新号在刚开播时，系统推送的流量是很少且很泛的，一场直播的总场观也就在300~500之间，也就是在E级流量池。因为账号新开播，系统正在学习如何给直播间打标签，判断什么样的人群会在直播间停留购买。

一个账号前期起号冷启动数据做得好，系统才会给增加流量。冷启动的方法错了，导致账号标签混乱，推流不精准，最后就不会被推流。

直播起号

直播起号的方式有非常多种：7天螺旋起号玩法、福袋卡广场、福利品憋单起爆法、付费投抖+/投千川等等。

总结下来就是两种模式：要么用超出用户认知价格的福利品去拉爆直播间流量，把利润让给消费者；要么把前期费用花在千川和抖+上 。

直播带货

这里介绍2种抖音直播带货起号方法：

1.平播起号

更加推荐大家去做，因为新规出来以后，以前通过低价憋单起号的玩法很难奏效，而且成本也越来越大；最后系统还会给你打上低客单价的标签抖音带货合作费用，不利于后面去做利润款、正价款。

平播起号能帮我们规避一些问题：

比如能避免低价憋单起号引来大量的羊毛党，无法转款； 能避免给账号打上低消费人群标签， 能避免以牺牲利润的方式来怼人气，结果从一开始就大量亏损。

但是平播起号不意味着不去做福利，只是不去低价憋单而已。换一种玩法，同样让粉丝有超值的感觉。

2.付费拉自然流

这个起号方法适合有一定投放经验的电商选手，爆款产品+好主播，5分钟拉密集成交起号。适合供应商商家或者是团队不错的商家。

它的原理是什么呢？

首先，一个直播间开播后，系统会给极速流。这种流量的构成由少量的粉丝和大量的陌生人构成。这部分流量是缺乏信任感不好成交的。

我们要做的就是把这部分流量的兴趣拉起来。进行付费投放，投点击达人相似0.5小时，投评论达人相似0.5小时，这一波人进行一次叠加。用一个福利品少量放，用饥饿营销的形式去承接这一波流量。因为放的量少，就能筛选出意向用户+广告用户。

这时剩下的人再进行二次叠加，用福利品多放量去满足更多用户的需求。

满足需求后就会转化成直播间的下单用户，接着继续用千川去做付费成交。再结合转款话术，做三次叠加，用正价款去承接流量。按照15%的在线人数去放库存，目的就是把uv价值拉起来，形成爆点。

用同品类”标杆“优化自身直播玩法

找到你得同品类TOP3，24小时动态监测他们的直播间数据，比如销量、流量、成交价格、选品和排序等，高频复盘，总结并做对比。

直播带货

实操流程

抖音规则变化实在太快了，很多抖音直播带货起号玩法都坚持不了3个月。下面这个抖音直播带货起号方法是我们最近测试出来的最有效且可持续的玩法，建议你一定要花3分钟时间好好看看。

第一阶段打标签

标签有三种：电商购物标签，人群标签，达人相似标签

也称之为冷启动期，新账号不被抖音信任，也不被用户信任，也没有老粉，所以很难推出高价产品；

方法就是让抖音信任你，需要足够多的数据，让抖音看懂你到底要什么样的用户。利用第一波流量打标签，正向反馈系统建立数据模型，模型跑开刺激算法。

第二波推流激活极速流量；新号开始都是泛流量来的都是泛粉，第一个动作是双向打标签，把泛粉转化成电商粉，只需要一个动作——购买行为，让泛粉产生一个成交的动作，就可以让范粉变成电商粉儿。

直播间也被打上电商标签，点对点成交。

目的，做转化打成交标签，激活直播间付费流量加持，可以加速效果侧重点或流量层级。

系统推流，判断推流速度，证明前面做的动作是有效的，形成正向反馈刺激算法，系统推流，而这一波流量比上一波精准学习期的快慢，就是要配置足够大量精准买家成交数据，让抖音最快的速度识别清楚了你要什么人群。

直播带货

第二阶段，激活极速流量

把流量转化为存量，利用存量进行转化。一般使用方法是憋单。一定是要有较为精准的推流后，再来憋单；才是有效与第一阶段的泛流量对比的憋单。

这个阶段有很大几率会激活极速流量，不能超过五至八分钟，一定要放单，否则系统判违规，虚假扣分，断播限流。

这个时候投付费效果比第一阶段更好。

注意：直播间自然推流和付费投放没任何关系，只和直播间有效数据有关系，付费权重不等于直播间权重。

第三阶段，数据做递增、流量叠加、螺旋增长

侧重点在UV，冷启动后就是UV值，UV值对于抖音来说就是人群精准度，以后的每一场数据做递增抖音带货合作费用，闯关GMV销售额。

同时开始优化排品结构，尝试着把引流款价格稍微提升，低价引流款阶梯式递增。

直播间其中一种排品方法ABCCAB排品法；也就是宠粉款+引流款+利润款+利润款+宠粉款+引流款。更多排品方法，感兴趣的可以交流。

拉高客单三种方式:

增加高客单产品，让同用户买多笔订单，老客进行二次购买，互动留存转化数据做好，也可通过好评返现方式起号。

总结拉升只有两种方式，一烧品或二烧钱。

开播后前三场是最重要的三场，平台认识新直播间的三次测试，降低无效用户数量，提高每个用户成交金额，需要掌握数据，一切的细节都在数据里。