流量对于直播的意义

如今直播已经渗透到各个领域中。衣食住行一样不落，已然成为现代人的打发时间和购买商品的刚需渠道。今天我们详细介绍一下在汽车用品方面，如何打造一个成功的直播间。

最近是过年期间，也是很多电影春节档上映的时候，很多人都会想陪着家人一起看一看电影来消遣一下。

只要你搜索电影票，就会在抖音上出现很多相关的直播间，我相信有不少朋友也会刷到这样的直播间，他们打的旗号就是9块9，或者是19块9观影。

​我仔细观察了这样的帐号，他们一般有几个形式.

第1个就是要求你关注

第2就是发送字幕，写上你的所属地比如说你是在南京的，你就是在弹幕上打上南京当然它的只是一种套路，因为打上字幕的话会让平台觉得这个直播间比较热闹，会分配给他更多的流量。

我看了好几个类似这样的帐号，他们帐号基本上都没什么作品，有的要么就是几个作品，但是粉丝数都不少，而且直播间的人数基本上都在1万左右，很多人都会在直播间买电影票，我通过他右下角的这个链接点击进去之后发现他的电影票都有价格，然后有的只写着省了多少钱，不过基本上你想买到9块9的电影票，基本上是很难的，反正我是没有发现有哪个电影票是9块9的。

​这个是抖音的购票界面

而且我同步在美团上面进行了搜索，发现美团上面的价格跟它的价格基本类似有一些甚至比他直播间的卖的还便宜。

​这个是美团上面的购票界面

其实他这种就是利用有不少人只有抖音app，没有美团账号来出售电影票，这样的话其实目的就是为了吸粉，哪怕是以后不买电影票可以用来去买别的东西或者是做别的账号。

其实就是用低价作为诱饵，然后来引流吸粉，然后以后这个账号可以去做别的一些事情，比如说做广告或者是卖货等等。

所以有一些套路实在是太深，大家可以留意。

我是相隔一个营销人（品牌全案，内容营销），专注营销以及揭秘一些互联网套路，认你少上当，感谢关注。

我们做带货直播运营工作，数据分析是非常重要的，如何优化直播间各项指标，让数据指标表现得更好？前面我们介绍了数据分析的基础方法和数据分析的流程，这篇开始具体介绍直播间各项指标提升和优化的方法。

本篇文章会运营小编介绍直播间成交密度的提升和优化方法。

一、什么是直播间成交密度

直播间成交密度就是单位时间内，直播间成交的订单数。比如：一个直播间总共成交1000单，直播时间为100分钟，则成交密度为10单/分钟。

直播间成交密度的公式：成交密度=单位时间成交订单数/单位时间

单位时间成交订单数公式：单位时间成交订单数=单位时间用户数*人均订单数

单位时间用户数公式：单位时间用户数=单位时间观看人数*观看用户成交转化率()

所以直播间成交密度的公式是：

成交密度=单位时间观看人数*观看用户成交转化率*人均订单数/单位时间

成交密度是直播间的一个综合指标，依赖直播间的看播UV和观看用户订单转化率()，看播UV是一个结果指标。

二、直播间成交密度的作用

直播间流量分发的逻辑：直播间自然流量分发主要考核两个指标：人气数据（用户停留、互动率）和成交数据（商品转化率、客单价、成交密度），所以成交密度是影响直播间自然流量分发的一个指标。

直播间的实时分发会参考在过去一小段时间内直播间流量转化情况而定。比如前一分钟直播间数据指标表现比较好，那么直播间自然流量就会呈现上升趋势，也就是你如果判断第N分钟直播间流量情况，那么系统会根据直播间N-1分钟的数据表现决定的。

如果成交密度是持续上涨的，就说明参与直播间购买的用户越多，成交越活跃获得自然流量分发概率也就越大。

三、如何提升直播间成交密度

在哪些场景下，可以通过哪些途径实现订单成交密度提升，注意：要避免红包用到引流品上面。

1）在选品排品方向，常用引流品提升成交密度，用不同的SKU提升订单量

2）在直播操盘方向，常用上高速的玩法提升成交密度

3）在营销场景方向，用购物红包拉升成交密度

1、选品排品提升成交密度

引流品可以提升成交密度，因为引流品本身具有高性价比，吸引流量进入的属性，加上我们在一些特殊时间段需要高转化商品做流量承接，所以引流品在加大成交密度上具有重要的意义。

引流品具有的特点：高性价比、人群匹配、不挑人、易展示、正价关联品、平台爆款、操作空间大。

商品组合就是组品，一定让商品做关联，因为单一的商品不能持续，组品思路就是让商品保持连贯性（比如护肤品都是一套品）、拆分更多的SKU（比如卖牛肉，可以5斤装、10斤装、20斤装），衍生品组合（商品上下游产品，空气炸锅，炸锅纸等）。

2、直播操盘提升成交密度

上高速是指在短时间内，通过快速且大量上线价格较低的商品，实现短时间内提升成交密度，拉升直播间的在线人数，该玩法可以简单理解为一个引流品的集合。多适合大场玩法的达人。10分钟过10个品，每分钟1个品，快速拉人气。

3、营销场景提升成交密度

主要是利用直播间的一些营销工具，比如红包引导下单配合主播话术。

最后总结利用选品排品、直播间操盘、直播间营销工具可以提升直播间成交密度。

好了，基于上面的直播间成交密度提升方法，我们就可以对自己的直播间进行优化和调整了。

做好抖音电商，要坚持做好直播，以及直播前、中、后的数据，尤其是新手商家在做直播的时候要坚持关注经营指标数据。

一、新手商家关注各类经营指标的重要性

作为新手商家我们一定要关注抖音电商的经营数据指标，因为只有关注经营指标数据我们才能具备长效经营的能力，因为只有不断的关注数据指标才能知道哪些地方做的好，哪些地方做的不好，不断的优化提升。

作为新手商家我们一定要关注抖音电商的经营数据指标，只有关注经营数据指标我们才能对自身生意的进行分析洞察，因为只有关注数据指标，才能做到对自己生意关注的点更有针对性。

作为新手商家我们一定要关注抖音电商的经营数据指标，只有关注经营数据指标我们才能更好地把控店铺经营的核心指标，只有关注核心指标，我们才能不断优化提升核心指标数据。

作为新手商家我们一定要关注抖音电商的经营数据指标，只有关注经营数据指标我们才能实现生意的总量放大，因为只有看到生意数据指标变化，才能提升生意的总量的放大。

二、新手商家在哪里关注经营指标数据

查看抖音直播经营指标数据的入口我们新手商家要掌握好，主要是抖音电商罗盘和飞瓜智投

首先就是直播大屏

进入抖店后台，打开电商罗盘，然后点击直播——直播列表，我们可以看到每场直播的直播大屏。

然后就是直播核心数据

我们打开直播列表，可以点击每场直播详情，可以看到本场直播的核心数据。有核心数据分组数据和关键指标数据，对应的核心数据选择不同，关键指标也不通过。

三、新手商家关注哪些经营指标数据

我们知道了新手商家查看经营直播数据的重要性以及经营直播数据查看方法，那么我们到底看哪些经营指标数据呢？

1、直播人气经营指标

平均在线人数：整场直播平均在线观看直播的人数，表明主播留人能力，跟货品和直播场景有关。

累计观看人数：又叫场观，是整场直播的观看人数总和，表明直播间流量大小，场观越多直播间流量越大。

人均看播时长：进入直播间的人平均停留看直播的时间，表明主播留人能力，越高主播留人能力越强，跟货品和玩法有关

GMV：商品交易总额，指单场直播的成交总额，表明主播商品售卖能力，也和货品本身有关。

千次观看成交金额：即GPM，每千次用户观看直播所成交的GMV，表明主播单位流量内的售卖效率，跟货品有关。

5维4率的成交转化漏斗，这时主要分析每层漏斗的数据以及原因。

最后给大家总结一下：数据化思维是补给站，直播不是冲刺是马拉松，抖音兴趣电商，做有质量的GMV。

今天的分享就到此结束了。

前面的文章中我们分享了盯盘技巧、小微直播团队和专业直播团队的盯盘配置，之后分享直播暖场阶段盯盘技巧，这篇文章接着分享直播间互动数据盯盘技巧。

在直播的整个过程中都需要盯盘和调整的操作技巧。可以把直播过程盯盘调整技巧分为四个阶段：直播暖场阶段盯盘调整、人气数据的盯盘调整、电商数据的盯盘调整、特殊情况盯盘调整处置预案。

人气数据又分为：留人数据和互动数据两种，上一篇重点给大家分析直播间的留人数据盯盘技巧，这篇文章继续分享直播间互动数据盯盘技巧。

直播间互动数据主要是：观看-互动率、观看-关注率、观看-加团率、点赞量礼物人气量、评论区的实时评论反馈。

打开飞瓜智投大屏，可以看到互动数据包括下面几个部分内容。

核心区域可以看到核心的互动数据，5分钟数据区域中的更多可以调出互动数据，实时评论区域可以看到实时评论以及直播间的点赞量、送礼等数据。

说到直播间的互动数据，我们先要知道在线人数与进入人数和离开人数的关系。在线人数怎么形成互动的互动数据，怎么引导在线人数下单购买的电商数据。

互动数据和电商数据对直播的进入人数比较重要的，互动数据和电商数据越好，那么进入的人数就越多，在线人数也就越多，离开人数也就越少。

那么直播间互动数据我们主要关注哪些数据呢？

1、盯盘：观看-互动率低的问题

进入的人和主播互动比较少就是观看-互动率低。这时的直播间会出现平均评论次数环比异常，观看-互动率环比异常。

如果数据问题不严重：

1）可以提醒主播拉互动数据，一般使用的话术有：利他、Q人、共鸣三类型话术。

利他性互动：9.9上架的这款包包，你们想要红色还是绿色?把想要的颜色，打在公屏上告诉主播，主播帮你……

Q人互动：直播间有没有喜欢吃但是又的姐妹?……我看到了~力姐说：XXXXX；老九说：XXXXX。

共鸣互动：现在出门逛街，想选一个包怎么这么难啊？

2）配合弹幕引导评论→把想要的颜色打到公屏上。

3）口令福袋拉数据，适时发一些口令福袋。

如果数据问题较严重，需迅速拉升：

1）提醒主播播报活动、上福利。

2）配合弹幕引导评论→把想要的颜色打到公屏上。

3）赶紧上口令福袋拉数据。

主播的话术更直接一些就好了。

2、盯盘：观看-关注率低的问题

如果直播现场互动率比较高，但是关注率比较低，这时怎么办呢？这时表现出的直播间数据：新增粉丝数环比异常和观看-关注率环比异常。

这时做出的调整就是提醒主播讲解信任话术、上福袋或主播券、福利活动。

3、盯盘：观看-加团率低的问题

这种问题主要表现：新加团人数环比异常和观看-加团率环比异常。

1）观察，把握在线人数增长时机：不是每次引导关注都要加团，在进入人数多的时候关注加团。引导关注用户粉丝灯牌礼物，加团要考虑羊群效应。

2）行动：粉丝团（超级）福袋或主播券、提醒主播拉人进粉丝福利群。

好的直播间一定要开通粉丝群，粉丝福利群，引导入群等细致讲解。

4、盯盘：点赞/送礼/人气低的问题

本场直播点赞环比下降，送礼人气量完成目标比较低，这时运营要做的就是提醒主播，要点赞，弹幕播报：距离达成任务的点赞（人气、礼物）数量。

把关注的数据和观众结合就会达到想要的点赞数。

5、实时评论反馈问题

实时评论要做出立即的反馈，运营和场控判断是否需要做出反馈，普遍性提问：优惠券在哪里领？身高170选什么尺码？ 成交问题：北京能发货吗？拍2件优惠多少？等等，需要运营场控直接把观众问题复制在“运营指令”板上发送给主播。

同时主播做出适当的话术：直接在直播间回答用户的问题。

这样做需要运营、主播、场控不断的配合，那这时大家可以思考一下：是主播重要呢？还是场控重要呢？还是运营重要呢？

前面的文章我们分享了带货直播间场景构图技巧和直播间贴片设计和营销道具和营销工具，并且也分享了带货直播间的空间和背景以及灯光的布置技巧，并且还分享了两种营销工具的使用方法——超级福袋和购物红包。

我们做一场带货直播，首先要清楚在做带货直播中的数据和流程。

分别从三个角度熟悉带货直播的流程和要把握的数据：用户视角、量化指标和商家视角。

这篇文章会运营小编给大家分享如何做好直播间的货品陈列。

直播间的货品陈列策略就是在做直播带货过程中，直播中的产品应该怎么摆放？怎么摆放能够提高转化率，我们从前景台面产品陈列、前景台面商品和贴片组合策略、背景实物货柜产品陈列、不同行业商品陈列策略和高低客单价商品陈列五个角度来分享。

1、前景台面产品陈列

直播间的产品不能随便摆放，摆放产品分为在直播间的近景和中景以及远景，下面我们通过案例进行分析，学习商品在直播间陈列的策略。产品摆放台面较低，产品展示效果不佳。解决方法：近景拍摄，如果台面较低，可用（透明）展台或盒子垫高商品。当然直播间产品也不能近景摆放也不能太高了。摆放太高也不能很好的展示产品而且也遮挡了主播，解决方法：产品摆放两边高，中间低，避免遮挡主播。在直播过程中，主播也不能在直播间玩手机，应该正常平视、正视镜头。

下面我们分析几个中远景的直播间场景商品摆放。

1）将同色系同种商品摆放在一起，视觉观感更整洁有序。

2）巧用商品高度，将较高商品摆放在后侧，整体更有层次感。

3）利用展台，使商品摆放错落有致，软质包装产品摆放在底层可依靠处，或用透明置物架摆放。

接下来大家可以按自己选择的赛道去分析一下对标的直播间商品陈列策略。

2、前景台面商品和贴片组合策略

我们在直播间商品陈列的时候，不要忘了直播间还可以和切片组合，也同样注意直播间的近景、中景、远景的商品陈列和直播间贴片设计图要相结合，达到更好的效果。

直播间的产品陈列和直播间贴片设计组合有明显的优势：

1）视觉效果佳，不受现场光线/角度影响，不需要再人为摆放实物。

2）产品图与直播间底部贴片有机融合，可以遮挡现场台面，直播间界面视觉更加统一。

但是直播间产品陈列与贴片设计图组合也有一定的劣势：在直播带货期间，无法临时更改商品内容，需要事先确定产品内容来设计制作。

3、背景实物货柜产品陈列/实地场地

还有一种直播间，那就是背景是实物货柜产品陈列和实地场地直播间布局。

实物货柜和实际场地的直播间，产品陈列的策略也有一定的优势：前贴片与实物场景结合，给用户不同的体验感觉。不过也有一定的劣势：需要真实布景成本较大。

4、不同行业商品陈列策略

如何使直播场景更具竞争力？产品排列摆放考虑行业和价格因素。下面会运营公众号针对不同行业直播间商品展示的建议如下：

比如美妆日化类直播间商品陈列案例：

建议放在显眼的位置，烘托抢购的气氛。比如可以将口红依次整齐的摆放在透明的口红收纳盒里，需要展示色号的可以将口红盖都拿掉，方便用户可以直观的看到口红的色号。而且颜色鲜艳的不同口红色号会让大家产生强烈的了解欲望。

比如食品饮料类直播间商品陈列案例：

要放大量各式各样的产品，让买家觉得产品很丰富。前景陈列可以把所展示的产品放在前景陈列台或者陈列桌上，主播展示所销售的美食。同时，在展示美食时，尽量要展示产品的样态，把包装袋拆除。

比如服装配饰类直播间商品陈列案例：

可以配置衣架、鞋架等等，但是要在画面中摆放有序，让直播间看起来整洁。珠宝类的前景陈列是很重要的，毕竟展示珠宝就在前景陈列这-块。珠宝类的前景陈列可以将珠宝放在首饰盒或者收纳盒中摆在前景陈列台上集中展示。

5、高低客单价商品的陈列策略

不同客单的直播间商品展示，产品陈列策略也是不一样的。

下面的直播间是高客单的直播间。

高客单价商品的直播间产品陈列的建议有三个：

1）场景装修精致有调性。

2）装修布置类似商城专卖店。

3）陈列整齐。

下面的直播间是低客单的直播间：

低客单的直播间商品陈列策略的建议：

1）凸显性价比。

2）场地可选在工厂生产线。

3）陈列无序。

5天涨粉50万，摸透抖音算法，涨粉就是这么快！

1条抖音视频1000万播放，300万赞，涨粉90万，带你吃透抖音算法！

10天搞定100万粉丝，不黑不吹，抖音算法就是这么神奇！

直播首播破千人在线，遵循抖音算法，直播就这么简单！

第一天首播GMV破百万，玩转抖音算法，带货分分钟破百万！

…………

额……以上纯属杜撰，如有雷同纯属巧合。

作为抖音的底层逻辑算法，自从推出之后，就被人津津乐道，并且在运营圈里传的神乎其神，而且说是抖音的赚钱利器，没有人可以参透抖音的算法，今天我们就聊一聊被众多抖音玩家传的神乎其神的“推荐算法”！

据字节内部工作人员透露，推荐算法的真正逻辑一直封存于黑盒之中，真正摸透这套算法规则的人，在字节内部也不会超过五指之数。

可以这么说，截止目前为止，外部任何关于抖音算法的论断都是推测，都是基于经验或逻辑的推理！

不同的是，这些推测接近真相的距离。

2021年4月8日，抖音电商首届生态大会在广州举行。抖音电商总裁康泽宇在主题演讲中，首次阐释了“兴趣电商”概念，即一种基于人们对美好生活的向往，满足用户潜在购物兴趣，提升消费者生活品质的电商。他表示，抖音有良好的内容生态，众多优质创作者，多元化用户和较为成熟的兴趣推荐技术，有很大机会做好兴趣电商。

兴趣电商的核心是，主动帮助用户发现他潜在的需求。通过抖音成熟的兴趣推荐系统，根据用户的兴趣行为等不断的挖掘用户的潜在需求，激发用户的购物需求，从而实现电商闭环。

由此可以看出，抖音是基于推荐系统，不断的把内容通过推荐系统推送到目标人群面前，实现交互和测试，最终实现流量价值变现。

那么什么是推荐系统呢？维基百科这样解释道：推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。也就是说，推荐系统能够将用户可能感兴趣或者潜在的有用信息推荐给用户，实现用户的停留、互动和转化。

推荐系统的运行原理：

为了简便起见，我们先将推荐系统当做一个黑盒，这个黑盒的输入的数据集包含：内容的信息，内容之间的相关性信息，用户的信息以及用户对内容的偏好信息等，推荐系统根据输入的信息进行相应的匹配运算，然后将内容推荐给感兴趣或者潜在的目标用户。推荐算法包含几种：基于内容推荐、基于用户推荐、协同过滤推荐、初始流量池推荐、热点推荐以及叠加推荐等。

一、协同过滤推荐算法：

协同过滤算法是抖音的最基础的底层推荐算法，首先我们先来了解一下协同过滤推荐算法的定义以及运行逻辑：

协同过滤算法，根据维基百科上的定义：“协同过滤是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的,进而帮助别人筛选信息，其中回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。”维基百科上的定义过于生硬，我现在举个例子方便大家去理解：现在我们假设一个场景，假如你平时很喜欢刷剧，偶尔会遇到剧荒的时候，虽然每天都有很多新出的美剧和韩剧，但是你不确定哪一部适合你的口味，而你又不想花大量的时间在刷剧上，这时你会选择询问和你口味相同的朋友，哪一部剧值得推荐，从而花最少的时间成本选出了适合自己口味的电视剧，这就是协同过滤的核心思想。

协同过滤算法不同于传统的基于内容的推荐算法，传统的基于内容的推荐算法，是根据内容的属性、标题关键词等信息得出内容之间的关联性，然后通过用户对这些属性和关键词的喜好程度的记录将相关性大的内容推荐给用户，而协同过滤算法是直接分析用户对内容的喜好记录，然后在用户群体中寻找和这个用户有着相似兴趣喜好的其他用户，然后综合分析这些用户对某一特定内容的评价和行为，最后得出推荐系统为指定用户对某一特定内容喜好程度的预测。

二、协同过滤系统的实现

协同过滤系统主要有三个步骤，首先获取用户群体对某一特定内容的喜好记录，然后找到与特定用户相似的其他用户，最后得出推荐预测。下面详细说明一下具体的每一步是如何实现的，这样我们也就会知道了抖音平台给你推送流量的底层逻辑。

第一步：获取用户群体的喜好记录

获取用户群体的喜好记录是协同过滤算法的第一步，也是最基础的一步，推荐系统输入之一就是用户的喜好记录，所以不管你的推荐系统算法做得有多好，如果没有第一步，那么最后面的推荐结果就是扯淡。

那么系统如何获取用户的喜好信息的呢？其实所有用的行为都会被系统所记录，所以系统是通过搜集用户的行为数据来获取用户的喜好信息的，那么用户的行为数据是怎么分类的呢？

1、根据反馈的明确性分类

①显性反馈的行为：用户对内容有明确的行为动作，比如：点赞、关注、评论、转发、购买等

②隐性反馈的行为：用户对内容没有进行明确的行为动作，但是也同样被平台所记录，比如：浏览时长，停留时长，浏览记录等

2、根据反馈的正向性分类

①正反馈行为：用户的行为表示倾向于用户喜欢此内容，比如：点赞、关注、正向评论，长时间停留等

②负反馈行为：用户的行为表示用户不喜欢此内容，比如：拉黑、点击不感兴趣、负向评论，短时间停留等

系统搜集到用户的喜好信息之后，这样就会形成一个反应不同用户对不同内容喜好程度的二维矩阵，矩阵里面的值代表用户对不同内容的喜好程度，如图所示：

第二步：找到与特定用户相似的其他用户

系统搜集到用户的喜好信息后，会根据这些信息计算每两个不同用户之间的喜好的相似程度，然后对指定用户推荐。系统会把上面相似二维矩阵的每一行抽取出来，作为每个对应用户的行向量，而该行向量其实就是对应着每个用户对不同内容的喜好程度，接着计算每两个行向量之间的相似度。其实就是在计算对应用户间的相似评价值。当然，也可以把列向量抽取出来，对应着不同用户对该内容的喜好程度，然后计算内容之间的相似度。常见的计算方法有欧几里得距离，余弦相似度以及皮尔森相关系数，具体的计算方法，我们就不展开讲了，这是算法工程师的事情。

那么计算出了每个用户或者每个内容的相似度之后，就可以进行推荐了，但是推荐的重要过程就是找出用户-内容的邻居，那么就要给用户-内容找邻居，找到相似度最近的两个用户-内容，那么用的到方法是K临近值以及基于阀值的邻居原则。

第三步：基于邻居原则进行推荐

当得到指定用户或者内容的邻居后，我们就可以利用这些数据信息为用户进行推荐了，那么推荐的方式有三种：基于用户的协同过滤推荐，基于内容的协同过滤推荐以及基于模型的协同过滤推荐。下面我们一一拆解一下：

A.基于用户的协同过滤推荐

基于用户的协同过滤推荐是根据用户对不同内容的喜好程度找到他的邻居用户，然后将这些邻居喜欢的内容排序推荐给指定的用户，下面举一个例子来具体说明一下：将用户A作为指定用户，根据他在平台的用户行为，系统可以得出他对不同内容的喜好程度，利用这些信息找到和他有相同喜好程度的用户C，所以用户C就是用户A的邻居，所以将用户C喜欢的内容4推荐给用户A，而用户B和用户A喜好程度没有用户C和用户A的喜好程度强烈，所以把用户C 喜欢的内容作为首要推荐给用户A

B.基于内容的协同过滤推荐

基于内容的协同过滤推荐与基于用户的协同过滤推荐区别在于，它是通过计算内容项之间的相似性，而非计算用户间的相似度来得到指定用户的推荐列表，首先利用所有用户对内容的喜好程度，来计算内容间的相似度，然后利用指定用户的历史喜好信息，得出一个相似内容的排序列表进行推荐。举个例子说明一下：现有4个用户分别是用户A、用户B、用户C、用户D，内容也有四个，分别是内容1、内容2、内容3、内容4，根据这4个用户的喜好记录，喜欢内容2的用户大部分也喜欢内容4，说明内容2和内容4是邻居，而指定用户A也喜欢内容2，那么基于内容协同过滤算法预测用户A大概率喜欢内容4，所以把内容4推荐给用户A。

C.基于模型的协同过滤推荐

基于模型的协同过滤推荐是目前比较流行的过滤推荐算法，基于模型的协同过滤推荐算法利用了机器学习的方法，利用用户和喜好内容间的历史数据进行学习和建模，预测出用户和未知内容间的喜好关系，最后找出喜好程度最高 内容推荐给指定用户，它的复杂程度一般较高，因为对模型进行训练和评估需要花费大量的时间和精力。

协同过滤算法是抖音平台最基础的推荐机制，同时在实践中也被其他平台广泛的应用，但是也存在很多缺点和不足：

1、冷启动问题

①在系统建立初期，未搜集到足够的信息，协同过滤算法不能为指定用户找到合适的邻居，无法做出精准的推荐

②当新用户或者新内容刚进入平台时，平台没有任何关于这个用户和内容的历史信息，那么系统也无法进行有效推荐

2、数据不全问题

实际情况下，用户很少会对每个内容项都会做出行为评分，所以有些数据是缺失，从而降低了系统的计算效率，同时有些用户的错误数据也会降低系统的推荐准确性。

3、性能不足问题

随着系统内的用户数量和内容数量不断增加，计算用户或者内容间的相似度时，计算复杂度会大大增加，导致计算机系统的性能不断降低

4、流行性偏向问题

推荐系统会更偏向于向用户推荐比较流行和热门的内容，因为评分数量多覆盖面广。而对于一些冷门内容，推荐系统无法做出良好的推荐

三、抖音推荐系统的其他推荐机制

为了克服协同过滤系统的缺点，平台内同时又增加了很多其他的推荐方式，比如：

1、流量池推荐算法

为了克服冷启动问题，系统会对一个新用户或者新内容使用流量池推荐算法。当一个新用户或者新内容刚刚进入平台，由于系统对于其历史数据统计不全，那么系统会使用流量池推荐算法，即当注册一个新用户或者新增一个新内容时，系统会把这个新的用户或者新的内容放到一个100-500的流量池内，进行测试和学习，收集用户-内容的行为，从而对这个用户-内容进行建模打标。

2、叠加推荐算法

一个新内容在初始流量池内，系统会根据初始流量池内的用户行为及数据反馈，决定是否将这个内容放到下一个流量池内，如果新内容在初始流量池内，用户反馈数据良好，那么系统会推荐更多类似用户给到这个内容，如果初始流量池反馈不好，那么系统就会停止推荐

3、热点算法

①为了克服流行偏向问题，系统不仅会把热门流行性内容推荐给你，不管你喜欢还是不喜欢。比如：李易峰嫖娼，俄罗斯攻打乌克兰等，系统还会不定时的推荐冷门内容给你，来测试冷门内容的数据反馈。

②节日热点内容

比如春节刷到拜年，五一刷到旅游。这类热点内容抖音也会强行推荐给你，因为系统判断你大概率会喜欢。

4、“挖坟”算法

“挖坟”算法指的是抖音平台机器会定期的把以前发过的内容再重新扫一遍，挖掘出高质量内容，再重新推荐一遍，或者你的账号已经发布了很多垂直类的内容，标签已经变的很精准，系统可以为你匹配更多精准用户。所以，优质内容+精准用户，老作品重新火爆起来就不意外了。

四、抖音平台独有特性

现在我们了解了抖音的多种推荐机制，同时由于多种推荐机制的共同运行，抖音形成了平台独特的运行环境，同时也形成了平台的独有特性：

1、成瘾化

兴趣推荐算法会让人沉浸在虚幻的美好里面，活在信息茧房里，所以有很多人感觉刷抖音的时候，时间是过的最快的，而且每次抖音推送的内容都是自己喜欢的内容，但是一个人长时间看同一种类型的内容时，也会生腻，于是热点算法和协同过滤算法不断的推出新的内容，不断地给用户新的刺激，增加用户新的兴趣点，让人进一步上瘾。

2、去中心化

在抖音平台上，用户和内容是连在一起的，所有的推流，审核基本全部都有平台自己完成，基本没有人工干预，人工只有在三种情况下才会介入审核：①机器审核为疑似违规内容，人工会介入进行二次审核，②内容被大量的人为举报，③内容数据越来越爆，有一种大火的趋势，除了以上这三种情况外，剩下的一切，全部交给算法和用户行为，不管你是什么学历，不管你是不是网红明星，到抖音平台上，全部一视同仁，只要你的内容和产品能够打动用户，让用户产生平台需要的行为数据，那么平台就会源源不断的给你推送流量。这也为很多平凡人在抖音上逆袭提供了无限的可能。

3、数据指标化

抖音流量的推荐系统毕竟是机器，机器是没有任何情感和感性判断力的，机器是否给你的内容或者直播间推流，唯一的评判标准就是直播间或者内容所产生的数据指标，而数据指标是由用户的行为决定的，只要我们让用户做足了行为数据，在赛马过程中，我们能够赛过同行的数据指标，那么我们就能触发平台的持续推流。这也是憋单、马扁、高反、鱼塘等直播间玩法所利用的漏洞，通过满足平台数据指标快速打爆直播间。

IPM具体的指标包括浅层数据和深层数据里面权重比较高的指标，比方说浅层数据里面的停留和转粉，深层数据里面的千次、GMV还有OPM等，直播间实时诞生用户行为，系统对数据的收集计算同样也是分秒级的，如果让我们做到每分钟级的数据优化递增，是非常难的，但是我们设定一个最小的时间块是5分钟，因为平台通过数据统计计算排名，然后再通过排名进行回传分配流量，会有一点时间的延迟，而且现在官方罗盘数据也是按照5分钟进行统计的，所以我们设定5分钟为一个时间块，我们做IPM数据递增的时候也是关注每5分钟的IPM数据递增。所以我们要根据直播间实时的5分钟IPM数据的走向去做相应的主播话术调整、货品排品调整，如果发现数据下降，那我们应该去做相应的补数据动作，因为想要直播间有持续的推流，那么你就要保证直播间IPM指标平稳或者递增，如果出现下降，那么推流也会下降。

数据来源：飞瓜智投，数据已获客户授权并脱敏处理

相关阅读：

抖音变现有什么途径？抖音变现方法介绍

抖音小店如何上架商品？上架全流程

抖音怎么玩的步骤入门教程

Dou+到底该怎么投？（内附新号Dou+投放流程）

抖音官方近期针对直播间出台了一系列新规，包括「虚假促销」、「诱导第三方」、「挂机直播」等。今天我们简单解读一下这些抖音直播带货新规，希望各位从业者们看过后，有则改进无则加勉。

「虚假促销玩法」新规包括但不限于：虚假清仓、商品不上架、商品憋单、商品不上库存、商品设置特殊购买条件未提前说明等利用捡漏心理吸引消费者、欺骗消费者的违规宣传行为。

▲ 图片来自抖音电商学习中心

之前「虚假促销」四个字听起来好像很遥远，新规一出，很多人都慌了，自己的直播间一直都或多或少的有涉及相关违规内容，尤其是“憋单”的条款，有些直播间就是靠憋单活下来的。

▲ 图片来自抖音电商学习中心 1、虚假清仓

“清仓”被列为重点敏感词，容易被系统判定为虚假促销，违规扣分。所以现在的直播间标题、昵称、口播话术、直播间背景，都要避免出现清仓或者清仓类描述，包括但不限于：清仓、厂家倒闭甩卖、搬迁处理、亏本处理等等。

▲ 图片来自抖音

2、商品不上架

有些直播间会展示和介绍一些高吸引力的商品，但一直不上架，新规发布后也会被判定违规。一个商品在直播间讲解超过20秒，这个商品在本次直播中就一定要上架，而且要上库存，否则就容易被判定为虚假促销。

3、商品憋单

把一个性价比高、吸引力强的商品/福利/活动作为“宣传点”，吸引用户在直播间停留、互动、关注当直播间在线人数升高至某一量级再正式上架该商品，就是之前直播间常见的“憋单”玩法。新规后，如果在直播间讲一个商品超过一定时间（网友测试为5分钟），还未上架或者上架了但把库存设置为0 ，系统就会判定违规，进行处罚。

4、商品卡库存和设置特殊条件

商品上架但是0库存，商品设置上架条件，比如设置只能偏远地区购买、多件起购（9.9米商品设置100件起购）、人数达到xx人才给大家上链接、福利要用多少点赞触发等等，这类设置上架条件和卡库存的操作，都会被判定为违规。

▲ 图片来自抖音电商学习中心

这次更新补充了「商家-诱导第三方」的细则，不允许商家在任何向消费者展示或与消费者互动的场景中，发布/推送第三方商品或信息，或诱导消费者至第三方网站或客户端等，可能产生骚扰消费者、影响消费者交易安全等损害消费者合法权益的行为。

其中“发布或推送的第三方商品或信息”包括但不限于：非平台链接、非平台联系方式、第三方平台名称/logo、实体店信息、银行账号及其他付款方式、二维码等信息。 比如之前很多达人会提供微信号引导加微信，现在这个行为就不被允许了。

▲ 图片来自抖音电商学习中心

“挂机”内容，严重影响用户交易和浏览体验，扰乱平台秩序。本次新规主要是补充了三点「画风低质：挂机直播」的实施细则。一是真人主播有出镜，但在直播期间长时间不说话不与观众互动；二是主播长时间离开镜头且无互动；三是无真人出镜的直播间，直播画面为黑屏或静态颜色/图片等无意义内容，通过长时间静音或播放录制好的音频、音乐、广播剧等内容的。一经判定，平台将采取警告、下架违规商品、扣除信用分等管理措施。

▲ 图片来自抖音电商学习中心

此次新规最重要的还是针对带货直播间的憋单玩法，几乎堵上了这类团队的所有操作场景，截至目前已有很多达人中招了，轻则限流，处罚保证金，重则永久封号。严厉的处罚对部分直播间来说是致命打击，但对观众和抖音直播电商生态来说，无疑是一项非常有益的举措，毕竟直播间观众苦憋单玩法久矣。

▲ 图片来自抖音电商学习中心

随着抖音直播电商规则的不断完善，利用清仓、憋单等违规方法骗关注骗互动骗流量的行为会越来越少。对于带货直播间，平台在算法上会逐步弱化浅层数据的权重，对场观这类数据的要求降低，加大电商数据的权重，对直播间的GPM更加关注。

抖音带货直播的前景是非常大的，很多达人在直播间赚到了很多钱。主播想要实现这样的目标，就要多多学习，掌握更多的技巧。想要直播不违规不被限流，每一场直播结束，都要及时进行复盘。复盘的原因在于，找到你上一场直播中出现的问题，总结直播过程中做的最好的点，在下一场直播中做得更好，你的直播间流量才会持续稳定。

直播复盘内容包括：

1、每个分工都要复盘(不同角度的总结经验、相互打气)

2、组织团队看回放(总结细节)

3、复盘数据:最高在线、累计互动、分享次数、商品点击

4、进阶数据:分时段人流、促销活动人群变化、商品流向变