流量過度集中,移動直播平臺該如何進行流量分配?

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移動直播平臺發(fā)展到一定階段后,隨著頭部不斷集中、用戶量不斷增加,平臺的流量開始過度集中化,導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率有限和流量浪費。面對這種情況,我們勢必要在運營策略以及產(chǎn)品邏輯上進行優(yōu)化,克服這一問題。

前一篇文章直播App熱門列表冷啟動:如何排序,才能把最好的直播間優(yōu)先讓用戶看到?總結(jié)了基礎(chǔ)的直播熱門列表排序方法。

在具體策略上線后,又遇到了一些流量集中導(dǎo)致的問題,在解決問題過程中,也發(fā)現(xiàn)一些比較有意思的東西,在這里先也和大家分享下。

一、如何看待平臺的流量集中?

最初的列表排序主要依據(jù)的是直播間的用戶數(shù)及留存等因素,加上一些運營策略,諸如置頂,PGC內(nèi)容優(yōu)先等,上線后基本可以滿足挑選出質(zhì)量較高主播的目標(biāo)。

但隨著用戶量的增長,頭部集中的問題就慢慢顯現(xiàn)出來了。大部分用戶集中在少數(shù)幾個人的直播間里,其它的直播很難被看到,也就是大家常說的“馬太效應(yīng)”。

如下圖所示,人數(shù)多的直播間都在靠前位置。

移動直播平臺的流量分配(內(nèi)容分發(fā))策略總結(jié)

但是到底如何看待這種流量集中呢?

這個時候我們還是可以從成本和收益的角度來考慮,直播的曝光其實就是平臺成本的相應(yīng)轉(zhuǎn)化,比如點擊、評論、關(guān)注、禮物等就是平臺的收益。

我們可以套用計算廣告中的一個數(shù)據(jù),每一千次曝光帶來的收益既RPM (Revenue Per Mille impressions,千次曝光收益)

利用RPM來作為主播曝光價值的衡量指標(biāo),然后根據(jù)流量集中的直播間在這個數(shù)據(jù)上的表現(xiàn),來判斷出目前平臺中流量集中的好壞。

據(jù)此,我們看了下平臺排序Top直播間的RPM,特別是一些置頂直播間的RPM,結(jié)果發(fā)現(xiàn)遠遠低于平臺均值。

這就說明我們的頭部主播已經(jīng)被過度曝光了,我們給他的曝光沒能換回相應(yīng)的收益。

由此可以判斷,流量集中已經(jīng)給我們的平臺帶來了問題,我們的流量沒有得到最有效率的利用。

二、如何解決流量集中?

通過前面的分析,我們知道我們的頭部主播的RPM是低于平臺均值的。

這也從側(cè)面說明了我們的用戶對于頭部主播的喜愛沒有我們預(yù)想中的那么理想。

于此同時,用戶的人均進房間數(shù)也在增長,說明很多用戶在不停尋找主播,我們的頭部主播可能已經(jīng)讓他們感到膩了。

基于此,一方面修改之前的運營策略,盡量控制置頂行為,取消PGC內(nèi)容優(yōu)先的規(guī)則等;

另一方面在產(chǎn)品邏輯上我們能自然想到的辦法就是:控制頭部主播的曝光,增加中尾部主播的曝光。

實現(xiàn)這個辦法的策略有很多,最初我們采用了特別粗暴簡單的一種:隨機抽取。

我們將平臺的主播按照已有的評分進行排序,之前的排序策略是所有人都會看到這個排序中所有的主播;當(dāng)然這種情況下,大部分人都只會看到排名比較靠前的主播。

因此,我們將這個排序分成若干段,從定義上將主播分為了大主播、中主播、中小主播、小主播等幾個級別。

然后從這幾個級別的主播中隨機抽取部分組成一個用戶的列表。

這樣達到的狀態(tài)是每個人都會增大幾率看到各種類型的主播,特別是本來很靠后的主播;同時又因為從每一種主播中隨機抽取,從而使的本來被所有人都能看到的大主播,變成了只有部分人可以看到,這就起到了限制大主播曝光的作用。

我們可以定義幾個衡量這種流量分散效果的指標(biāo):

  • 有人看過的直播間比例(有人看過的直播間數(shù)/所有直播間數(shù))
  • 第一個人進直播間的平均耗時

策略上線后,整個平臺有人看過的直播間比例大幅增長,第一個人進直播間的平均耗時也縮短了不少。

從這些數(shù)據(jù)看,我們達到了流量分散的效果。

現(xiàn)在回頭看,當(dāng)時膽子有點大,一下子把流量分得這么散。還是完全沒有考慮控制的,僅憑灰度試驗時的部分留存、使用時長等基本數(shù)據(jù)作為依據(jù),最后整體RPM居然有所提升,也是運氣不錯。

三、怎么才能更合理?

這樣粗暴的流量分散后,的確解決了頭部過度集中的問題。但是我們的目標(biāo)不是把流量分開,這只是手段,目標(biāo)還是優(yōu)化千次曝光的收益(RPM),去盡可能提高整體RPM均值。讓流量分配得更為合理。

為此,我們覺得所有的主播都應(yīng)該存在一個合理曝光的值,這個合理的曝光正好保證他所能帶來的RPM是最大的。

因此,我們可以建立一個主播所對應(yīng)的合理曝光量,那么問題就轉(zhuǎn)化為如何確定一個主播的合理曝光量。

對于主播合理曝光量的確定,可以采用增量測試的辦法。

所有來平臺開播的主播都給予一個基礎(chǔ)的流量曝光,然后可以得到一個考核的指標(biāo)。就像考試一樣,給一個分?jǐn)?shù),如果分?jǐn)?shù)不錯,那么就再增加曝光;如果依然表現(xiàn)不錯就繼續(xù)增量上漲,如果表現(xiàn)一般或不行后就停止流量的增加,以此來動態(tài)確定一個主播的合理曝光量。

一個主播的合理曝光量確定后,就需要合適的辦法去達到這樣的曝光。

方法可以有很多種,這里簡單介紹一種思路,學(xué)過控制理論的人都知道,閉環(huán)控制最基礎(chǔ)的是得到一個反饋量,有了反饋后才能通過控制算法確定控制輸出。

在這里可以簡單套用這種反饋的思路。如下圖所示:

移動直播平臺的流量分配(內(nèi)容分發(fā))策略總結(jié)

合理的曝光量為u,y為實際已有的曝光量,e為實際曝光和合理曝光的差值。

我們可以把這個差值融入到直播間在列表排序的分值中去,這樣沒達到合理曝光量的直播間差值e就會很大,該直播間在排序中就會靠前;如果達到了合理曝光量,甚至超過了,那么誤差e為零或負值,就會降低原有的排序值,降低排序,從而減少了曝光。

總結(jié)&后記

上述主要解釋了如何判斷流量集中的好壞,以及在流量集中造成不好影響時,如何進行流量的分散以及如何合理的分配流量。

具體可操作的方式有很多,至于何種好,還是看其對流量最核心優(yōu)化目標(biāo)RPM的提升。在具體操作中,也需要通過不停的灰度試驗去調(diào)節(jié)相關(guān)的參數(shù)。

而且上述的所有思路都是在沒有考慮個性推薦,假設(shè)所有流量是無差別的基礎(chǔ)下做的。

想必到這,大家也會覺得,個性推薦是提升RPM,合理分配流量的下一步。

的確,個性推薦就引出了下一個話題——如何精準(zhǔn)的實現(xiàn)流量分配。在這里就不多說了,具體的后面再總結(jié)。

 

作者:南村小付,微信公眾號:南村小付,快手高級產(chǎn)品經(jīng)理,曾任職阿里,歡聚時代,7年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計運營經(jīng)驗。

本文由@南村小付 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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  1. 關(guān)于:怎么才能更合理?大佬可以展開說說嗎

    來自廣東 回復(fù)
  2. 直播排序的第三篇沒有了?

    來自廣東 回復(fù)