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【专访】关于微信刷量:“皇帝的新衣”被揭,我反而松了一口气
OP-ED

【专访】关于微信刷量:“皇帝的新衣”被揭,我反而松了一口气

范怿Ryan Sep 30, 2016

昨日,营销圈上演了一场真实版的“皇帝的新衣”。因为微信系统的内部升级,导致原先一些刷量机器人无法再正常工作,让很多原本看上去广受追棒的自媒体大号纷纷露出原形。相关数据显示:上百家公号阅读量下滑超过四成,有些大号的阅读量甚至只有原先数字的5%。而来自微信官方的进一步回应是,平台与黑色产业链之间的技术斗争还会持续进行。一时之间,自媒体人沦为了圈内热议的焦点。

在繁荣泡沫被戳破后,作为营销人和品牌主,应该怎样借助此次调整去理性应对投放自媒体这件事?为此,胖鲸专访了simplyBrand CEO Kaufman,邀请他来分享基于事件背后的思考和对策。

Q:从技术层面来,刷阅读量一般都是怎么刷的?这次微信做了什么调整?

A:通常刷数据有两种方式,一种是用安卓模拟器方式,另外一种就是用人海战术的众包模式。

安卓模拟器方式是即用程序来模仿用户的访问行为,通过频繁切换微信马甲,访问同一个文章页面来增加浏览量数据。

而人海战术,采用的任务众包模式,将任务发布到各个接收刷数据任务的大群里,靠人工来刷数据。比如一篇正常的微信文章的浏览量应该是稳步上升,呈现一条自然的弧线,但机器刷出来的浏览量会呈现不自然的直线。从技术实现难度来说,刷点赞量的难度要稍微大于刷浏览量,刷单者付出的成本也会高,一般不会单独卖刷点赞的服务,因此如果赞阅比(即点赞量和阅读量的比值)过低的话,也会被鉴定为有刷数据的嫌疑。

这次微信的调整,我们作为第三方无法得知具体内幕,但我们猜想可能是两个方面,一是微信安全策略的调整,从来访者IP、cookie、模拟器甑别等角度做了一些违规行为的鉴定识别,将来自同一个IP、终端设备疑似模拟器的用户作了一定的限制;第二个是算法的调整,对某些在单位时间内或非正常时间段(如凌晨0-7点间)产生大量访问量的公众号予以重点监视。还有一种可能是,微信也希望通过这次整改,让企业广告主真正关注微信本身的广告服务平台,比如主推的朋友圈广告、广点通等平台营销服务。

Q:评估一个微信号的健康度,除了阅读量平时还有哪些维度我们可以参考?

A:在simplyBrand对品牌提供的数据洞察服务里,就有KOL评估及营销效果分析部分。自媒体账号作为传播窗口,会通过账号30天内的平均阅读数、点赞数及发文总数等指标来计算一个公众账号的传播指数,进行定量评估。

赞阅比(赞阅比=月点赞数/月阅读数)也是一个维度,我们全平台监测几十万级的公众号,约40%的公众号赞阅比值在0.003-0.007之间,超过0.007以上则为非常优秀,均值为0.005可以作为一个健康评估指标。另外就是监测公众号文章单位时间内阅读数的增长速度,如果增长速度呈现不规则的变化,这个账号的健康度也会有所影响。

Q:这次的整改,从你们的角度来看,对各方面,包括大号自身、代理商、品牌主自身都会有什么影响

A:看到这次整改事件,我们第一反应其实是松一口气,这对于我们接下来的分析工作会更加客观有力。在我们提供的数据分析服务过程中,客户通过我们的分析及合作建议做出同自媒体的合作决策,也会有遇到客户希望委托我们直接进行KOL推广相关的服务。但在这个推广服务里,同Agency不同的是,我们是家数据分析公司,只担任第三方采购及对接的工作,不对实际发文效果相关的数字做保证。如果客户提出要KPI,那我们是拒绝的。

这次事件,是对自媒体行业某些不规范行为的一次警告,好比早前新浪微博屏蔽刷数据的水军一样。行业的健康发展依赖于诚实守信的基本商业道德,刷数据的行为本质上是一种商业欺诈。客户需求推动商业,对企业品牌主来说,应该全面看待自媒体的价值,做好内容,不应该唯数字是举、在有限的预算下要求代理商达到某些不切实际的KPI,这种负面效果的接力棒最终只能传到自媒体,逼着服务的agency、大号为了数字而数字。选择合作推广前,就做好数据分析及综合评估,最终效果需根据多方面因素决定,比如品牌粉丝喜好度、内容、甚至当下是否有别的同类话题、大热门事件等分散掉粉丝的注意力。

对自媒体来说,坚守基本的商业道德,实事求是地衡量自身价值,切忌为了追求高收益而过度包装自己,任何做假行为最终都会有裸泳的那一天,而真正优秀的大号,会更好的发展下去;对代理商来说,则要做好品牌主和自媒体之间的桥梁,使用科学有效的工具,帮助品牌主评估出真正优质合适的推广渠道。

Q:是否有对策?

A:我们很早就开始帮忙客户去做微信内容的监测跟踪,通过跟踪一条帖子发布后每小时的数据增长变化,观察3~7天这个周期内阅读数点赞数的增长趋势,来识别及判断出不正常的大流量增加现象。通常情况,文章发布后24小时内会是数据累积增长高峰期,之后3天稳步增长,过了5天数据就不会有太大变化。但在simplyBrand的监测平台上会发现,比如某账号帖子在第一天有少量增长数据,第二天突然几个小时内直线型上升到一个高度,之后数据就无明显变化。这种通过机器刷数据量的现象,如果不是特意模拟真实的传播增加轨迹,比如后面发现数字不漂亮再刷,就很容易看出来。

封面图片来源:网络

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