抖音底层算法机制（抖音背后的算法逻辑）

抖音底层的算法体系

抖音本质是互联网产品，产品的背后是算法，想要做好直播带货，就必*须要理解抖音底层的算法体系。

流量、算法、指标、标签、权重，构成了直播间的底层体系。

首先是流量，流量的分发有据可循，这决定了不是开播就有流量。从供给的角度，每天几十万主播直播，算法需要一套指标体系，用于衡量每个直播间的开播数据，进而根据数据的优劣排序，给不同直播间划分流量层级，供给不同额度的流量分发。

其次是指标，当很多人谈论停留、点击、UV数据的指标权重时，却忽略了数据体系的复杂性，指标的排序并不是简单的线性排序，而是线性基础上的交叉排序。为了便于理解指标的排序逻辑，我们将所有指标进行分类，分为互动指标、交易指标、流量指标。

用户在直播间的互动行为，我们称之为互动指标，我们经常讲到的评论、点赞、关注、粉丝团...等等皆为互动指标，互动指标能够大体上反映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，而其中zui重要的指标为停留，停留作为zui基础的行为，进而带动点赞等其他行为的产生。

交易指标包含GMV、UV、人均GMV等数据，交易指标大体能反映一个直播间的价值属性，从算法判断的角度，也是衡量直播间能否有*效转化用户的重要维度之一，而其中UV为zui重要的指标，UV是单个人的商业属性，GMV才是整体，而人均GMV又决定了直播间用户的消费水平。

流量指标则是一场直播当中所有的流量元素，如场观、峰值等，流量指标是互动指标跟交易指标的风向标，即有着良好的互动、交易指标的直播间，算法会通过流量供给，反映在流量指标上。

再次，人们口中经常讲的标签到底是什么？

标签即直播间的身份，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、地域等基础信息，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，算法会通过学习摸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，你会发现算法推送进来的用户，开始喜欢停留，点赞。交易标签包含用户下单品类、购买频次、客单价等属性，具备良好交易标签的直播间，往往就是我们说的标签精*准的直播间，转化率远远高于行业水平。

zui后一个词，权重，权重的概念是什么?即当你的数据指标做的越来越好的同时，你的直播间标签越来越精*准，进而汇总形成一个词，就是权重，权重高的直播间，转化率跟流量推送都会更为优*质。

理解到了指标、标签、权重的含义，这时候我们就可以去理解平时悬而未决的问题，一个新直播间为什么没有流量？因为没有权重；为什么没有权重？因为指标做的不好；标签为什么不精*准？因为交易指标做的不好；高客单价为什么卖不出去，因为人均GMV指标没做拉升....

你会发现几乎所有的问题，都可以回归到算法的底层体系上，这就是底层算法的魅力，我们也可以理解为，你能看到的所有优*质的直播间，一定是算法数据做的好的直播间，了解到这一层，再去开拓直播就会豁然开朗。

抖音算法的底层逻辑是什么？

有人提到“强运营”这个词，这个涉及到抖音的一个核心玩法，强运营是抖音的一个特性，而算法推荐就是抖音的成功的法宝也是抖音的心脏。

关键词现象及爆款内容玩法。

抖音作为短视频内容平台，它在内测初期，包括现在平台都会指定一些论题和话题给到 MCN机构，或是一些头部创作者，或者说是机构自建论题，话题涉及到榜单机制，榜单这个位置也是可以付费采买的。

这个在其他自媒体平台也是存在的这些内容问题相似，但是各有特色，用户在抖音刷到内容，在一段时间内都是同一论题的不同版本，再配合有代入感的热门音乐，洗脑之后再仿照有热度的音乐有热度的创作者形成的刷屏创作，再发布，这些内容都是波浪式的一波论题起来，到达巅峰之后会有一个新的论题再起来，如此一轮接一轮，比如早之前的一些卡点、变装、手指舞等，对这些强运营干涉加算法分发的操作，很容易制作现象级的论题，这是抖音最核心的机制，或者也可以说是自媒体平台最核心的机制，其他的爆款都是在此基础上衍生更多的一些话题。

关键词算法

推荐算法没有人那么杂乱，它不可能像人一样依据不同的情况进行挑选，它只需要一个逻辑，那就是收集用户的信息数据再根据创作内容符合的特色进行匹配，推荐给什么样的人，以及达到多少播放、点赞、评论、转发、分享，这些都是根据用户的反馈早就写好的算法，达到一定值之后会继续推荐给更多的人。没达到这个值就会以为用户不喜欢你的内容，然后抛弃推荐，直播也是如此。

所以简单来说，视频推荐就是根据你的关键词标签来定的，你在抖音后台被打上什么关键词标签，那就会推给你什么内容，目地就是给你推荐你只想看的，但如果你看了这些视频没有反馈，那么系统优先会认为这个视频质量不行，如果用户点了不感兴趣，那么系统就会给用户重新生成标签，推送其他内容。

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