抖音电商算法深度解析

时间:2022-03-10作者:woniu分类:抖音运营浏览:32评论:0

抖音电商算法深度解析  第2张

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。

1、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?

2、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。

3、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。

作者:阿涛和初欣

来源:阿涛和初欣

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