移動(dòng)直播平臺(tái)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(tái)的流量開(kāi)始過(guò)度集中化，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率有限和流量浪費(fèi)。面對(duì)這種情況，我們勢(shì)必要在運(yùn)營(yíng)策略以及產(chǎn)品邏輯上進(jìn)行優(yōu)化，克服這一問(wèn)題。

前一篇文章《直播App熱門列表冷啟動(dòng)：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(wèn)題，在解決問(wèn)題過(guò)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(tái)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(yùn)營(yíng)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(zhǎng)，頭部集中的問(wèn)題就慢慢顯現(xiàn)出來(lái)了。大部分用戶集中在少數(shù)幾個(gè)人的直播間里，其它的直播很難被看到，也就是大家常說(shuō)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。

但是到底如何看待這種流量集中呢？

這個(gè)時(shí)候我們還是可以從成本和收益的角度來(lái)考慮，直播的曝光其實(shí)就是平臺(tái)成本的相應(yīng)轉(zhuǎn)化，比如點(diǎn)擊、評(píng)論、關(guān)注、禮物等就是平臺(tái)的收益。

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

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

據(jù)此，我們看了下平臺(tái)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(yuǎn)遠(yuǎn)低于平臺(tái)均值。

這就說(shuō)明我們的頭部主播已經(jīng)被過(guò)度曝光了，我們給他的曝光沒(méi)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(tái)帶來(lái)了問(wèn)題，我們的流量沒(méi)有得到最有效率的利用。

二、如何解決流量集中？

通過(guò)前面的分析，我們知道我們的頭部主播的RPM是低于平臺(tái)均值的。

這也從側(cè)面說(shuō)明了我們的用戶對(duì)于頭部主播的喜愛(ài)沒(méi)有我們預(yù)想中的那么理想。

于此同時(shí)，用戶的人均進(jìn)房間數(shù)也在增長(zhǎng)，說(shuō)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(yùn)營(yíng)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(shí)現(xiàn)這個(gè)辦法的策略有很多，最初我們采用了特別粗暴簡(jiǎn)單的一種：隨機(jī)抽取。

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

因此，我們將這個(gè)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(gè)級(jí)別。

然后從這幾個(gè)級(jí)別的主播中隨機(jī)抽取部分組成一個(gè)用戶的列表。

這樣達(dá)到的狀態(tài)是每個(gè)人都會(huì)增大幾率看到各種類型的主播，特別是本來(lái)很靠后的主播；同時(shí)又因?yàn)閺拿恳环N主播中隨機(jī)抽取，從而使的本來(lái)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(gè)衡量這種流量分散效果的指標(biāo)：

• 有人看過(guò)的直播間比例（有人看過(guò)的直播間數(shù)／所有直播間數(shù)）
• 第一個(gè)人進(jìn)直播間的平均耗時(shí)

策略上線后，整個(gè)平臺(tái)有人看過(guò)的直播間比例大幅增長(zhǎng)，第一個(gè)人進(jìn)直播間的平均耗時(shí)也縮短了不少。

從這些數(shù)據(jù)看，我們達(dá)到了流量分散的效果。

現(xiàn)在回頭看，當(dāng)時(shí)膽子有點(diǎn)大，一下子把流量分得這么散。還是完全沒(méi)有考慮控制的，僅憑灰度試驗(yàn)時(shí)的部分留存、使用時(shí)長(zhǎng)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(yùn)氣不錯(cuò)。

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(guò)度集中的問(wèn)題。但是我們的目標(biāo)不是把流量分開(kāi)，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(jué)得所有的主播都應(yīng)該存在一個(gè)合理曝光的值，這個(gè)合理的曝光正好保證他所能帶來(lái)的RPM是最大的。

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

對(duì)于主播合理曝光量的確定，可以采用增量測(cè)試的辦法。

所有來(lái)平臺(tái)開(kāi)播的主播都給予一個(gè)基礎(chǔ)的流量曝光，然后可以得到一個(gè)考核的指標(biāo)。就像考試一樣，給一個(gè)分?jǐn)?shù)，如果分?jǐn)?shù)不錯(cuò)，那么就再增加曝光；如果依然表現(xiàn)不錯(cuò)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(lái)動(dòng)態(tài)確定一個(gè)主播的合理曝光量。

一個(gè)主播的合理曝光量確定后，就需要合適的辦法去達(dá)到這樣的曝光。

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

在這里可以簡(jiǎn)單套用這種反饋的思路。如下圖所示：

合理的曝光量為u，y為實(shí)際已有的曝光量，e為實(shí)際曝光和合理曝光的差值。

我們可以把這個(gè)差值融入到直播間在列表排序的分值中去，這樣沒(méi)達(dá)到合理曝光量的直播間差值e就會(huì)很大，該直播間在排序中就會(huì)靠前；如果達(dá)到了合理曝光量，甚至超過(guò)了，那么誤差e為零或負(fù)值，就會(huì)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(shí)，如何進(jìn)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(duì)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(guò)不停的灰度試驗(yàn)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(méi)有考慮個(gè)性推薦，假設(shè)所有流量是無(wú)差別的基礎(chǔ)下做的。

想必到這，大家也會(huì)覺(jué)得，個(gè)性推薦是提升RPM，合理分配流量的下一步。

的確，個(gè)性推薦就引出了下一個(gè)話題——如何精準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)流量分配。在這里就不多說(shuō)了，具體的后面再總結(jié)。

作者：南村小付，微信公眾號(hào)：南村小付，快手高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理，曾任職阿里，歡聚時(shí)代，7年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。

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(lái)自Unsplash，基于CC0協(xié)議