懂算法才能懂機制，懂機制才能撬用戶，撬用戶才能造指標，造指標才能出流量，出流量才能測爆品，測爆品才能出數據。
這是做免費流量以來，對于活動起號的全部總結。
做活動起號必懂算法。
懂算法的終極目的，不是做起一個直播間，而是在理解賬號起量的底層機制上，洞察復制賬號的規律。
這是第一個知識點。
理解算法的第一步，就是知道，流量不會無故分配，而系統又要做到流量公平，這必然會涉及”最優分配“。
什么直播間做得好，我就把流量分給誰。
這是第二個知識點。
這正是早期多數直播間平播無法起號的原因，每天幾十萬主播開播競爭，憑什么要把流量給你。
分配流量必有機制，有機制必有指標，滿足什么樣的指標就給什么樣的流量給你。
這是第三個知識點。
想了解直播間的算法、指標體系，可閱讀往期推文：
《30萬字抖音直播帶貨雄文·系列二》：抖音直播最新算法解析
而當前我們要討論的是，從活動起號的角度，要滿足怎樣的指標。
互動率？轉化率？UV價值？GPM？
我們從流量考核化的路徑去演繹直播間，一個直播間開播，系統推送一批非精準用戶，對于本身就是非精準用戶的考核要求。
如果按照轉化率、UV價值、GPM考核，直播間必死無疑。
因為沒有一個直播間能夠承載非精準流量。
這是第四個知識點。
最大化接住初始非精準流量，讓其停留才是核心。
所以停留時長，是流量考核化的第一標準。
這證明這批人你能靠優質內容沉淀下來。
商品、主播作為直播間要素，本身就屬于內容的一部分。
這是第五個知識點。
直播間初始無任何標簽，即算法也無法判斷直播間需要什么的用戶，也不敢分配高額流量。
所以算法會選擇隨機抓取系統標簽，匹配少量流量到直播間做測試，少則幾十，多則幾百。
這就是大多數直播間新開播的常見現象。
這是第六個知識點。
新號開播的推薦流量無法篩選，但視頻流量可以。
賬號可以通過短視頻打標簽形式，獲取精準粉絲。
這些粉絲在開播是進入流量，我們稱之為精準粉絲流量，這也是打標簽的直接意義。
這是第七個知識點。
除了流量不精準，還會面臨初始流量少的問題。
通過隨心推，自定義選項篩選初始人群，以最快的投放速度，向直播間輸入一波流量，我們稱之為隨心推拉流。
這是第八個知識點。
迎合第四點，如何讓直播間流量最大化停留，你是劉德華？直播間有好玩的內容？直播間爆品？
你若都沒有，但是你可以用便宜來吸引眼球。
貪圖便宜，是人類的共性。
所以低價引流不是玩法，而是請不起明星、玩不了付費，品比不過別人的情況下，被逼無奈的選擇。
但是，你的目的達到了。
這是第九個知識點。
但停留遠遠不夠。
停留僅代表了用戶沉淀，但無法抓取用戶更深層次的興趣。
用戶行為卻可以。
點贊、評論、關注，進入粉絲團，代表了用戶對直播間的反饋。
暗示算法，你有能力承擔用戶活躍的載體。同時算法進一步抓取作出同樣動作的人，開始形成初級化的標簽。
所以，所謂的互動指標，應該包含以停留為主體的，評論、點贊、關注、粉絲團。
這是第十個知識點。
準確結論的得出需要足夠充足的樣本，判定不充分的情況下，算法會采取遞進式的流量分發形式，進一步用更大的流量驗證直播間模型。
注意是遞進式，而不是噴發式。
數據模型不精準的情況下，噴發式造成的結果就是大量流量的無效匹配，這不符合流量最優分配的邏輯。
這也是為什么大多數情況下，流量是螺旋式上漲，而不是一夜爆發。
這是第十一個知識點。
做好用戶的停留、互動、關注，算法會進一步推送更大的流量，對指標進行環比分析，驗證流量匹配的效果。
如果在流量擴大的基礎上，如上的數據依舊能夠持平或者螺旋增長，那么ok，你還能承載更大的流量。
下一步，系統將以更大規模的遞進流量，繼續驗證你直播間的承載能力。
這是第十二個知識點。
但，流量不是單向的自我競爭，而是同品競爭。
這就要求在本身數據螺旋上漲的情況下，還必須滿足同品類的指標要求，也就是與同行賽跑。
這是第十三個知識點。
大多數卡直播廣場的賬號，初始通過卡停留、互動，就能將在線流量拉升至千人，但是，互動并不是流量引擎的永動機。
第一，與商業價值相匹配的，需要的是能夠創造銷售價值的人群。
用戶互動行為只能甄別用戶的基礎屬性，如年齡、性別；
以及偏好屬性，喜歡看什么直播間，喜歡在什么類型直播間評論；
但解決不了用戶交易屬性。
這也是為什么賬號冷啟動初期，用戶光停留、點贊，就是不下單的原因。
你只是告訴了算法什么人喜歡你的直播間，并沒告訴我哪些人會來你直播間成交。
而交易屬性產生的唯一條件，就是大量的用戶成交，用成交數據喂飽算法，告訴算法，我需要這樣的人。
這是第十四個知識點。
第二，與商業價值匹配的，還有你最終能創造多少產值。
我給了你這么多流量，你能為我帶來什么？
這就是強調UV價值的本質，你創造不了，我可以把流量分給別人。
所以為什么大多數卡廣場的賬號都會死。
這是第十五個知識點。
那么對活動起號，要去探尋的一種方法，就是既保證創造互動拉升流量的同時，還能創造UV價值。
