:抖音直播間如何增加觀看人數?這篇文章為我們講解了抖音電商的權重方向,並向我們分析了抖音流量的分配原理。非常有用,如果你也想要了解,那就一起來學習一下吧。

抖音電商就像一個遊戲,演算法則是這個遊戲的規則,這套規則對平臺的所有使用者都有效,無論是內容創作者(商家),還是內容消費者(使用者)。演算法的目的在於讓平臺能夠形成一個可迴圈的良性生態,同時最大化的實現商業化變現。我們想要在抖音上做好電商,只有理解了遊戲規則以後,才有可能利用遊戲的規則,順勢而為。所以,掌握抖音電商的演算法邏輯,才是玩好這場遊戲最底層,最本質的東西。那到底如何理解這套機制?今天,我們一起來聊聊抖音電商演算法。

一、權重決定推流的“量”

先看重點關鍵詞「權重」,什麼是權重?權重是指某一因素或指標相對於某一事物的重要程度,其不同於一般的比重,體現的不僅僅是某一因素或指標所佔的百分比,強調的是因素或指標的相對重要程度,傾向於貢獻度或重要性。通常,權重可通過劃分多個層次指標進行判斷和計算。用大白話通俗點說,就是系統對每一個賬號做出的評價,而這個評價是通過綜合資料來衡量得出,對你評級越高,代表權重越高,獲得的流量就越多。抖音電商裡「權重」主要分為:基礎權重和實時排名權重。

1、基礎權重基礎權重就如上文所說,每一個賬號都不同,系統會在一定週期內根據賬號的綜合表現從而決定權重等級,且並非固定,不進則退,優勝劣汰。

比如下圖,兩個不同的賬號,案例A開播第一波推流是千人場觀,而案例B則是百人場觀,可以明顯的看出兩個賬號不在一個量級,所以,賬號的基礎權重決定了開播推流的“量”。

大致可以分為以下幾個層級,分別為:

  • E級(冷起動期,百人場觀)
  • D級(千人場觀)
  • C級(萬人場觀)
  • B級(十萬左右場觀)
  • A級(幾十萬場觀)
  • S級(百萬場觀)

以上,是關於基礎權重。但你以為基礎權重高就可以高枕無憂的一直賣貨了嗎?nonono,還有另外一個權重衡量機制。

2、實時排名權重

上文我們講到每一個賬號都會有基礎權重,開播後的推流的量級是由權重層級決定,但直播間就像一個蓄水池,如果沒有新的流量進來,很快直播間就沒有人了,那後續流量的分發機制是什麼樣的呢?

抖音採用了實時賽馬機制,就是當你開播獲得一波推流之後,後續還想要流量,就需要跟你同層級的競爭對手一起進行PK了。系統每時每刻都在進行排名,5min、30min、60min,抖音直播流量的不斷進行賽馬機制,篩選出優質的直播間,分配更多的流量給到優質的直播間。這張圖基本理清了賽馬機制的邏輯。

首先初始推流:初始流量層級就是上面我們說的基礎權重,權重越高初始推流越高,同時口碑分也會影響我們的推流。

進入資料評估:系統通過資料來評估你直播間每5min、30min、60min的表現情況,主要從互動資料和電商資料(具體關鍵指標下文單獨講)來進行考核;

帶貨榜表現:然後系統會進行排序,同層級PK,如果你高於上一名則進入到下一級流量池,將會得到新的一波推流,然後又繼續重複資料評估,而低於下一名則減少推流,或停止推流,甚至回到初始流量層級。根據這樣的機制,不斷進行實時排名,優勝劣汰。

所以,策劃並執行好直播的每一個細節才有可能PK掉你的競爭對手,拿到更多的免費流量。以上是關於權重。但我們做電商,追求流量規模的前提是流量精準度,系統是如何給我們推精準人群的?

二、標籤決定推流的“質”

先看重點關鍵詞「標籤」,什麼是標籤?

標籤是平臺識別使用者身份的符號。每一個抖音使用者都會被系統打上標籤,演算法從而給使用者推薦更加精準內容;同樣,對於我們創作者也是會被系統打上標籤,演算法會根據標籤給我們推薦精準的使用者。

抖音標籤主要可以歸類為這三類:

1. 人群標籤

分為基礎屬性標籤和行為興趣標籤。基礎標籤就是根據使用者的註冊資訊所打上的,主要包含性別、年齡、地域,如:18-25歲+女性+一線城市,這樣組合就算一個人群包了。

除此,系統會根據使用者在抖音上的行為軌跡打上特定的標籤。

比如:你今天在抖音給一個母嬰類的影片點讚了,系統就會認為你對母嬰相關內容感興趣,就會給你打上興趣標籤,下次會推薦更多類似的內容給你,而行為也是一樣,比如你進入一個母嬰的直播間,最終完成了購物,那就會把你打上母嬰購物人群,行為相比興趣會更加精準。

2. 短影片標籤

短影片有一套專門打標籤的機制,我們發的短影片,系統會根據有效觀看人群,也就是完播率,點贊人群、評論人群、以及產品本身去給影片打上標籤,然後去匹配分發給更多潛在的興趣使用者。

3. 直播間標籤

分為內容標籤和電商標籤,如上面說的行為興趣標籤一樣,只不過上面是針對使用者打標籤,而這裡是針對創作者。

比如使用者在你的直播間進行了有效觀看、停留、評論、點贊、轉粉等,這樣系統就會根據資料,判定什麼樣的人群對你直播間感興趣,通過觀看、停留…等指標,給你直播間打上內容標籤,這是淺層的興趣標籤。

然後是電商標籤,指的是使用者在直播間點選購物車、商品、商品下單、成功交易,系統就會給直播間打上電商精準標籤,後續就會根據已有的標籤推薦或擴充套件更多相似人群進行推薦。

OK,理解了標籤以後,接下來我們來看一下,標籤和權重之前有什麼關係。標籤也分為基礎權重下的標籤和實時標籤,和上文說的權重有著密不可分的關係,我們展開來講。

1. 基礎權重

上文我們講了基礎權重決定了系統推流的量,那基礎權重和標籤又是什麼關係呢?基礎權重是由興趣標籤和電商標籤形成,給直播間打上興趣標籤,只需要通過直播間的人貨場的設計,以及指令碼策劃,吸引目標使用者看播、停留、互動、轉粉即可打上標籤。

電商標籤則需要歷史電商訂單的累計,從而給賬號打上精準電商標籤,在一開始做好一段時間週期內高密度的成交,就能為賬號打上基礎電商人群標籤。

2. 實時標籤

這個很好理解,實時流量形成實時標籤,我們在每一場直播中,要用精準的產品策劃和付費流量,不斷深化賬號標籤,平臺會實時探索互動成交人群,推流模型會越來越精準。

三、各項關鍵資料指標

當我們瞭解「權重」和「標籤」,但落實到實操就需要關注到具體的資料指標了,平臺風向一直在調整,具體有哪些關鍵性的核心指標?在說具體指標前,我們需要先了解,直播間的流量來源都有哪些。

上圖歸類了直播間的流量來源,主要分為免費流量和付費流量,我們重點看免費流量的兩大主要來源:直播推薦、短影片。

1. 直播推薦-推流資料指標

直播推薦是直播間最大的流量來源,我們先看直播推薦的考核指標都有哪些?

互動資料指標:停留時長、互動率(評論/點贊等)、轉粉率/加粉絲團率、轉發分享率。

電商資料指標:商品點選率、成交轉化率、UV價值、GPM(千次展現成交)。

其他:賬號標籤、權重、口碑分以上資料指標都會直接或間接決定了直播推薦的流量,系統不會單一的考核單個數據指標,所以都需要做好,但會有一些重點考核指標,這也是我們需要重點關注的。從去年抖音電商興起以來,平臺隨著生態的發展,不斷的在調整演算法,總結大概做了三次大調整,對應到重點考核的資料指標也是在變化的。

第一階段,重點考核:停留時長、互動率去年4月開始,系統主要考核的資料指標是以停留時長和互動率為主,對於平臺來說,這個階段的重點是培養使用者購物習慣,把使用者留下來才是最重要的,所以當初的憋單秒殺直接踩中演算法命門,輕輕鬆鬆獲得自然流量。

第二階段,重點考核:UV價值、成交效率今年4月份調整演算法,平臺開始大量清理劣質直播間,規範商家,對於抖音來說,述求是規範電商生態環境,進一步穩固商業化變現鏈條,所以考核的重點是UV價值和成交效率。

第三階段,重點考核:GPM(千次展現成交)這也是目前我們正在經歷的階段,隨著抖音電商生態的發展成型,GPM將會成為平臺考核的重點指標,GPM這個指標是直播間商業價值的體現,而要做好這個資料指標,就不像我們之前那麼簡單的關注單一維度了,而是需要全面提升綜合實力 ,平臺才會把流量分配給你。

2. 短影片-推流資料指標

短影片是抖音的基本盤,即內容,我們需要把短影片和電商分開,同樣,兩者推流演算法也是不同,也有不一樣的考核資料指標。

原生影片的考核指標是:

完播率、主頁停留時長、轉粉率、點贊率、評論率、轉發分享率,其中完播率是考核的重點指標,你會發現很多上熱門的影片,完播率都非常高。

而電商短影片考核指標是:

直播間進入率、直播間互動,成交資料、停留時長、互動、成交。

最後,我們來看各流量渠道之間的關係:

如上圖,直播間是最終的落地場景,有不同的流量來源,分別有付費流量、短影片流量、直播推薦流量、粉絲流量,我們逐個來看:

(1)付費流量

按照ECPM進行展現排名,雖然是花錢買流量,但並非出價越高流量就越多,而廣告的展現是根據這個公式來進行:展現=預估點選率*預估轉化率*出價,付費流量最大的作用在於為直播間打上更加精準的標籤。

(2)短影片流量

由直播間進入率、直播間停留、互動、點選、成交等資料指標決定,同時會觸發互相加熱機制,短影片給直播間精準引流,直播間反向加熱短影片,從而獲得更多的流量。

直播推薦:由停留時長、互動率、轉化率、轉粉率、商品點選率、轉化率、UV價值、GPM值指標決定,是直播間最大的流量入口。

粉絲流量:主要資料指標是粉絲互動、成交反饋,粉絲為直播間增加復購,營造氛圍,從而帶動其他資料指標。

總結一下:

1.各流量渠道獨立推流,各渠道有獨立推流資料指標,但通過不同渠道進入直播間的使用者在氛圍上互相加權,帶動羊群效應,從而起到互相激發作用。

2.付費流一定程度上“激發”了自然流,付費流量不斷為直播間打上精準標籤(基礎實時標籤),能帶動具有相似標籤的更精準的自然流人群,但並非激發了“權重”(推流量)。

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