抖音直播间算法

城市、年龄、性别

１基础标签

喜欢看什么直播

２偏好标签

喜欢买什么、客单价

３交易标签

标签结构体系

互动数据侧重解决１/２标签

交易数据侧重解决３标签

用户交易标签的精细化

Ｕｖ价值的提升

人均ＧＭＶ问题

低价批量成交带来的弊端

大量成交的非凡意义

标签形成的过程

直播间标签

从直播间发展历史

从商业化角度

从平台角度取理解指标

用户的额交易习惯

从用户角度去反推指标

基础的往往是最重要的

数据权重交叉存在

指标优先顺序

流量不会无缘无故分发给你

分配的原则即最优分配

凡涉及计算必有指标

流量分发原则

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粉丝团

停留

互动指标

购物车点击率

商品点击率

订单创建率

成单转化率

交易行为

GMV

ＵＶ

人均客单价

交易数据

交易指标

场观

在线峰值

开场峰值

峰值

流量指标

指标数据分类

以上是抖音直播间算法的核心逻辑。很遗憾地告诉大家，真实的算法，是不可知的“黑盒”。算法是大数据+深度机器学习，到底学了啥，学到啥程度？……没人知道了

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