再来看公域流量，其实对于不同的平台来讲，对于直播间的流量赋能差异还是比较大的 。或者换一种说法，从平台侧叫作：直播间分发，即如何将各个直播间精准的分发给目标用户，进而为直播间精准引流 。
从目前平台现状来看，直播间的公域流量获取非常考验平台的运营以及算法分发能力 。抖音在这个方面依然是行业标杆，字节跳动专门为直播间内容分发设计了第三代推荐算法，并且在不断进化 。
从以上两个角度来看，我们可以得出一个关于直播间流量规模的估算方式：
直播间流量规模=主播私域流量转化+平台公域流量分配
从平台侧看，直播间流量规模是变现基础，流量规模不够会进一步影响商业化变现 。从主播侧看，如果大部分直播间人不多且赚不到钱，主播们也懒得在直播间呆着了，慢慢的，整个平台的直播生态就会萎缩 。
2. 直播变现效率
要分析直播的变现效率，最好还是要将视角拉长到直播在APP内的整个生命周期 。我们来模拟一个用户观看直播的过程，一款APP之前只能刷Feed（可以是图文、短视频、商品等），现在可以看直播了，简单提炼下这个过程：
过程一：用户可以直奔某个喜欢的主播，也可以去直播Feed中寻找，当然APP也可以推荐直播间 。
过程二：用户浏览了很多直播Feed，对其中一个直播间特别感兴趣，于是点击进入了直播间 。
过程三：用户在直播间被直播氛围所吸引，看了好久好久，还消费了 。。。或者觉得不咋地，又去寻找别的直播间 。
如果从平台侧看，平台肯定希望：让每个用户都能够找到自己喜欢的直播间，然后在直播间停留更久，产生持续消费，产生更高的UV值 。因此平台重点做的事情就是，在用户观看直播的整个生命周期中，不断优化过程效率，而这往往也是直播方向的商业PM职责所在 。
以上三个过程正好对应了直播生命周期中的三个不同的效率值：受众匹配效率、场景切换效率、场内转化效率 。
第一、受众匹配效率
受众匹配是指直播内容与用户兴趣的匹配 。那么，是什么影响了受众匹配效率呢？最高效率的方式就是：你已经是某个主播/直播间的忠实粉丝，然后你登陆APP就为了看他/它 。但对于大部分人，在大部分时候都需要平台分发，这个时候就考验平台的推荐能力了 。
可能有人觉得这不是很难，但其实很多APP在这上面栽过跟头 。比如一款图片社区类APP要做直播带货，那么如何最高效率的给主播/直播间匹配目标用户让他消费？其实这个环节存在很多不可控性，使得整体变现效率受到影响 。
话说抖音刚刚推出的“兴趣电商”的概念，其实也是这个逻辑，但有多少APP能够在用户大数据分析以及推荐算法上达到抖音的水平？
第二、场景切换效率
场景切换是指用户从浏览场景切换到直播观看场景 。其实只要能够精准匹配到用户，用户大概率就会进入直播间，但为了做到极致，这里面还是有一个优化的空间 。
比如很多APP会优化直播封面，再比如抖音为直播间分发做了原生直播 。但整体上来讲，因为是APP内场景切换，这个效率是可控的 。
第三、场内转化效率
至于场内转化效率如何，还是要看不同的变现方式，且影响因素挺多的，比如直播间氛围、主播的互动能力、直播活动驱使（比如赛事）、商品优惠活动等 。
但无论是打赏还是带货，两者都受到一个共同的因素影响，就是主播的影响力，影响力进一步决定了粉丝信任力，而粉丝信任力最终影响了消费决策 。
可能有人觉得主播的影响力完全靠粉丝基数，粉丝多了变现能力就高 。这个逻辑其实也成立，但真正能够推高直播间消费上限的，其实是整个粉丝群中的一撮人，他们是一帮“铁粉”，拥有最高的对于主播的信任力 。
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