抖音直播分成比例（抖音官方主播分成比例）
抖音直播分成比例（抖音官方主播分成比例）
大家好，最近还有很多朋友对于抖音直播分成比例不是很理解。然后还有一些网友想弄清楚抖音官方主播分成比例，网小编已经为你找到了相关问题的答案，接下来和我们一起看看吧，希望对大家有所帮助！
抖音本质是互联网产品，产品的背后是代码，代码的底层是算法。
想要做好直播带货，就必须理解抖音底层的算法体系。
本文将在整个篇幅中，致力于通过保姆级的分析，接近如下三个问题的答案。
1.抖音直播的算法结构究竟是怎样的
2.日常的行为如何通过算法去做解释
3.如何利用算法推演直播间玩法
开宗明义：流量、指标、标签、权重，构成了直播间的底层体系。
让我为你逐一拆解。
1.流量
流量作为底层算法最基础的要素，用于衡量直播间的观看规模。
以场观大小分成几个维度大致可分为：
E级就是百人场观；
D级就是千人场观；
C级是万人场观、
B级是接近10万人的场观；
A级是几十万人的场观；
S级是百万级的场观。
2.指标
从供给的角度，每天几十万场直播，抖音需要一套指标体系，用于衡量每个直播间的开播质量。
进而根据数据的优劣排序，给不同直播间分配流量，这时候会涉及另一个词：
指标
指标作为衡量直播间质量的标准，并不是单一存在，而是涉及到三个层次：
用户行为 商业价值 流量规模
与此对应的就是：
互动指标 交易指标 流量指标
互动指标包含直播间所有的用户行为，如停留、点赞、评论、关注、加粉丝团、分享等都属于互动指标。
停留，是所有互动指标里最基础，也是最重要的指标。
首先，所有数据的产生都必须以停留为前提。
其次，评论大于点赞，但又弱于关注、粉丝团、分享。
互动指标大体上反映了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。
如果说一个直播间互动指标做的好，数据回传到数据库，通过与竞争对手的互动指标对比，数据好于对方的情况下，账号就可以优先获得系统的推荐流量。
但是，一个账号的流量增长，光依靠互动指标并无法长期驱动。
一款商业化产品的终点一定是盈利，直播间同样也是。
能够有效获得停留，只是证明了目标直播间的留人能力，其次还要考量留人之上的变现能力。
这时候涉及的就是交易指标。
一切跟交易行为相关的指标，均为交易指标。
交易指标仍然可以被拆分为交易行为与交易数据。
交易行为包含购物车点击、商品链接点击、订单创建等；
交易数据包含GMV、UV价值、人均GMV等。
遵循“最基础的指标就是最重要”的原则，在交易行为当中，购物车点击为最核心的指标。
没有购物车点击，所谓的转化成单都是泡影。
同样在交易数据当中，UV价值作为最小的单元，地位首当其冲，UV价值*场观得出GMV，GMV/下单人数得出人均GMV。
综上，对于指标的优先排序，能够有利于直播间的运营者，在每个阶段制定相应的竞争策略。
比如起号阶段对停留的追求；流量上升时，对于购物车点击率、UV价值的要求。
但是实际的算法体系中，指标的优先排序并不是简单的线性排序，而是线性基础上的交叉排序。
直播间不会单纯因为某一个指标的增长，而迅速获得流量的推荐，而是需要将多个指标在优先排序的基础上，交叉增长。
互动指标、交易指标决定了直播间的数据体现，而数据体现对应的即是流量指标，如场观、峰值等。
场观大体上决定了直播间在过去几场当中的指标体现，峰值则分为开场峰值跟推荐峰值。
开场峰值同样受历史模型的影响。
举个例子，一个账号只要开播，就会在直播广场里占有一席之地。
但是这个位置能否靠前，得到更多的流量推荐，就需要看往期直播的质量。
如果一个账号在多个高位点下播，那么推荐机制就会按上一次的推荐机制位置重新推送，让直播广场源源不断地为你的直播间上人，这就是我们经常说的卡直播广场。
而推荐峰值，则更多受直播过程中的实时数据影响。
一个直播间开播，若开场前半小时的整体承接能力不错。
那么在后续的两到三个小时的直播过程，系统对于流量的推送会远高于同级别账号。
而算法的计算，则是依赖于直播过程中交易指标的表现。
但是算法的衡量并非半小时为周期，而是实时的计算，并带有延迟性的流量回传。
3.标签
那么，流量在直播间的流动中是恒定不变的吗？
熟悉了上面的算法规则后可以得出答案：显然不是。
除了规模上的非均衡分布，在类别上也会经历质量的进化，而因此引出另一个词：
标签
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，但未必热衷购物。
因为这类型只是偏好，并非交易决策的目标人群。
交易标签包含用户下单品类、购买频次、客单价等属性。
当一个直播间已经有交易行为的用户越多，那么其交易指标的完成度就越高。
但一个直播间的低客单价交易频率较多，那么同样也难以承载高客单价。
总而言之，一个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，转化率远远高于新号水平。
4.权重
最后一个词：权重。
当你的数据指标做的越来越好的同时，你的直播推荐流量也会越来高，但权重跟标签并不对等。
权重反应流量规模，标签反应流量质量。
往往一个新号是没有任何标签的，原因在于生成标签的唯一手段就是，流量的洗礼化。
一个直播间光靠停留获取的是泛流量，成交才会有精准流量。
理解到了流量、指标、标签、权重的含义，这时候我们就可以去理解一些日常悬而未决的问题。
1.为什么新号开播的流量普遍很少，而且低质量？
因为一个新号刚开播时，是没有任何标签跟权重的。
没有权重意味着新号不会有大额的流量推荐，没有标签意味着粉丝不够精准，系统只是随机分拨了一波流量。
2.为什么很多人会选择用低价起号，而且不断引导用户点赞、扣评？
弄明白两个问题：
一是什么指标促发了流量推荐？
答案是互动指标，交易指标；
怎么才能促发用户的互动跟交易？
为用户提供价值，要么是产品价值符合用户需求，要么产品价格符合用户需求。
但是前者只存在于少部分的强势供应链，大部分的团队很难做到，进而会选择用价格去撬动用户获取指标。
而想要满足算法的指标，除了本身产品属性，还需要主播的话术引导、直播间煽动性的节奏感。
3.为什么明明把流量拉的很高，但是用户转化率就是很低？
大多数做活动引流的账号，由于一味关注流量的拉升，缺乏对转化、UV价值的关注，结果导致流量极速下跌。
流量拉的很高只是代表直播权重较高，但并不代表直播间标签精准。
标签的精准性需要用户的大量行为来打标，用户的互动行为只可能为直播间奠定基础标签、偏好标签的人群。
但是交易标签则需要大量的交易行为去沉淀，即停留获取的是泛流量，成交才会有精准流量。
4.为什么会有复合链、集合链、高返等玩法的出现
只要你弄懂了抖音底层的算法，你就很容易理解。
复合链接的出现，在于通过低价吸引购物车的点击，而于此对应的，则是交易行为中购物车点击是最重要的指标。
集合链接的出现，则是核心增加用户在购物车当中的停留时长，以及点击率，而停留时场则是互动指标中最重要的直播。
高返的出现，除了本身快速帮助账号出口碑分外，还有一点就是账号初期的大量成交，有利于形成互动、交易指标，进而人为地获得系统推荐。
当你真的弄明白了算法体系后，你会发现几乎所有的问题，都可以回归到算法的底层体系。
这就是底层算法的魅力。
我们也可以理解为，你能看到的大多数优质的直播间，一定是算法数据做的好的直播间，了解到这一层，再去做直播就会豁然开朗。
这也是为什么我一直推崇，如果想要做好直播带货，一定要弄懂、吃透抖音直播间的算法的原因。
在过去抖音直播创业的一年多时间里，我曾利用自己所熟悉的算法体系，搭建了至少100+的直播间。
并通过迎合算法的思路，做出了多个直播间的玩法，完成了7个亿的GMV。
比如六、七月份输出的”流量与UV价值并行的福袋测品玩法”，采用的就是满足互动指标的同时，兼顾交易指标的思路。
再比如与此同时输出的”极度垂直起号玩法“，则是采用交易指标倒逼互动指标的思路。
无论怎样的玩法，我们仍需要明白，没有一种玩法是固定的，我们要透过现象看本质，大多数玩法的本质，都可归纳为对算法的迎合，只不过表现形式有异。
做好直播间流量，核心为迎合算法。
撬动流量容易，通过策划营销活动即可，但稳持成长很难。
重点在撬动流量后，如何巧妙去规划生长周期，让直播间良性成长，这是需要一个专业团队才能去做的事情。
所以这也引出了下一篇文章，也就是30万字直播带货雄文的第三篇：
“如何通过方法论，打造专业的直播团队”
来源：派代网 作者：尹晨
