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[干货分享]抖音流量算法逻辑思维分析

2021-10-01 网络营销 加入收藏
今日就为大家介绍一下抖音流量的算法及其构成逻辑,不用多说,直接进入话题。流量划分业务划分分为EDCBAS这些层次,E级是百人场观测者;D级是千人场观测者;C级是千人场观测者;B级是近十万人的场观;A级是百万人的场观。每一次突破一个等级,抖音就会给你灌水更多的流量,那就看你承不住了,承受不住的话流量会逐渐下降。流量来源业务源主要分为三部分。1.来自关注的:需要很强的人际传播或者关注较大的群体(这样直

今日就为大家介绍一下抖音流量的算法及其构成逻辑,不用多说,直接进入话题。

流量划分

业务划分分为EDCBAS这些层次,E级是百人场观测者;D级是千人场观测者;C级是千人场观测者;B级是近十万人的场观;A级是百万人的场观。每一次突破一个等级,抖音就会给你灌水更多的流量,那就看你承不住了,承受不住的话流量会逐渐下降。

流量来源

业务源主要分为三部分。

1.来自关注的:需要很强的人际传播或者关注较大的群体(这样直播就可以吸引更多的人,而不用花钱)

2.用钱买来的:看投手的经验(花同样的钱,拉来的人)和大环境不稳定(比如双十一前后,去拉3个人,现在成20个)

3.系统建议:这里再一次分为三个部分,其中一部分是自然的系统建议(很重要)

部分为搜素推荐(一个关键字在抖音上的搜索系统中推送,引导到直播或引导到视频然后进入直播)

一部为视频推荐流量(发上热门视频,自然播放人员,进入直播)

怎样获得更多免费流量?

这个应该是大家最关心的问题,免费的交通谁想要?想要多少?

固然多了,但平台也不会平白无故地给您流量,最根本的是做好“人”、“场”!

人力运输是最基本的。通过做好以上方法,获得流量。

留意误区:付费流量,只是锦上添花,并非雪上加霜,行业中常见的免费推荐流量,没有你花钱,系统都会给你推荐。在您的人货场做好后,各方面数据都提高了,系统感觉您直播间不错,会给您推送免费流量。

例如,正常的开机时间为100人,转换率为1%。目前已经有了2000多人,转化率达到3%,此时系统感觉你直播间数据不错,还会继续为你推送免费流量,如果你的转化率反而降到0.8%,那系统也不会给建议流量。

用钱买来的,用来花钱。就是服务这些买来的,系统会向您推荐流量。利用杠杆带来的流量,是两回事。这样做好最基本的人货场,数据上去了,就可以撬动流量。支付流量,是为了让直播间更好,为了进入更高级的直播间。

短视频的算法,是由数以万计的分维交织在一起,并非一条游条,我们也不必每一项指标都搞清楚,只要知道最重要的最底层的东西就行了,与此同时提醒大家,在发展阶段,先将自身优势无限放大,在瓶颈期,再去补短板。肯定能随时优化的短板,要及时优化。胖的人不是一口就能吃出来的,一步一步做好。

流量指标

使用者行为对应互动度量标准:互动度量标准包含了直播间的所有用户行为(Logistics.评论.关注.加入粉丝群.分享等),而停留,是所有互动指标中最基本、最重要的指标。归根结底,所有数据的生成必须以保持为前提。第二,评论比点赞多,但是不如关注少.粉丝团.分享。交互性指数基本上是一种直播间人气状况。其中一个重要指标是衡量直播提问是否能有效保留用户。假如有一种直播间交互指标做得好,数据返回到数据库,通过与竞争者的交互性指标对比,数据优于对方时,帐号可优先获得系统的推荐流量。

业务价值对应交易指标:交易指标可以分割成交易行为和交易数据.交易行为包括购物车点击、商品链接点击、订单生成等。交易量包含GMV.UV值.人均GMV等。以购物车点击作为交易行为中最核心的指标,同样在交易数据中,UV值*场观值得出GMV,GMV/下单人数得出人均GMV。在起步阶段要更加注重停留,流量增加的时候,要多注意购物车的点击率.UV值。

流尺度对流指标:交互式指数.交易指数决定直播数据的可信度,而数据反映相应的即是流量指标,如场观.峰等。场观测点的大小决定了前几场比赛中直播间的指标表现,峰值则分为开场蜂值与推荐峰值,场观和开场峰值,都是受过去3场直播影响,对历史直播数据的积累,形成了自己的直播间模式,影响着本场以及随后的直播间,不断累积迭代。建议高峰时,则受转播过程的影响,其影响因素包括人货场和授放。建议高峰时,则受现场转播过程的影响,其影响因素包括人货空间和投放。

标签

标记就是达人自身和直播间的身份,身份越明确,算法就越能知道直播间需要什么类别的用户,然后推送哪类用户。这就是品牌本身和粉丝。本身的标签是IP属性,比如大logo还是骆王宇?这是一位探店达人[泛粉偏多>或美妆达人(精准粉丝偏多>)粉丝标签(泛粉还是精准粉丝?只是看不买或者只买?)

基本标识:包含用户性别、年龄、地域等基本信息,具有基本标签的直播间,算法将提供满足基本标签的用户流量。多数直播,只要播出一周以上,算法就会在学习中摸索到开播直播间的基础标签,此时会发现,原来是男女混杂在一起的,原来是男女混杂在一起。

偏爱标签:包含用户对直播的倾向,也就是喜欢在哪一种互动方式。带有偏好标签的直播间,你会发现算法推入用户,开始喜欢停留、赞赏,但并不一定热衷于购物。由于这种类型只是偏好,并不适合做交易决定。

事务标记:包含用户下订单类别.购买频率.客货单价等属性。如果一家公司已有交易行为的用户越多,则其交易指标的完成度就越高。一条直播间的差价交易比较频繁,那么同样也很难承担高的客单价。

权重

在您的数据指标做得越来越好的同时,您的直播推荐流量也会越高,但是权重与标签不符,权值响应流量规模,标号响应流量质量,简单点,无论是流型、指数型还是标签,只要做好,就形成了稳定的标签,这一标签即为加权,这种权衡的作用就是在开播的时候,不断地给直播间上人(并且开播后会有很多人在线),最后达到一个峰值,权重越高,相应直播间数量越多(现场提问评分越高)

权值受短视频权值影响的分别为完播率.交互率.转粉率,导致视频是否爆裂,爆到多少播放主播受影响的分别是平均停留时间.互动率.UV价值,导致直播效果不佳。概要:数据越好,权重越高,视频就会爆满,直播人员就会多,销售人员多。

现在有一些东西,但是真正的东西也多了。说得明白,但做起来却是另外一回事,很多小伙伴也会有很多疑问,大家想了解其他内容也可以评论写上,我有时间给大家分享,收藏评论来一波!

短视频的本质还是一个内容平台,做好内容是关键,好内容可以带来更多的免费流量。与此同时,人货场是最基础的,人是三维,一个是IP影响力,一个是主播能力,一个是运营/投手能力。货比三家,能不能卖出去看价钱看主播话术/1P信服力.品牌影响力,商品搭配能力等,场是主播之间的观看舒适感(画质,光线,音效)还是信服(OL,OL,OL,OL,OL,OL)

微博是算法机制,算法依赖数据,数据是人为的,也就是说,每一个环节都是互相影响的,因此,在操作时,首先要明确影响的各环节及发展优化路径,实时优化,最后不能掉进误区,造成数据的浪费。


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