抖音本地生活算法不断升级，23年是量的积累，24年是质的突破。
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流量的背后是人，人是需求的集合体，在平台上的每一次动作，都是对用户需求的满足。对于平台来说，最重要的是什么，你可以说用户的留存，用户在平台留存时间越长，平台价值越高。除此以外，流量的变现效率也是重要考核指标，留下来的用户如何产生价值，不会造成流量的浪费，是平台考虑的第2个问题。如果要排先后次序的话，第1个是内容留下用户，第2个是留下用户的变现。
抖音的变现逻辑从诞生到现在，有3个时代。
1.0时代是广告，2.0时代是内容电商，3.0时代是内容本地生活。基于平台变现的三种算法体系互为融合，但又各自并行。而能否点对点精准满足，对于平台的算法不断提出了要求。
我之前文章中说过，抖音24年的算法比23年有很大的提升，基于服务建立起来的用户标签越来越完善。而决定商家流量的天花板就是品类与覆盖区域。品类与品类之间，连锁门店与单店体系之间，覆盖范围与用户体量决定了流量分配机制。
和内容与电商算法逻辑最大的区别，本地生活的区域性，不同品类的覆盖范围存在差别。如果是算法，如何找到精准的用户群体呢？
可能有4个维度。而第4个维度，可能对算法来说是最有挑战。
第1个，用户购买的历史记录。
据之前披露的数据，7亿日活的抖音，目前使用本地生活服务的用户是超过1亿。存量购买的历史记录，获取用户的常驻地，以及用户服务喜好。这是算法参考的重要维度。
但这只对针对存量信息有帮助，对于新品类的推荐可能并不精准。所以对于算法来说，会对品类信息进行训练。
第2个，服务的用户画像。
不同的品类用户画像存在区别，基于国外的历史成交，已经有了服务的用户画像。而算法只需要基于用户标签进行匹配。但这里存在一个问题，可能匹配到的用户并不在门店服务范围内，容易造成流量匹配效率降低。所以门店服务距离的判断成为算法需要解决的第3个问题。
第3个，门店服务的距离。
门店覆盖范围，一开始算法难以进行距离判断。怎么办，第1阶段容错，基于poi点位给出基础的服务距离。只要在范围内有用户产生核销，算法会不断进行距离延展，直到找出服务品类核销边界。
而连锁门店与单店最大的区别就是规模用户覆盖。连锁门店用户覆盖范围广，流量精准性也就越高。所以对于有些品牌来说，poi能上尽量上。同时有些实体商家会飞单，如果持续飞单，算法也会判断poi的有效性，它会认为这个poi点位并不会产生用户反馈，后续基本上就不会推流，成为一个废弃的poi。poi具有唯一性，一旦算法认定是废弃poi，后续商家想在抖音拿结果就更难了。
第4个，对于算法也是最有挑战的，本地门店却不止是服务本地客户。
例如酒店、租车等类目，主要服务的可能不是本地用户，而是外地用户。但这些品类又不是全国性品类，基于这种品类算法在分发上，效率精准性就会打折扣。算法只能建立在前3种因素之上，不断调整品类模型，提升匹配的精准性。
这样一看，本地生活对于算法来说有很大的挑战。不能用1.0、2.0时代的算法来解决3.0时代遇到的问题。
