想要了解抖音直播的玩法，就需要先从抖音的本质来说起。

抖音的本质是互联网产品，互联网产品的背后是代码，代码的底层是算法。

想要做好抖音直播带货，就得了解抖音底层的算法体系。（抖音短视频相同的逻辑，只不过对应的指标有所不同。）

直播间的底层体系由流量、指标、标签、权重构成。

1.流量

流量作为底层算法最基础的要素，用以衡量直播间的观看规模。

以场观大小为维度，大致可分为：

E级-百人场观

D级-千人场观

C级-万人场观

B级-10万人场观

A级-几十万人场观（还有不同级别的划分，此处统称为A级）

S级-百万级场观

2.指标

从供给的角度，每天几十万场直播，抖音需要一套指标体系，用以衡量每个直播间的开播质量，进而根据数据的优劣排序，给不同直播间分配流量。

指标作为衡量直播间质量的标准，并不是单一存在的，而是涉及到三个层次：用户行为、商业价值、流量规模。

与之对应的就是互动指标、交易指标、流量指标。

互动指标包含直播间所有的用户行为，如停留、点赞、评论、关注、加粉丝团、分享等都属于互动指标。

停留是所有互动指标里，最基础、也是最重要的指标。

首先，所有的数据产生，都必须以停留为前提。其次评论>点赞，但又

互动指标大体上反映了一个直播间的人气状态。

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。

如果说一个直播间互动指标做得好，数据回传到数据库，通过与竞争对手的互动指标对比，数据好于对方的情况下，账号就可以优先获得系统的推荐流量。

但是一个账号的流量增长，光依靠互动指标，并无法长期驱动。

一款商业化产品的终点一定是盈利，直播间同样也是。

能够有效获得停留，只是证明了目标直播间的留人能力，其次还要考量留人之上的变现能力。

这时候设计的就是交易指标。

一切与交易行为相关的指标均为交易指标。

交易指标仍然可以拆分为交易行为与交易数据。

交易行为包含购物车点击、商品链接点击、订单创建等等。

交易数据包含gmv、uv价值、人均gmv等。

遵循“最基础的指标就是最重要”的原则，在交易行为当中，购物车点击为最核心的指标。

没有购物车点击，所谓的转化成单都是泡影。

同样在交易数据当中，uv价值作为最小的单元，地位首当其冲，uv价值*场观=gmv，gmv/下单人数=人均gmv。

综上，对于指标的优先排序，能够有利于直播间的运营者，在每个阶段制定相应的竞争策略，

比如起号阶段，对停留的追求；流量上升时，对于购物车点击率、uv价值的要求。

但是实际的算法体系中，指标的优先排序，并不是简单的线性排序，而是线性基础上的交叉排序。

直播间不会单纯因为某一个指标的增长，而迅速获得流量的推荐，而是需要将多个指标在优先排序的基础上，交叉增长。

互动指标、交易指标决定了直播间的数据体现，而数据体现对应的即是流量指标，如场观、峰值等。

场观大体上决定了直播间在过去几场当中的指标体现，峰值则分为开场峰值和推荐峰值。

开场峰值同样受历史模型的影响。

举个例子，一个账号，只要开播就会在直播广场里占有一席之地，但是这个位置能否靠前，得到更多的流量推荐，就需要看往期直播的质量。如果一个账号在多个高位点下播，那么推荐机制就会按上一次的推荐机制位置重新推送，让直播广场源源不断地为你的直播间上人，这就是我们经常说卡直播广场。

而推荐峰值，则更多受直播过程中的实时数据影响。一个直播间开播，若开场前半小时的整体承接能力不错，那么在后续的两到三个小时的直播过程，系统对于流量的推送会远高于同级别账号。

而算法的计算则是依赖于直播过程中交易指标的表现。

但是，算法的衡量并非半小时为周期，而是实时的计算，并带有延迟性的流量回传。

3.标签

那么流量在直播间的流动中不是恒定不变的。除了规模上的非均衡分布，在类别上也会经历质量的进化，而因此引出另一个词，标签。

人们口中经常讲的标签就是直播间的身份。

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、地域等基础知识。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，算法会通过学习探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，你会发现算法推送过来的用户，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高，那么同样也难以承载高客单价。

总而言之，一个具备良好标交易标签的直播间，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

当你的数据指标做得越来越好的同时，你的直播推荐流量也会越来越高，但权重跟标签并不对等。

群众反映流量规模，标签反映流量质量，

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。

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，系统只是随机分配了一波流量。

为什么很多人会选择用低价起号，而且不断引导用户点赞、好评？

弄明白两个问题，一是什么指标触发了流量推荐？答案是互动指标、交易指标。二是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，进而会选择用低价去撬动用户获取指标。