首先是流量，流量的分發有據可循，這決定了不是開播就有流量。
從供給的角度，每天幾十萬主播直播，算法需要一套指標體系，用于衡量每個直播間的開播數據，進而根據數據的優劣排序，給不同直播間劃分流量層級，供給不同額度的流量分發。
其次是指標，當很多人談論停留、點擊、UV數據的指標權重時，卻忽略了數據體系的復雜性。
指標的排序并不是簡單地線性排序，而是線性基礎上的交叉排序。
為了便于理解指標的排序邏輯，我們將所有指標進行分類，分為互動指標、交易指標、流量指標。
用戶在直播間的互動行為，我們稱之為互動指標，我們經常講到的評論、點贊、關注、粉絲團...等等皆為互動指標。
互動指標能夠大體上反映一個直播間的人氣狀態，從算法判斷的角度，是衡量直播間能否有效留住用戶的重要維度之一，而其中最重要的指標為停留，停留作為最基礎的行為，進而帶動點贊等其他行為的產生。
交易指標包含GMV、UV、人均GMV等數據，交易指標大體能反映一個直播間的價值屬性。
從算法判斷的角度，也是衡量直播間能否有效轉化用戶的重要維度之一，而其中UV為最重要的指標，UV是單個人的商業屬性，GMV才是整體，而人均GMV又決定了直播間用戶的消費水平。
流量指標則是一場直播當中所有的流量元素，如場觀、峰值等。
流量指標是互動指標跟交易指標的風向標，即有著良好的互動、交易指標的直播間，算法會通過流量供給，反映在流量指標上。
再次，人們口中經常講的標簽到底是什么？
標簽即直播間的身份，身份越明確，算法越能知道直播間需要什么類別的用戶，進而推送什么類別的用戶。
標簽同樣是具備三層的結構體系，分別為基礎標簽、偏好標簽、交易標簽。
基礎標簽包含用戶的性別、年齡、地域等基礎信息，具備基礎標簽的直播間。
算法會提供滿足基礎標簽的用戶流量，大多數直播間，只要開播超過一周，算法會通過學習摸索到開播直播間的基礎標簽，這時候會發現，原本男女、年齡混雜的用戶，開始變得精準化。
偏好標簽包含用戶的直播傾向，即喜歡在什么類型的直播間互動，具備偏好標簽的直播間。
你會發現算法推送進來的用戶，開始喜歡停留，點贊。
交易標簽包含用戶下單品類、購買頻次、客單價等屬性。
具備良好交易標簽的直播間，往往就是我們說的標簽精準的直播間，轉化率遠遠高于行業水平。
最后一個詞，權重。
權重的概念是什么？即當你的數據指標做得越來越好的同時，你的直播間標簽越來越精準，進而匯總形成一個詞，就是權重。
權重高的直播間，轉化率跟流量推送都會更為優質。
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