聊聊我对微博流量限制的一些瞎猜想

2017-08-17 本文已影响1379人 Urquhart_Vince

再次说明，本文不是我纯原创，部分还是来自微博CEO来去之间的问答和一些微博策略产品经理的微博中抓取的内容，我只是做一个搬运工，并且本文仅从“如何第一时间知道想关注的好友在做什么以及看到博主们产出的资源”的角度来观察混乱的时间线的机制和它导致的一切问题，至于为什么新浪这样做是对是错不与讨论。

结论：

一、粉丝视角：

从之前一篇关于微博如何增粉的文章中已经提到过：想第一时间看喜欢的博主的动态，应该：

（1）多互动（包括转发、评论微博、赞微博、回复评论、赞评论）

（2）信息流刷到了博主的微博，尽量点进正文页，并且停留一段时间。点进正文页和增加停留时间也会提高系统对质量的评价。

（3）互动数越高，系统认为你们关系越好，新动态推送到你的信息流上的概率也就越高。（当然，能互粉自然是坠吼的。）

（4）系统会对博主新博文的质量进行预评分，预评分越高，被推送到其他粉丝首页上的概率也就越高。

点进正文页也会加分

二、博主视角：

1.自己辛苦撰写的微博，如果想让粉丝能第一时间吃到，应该：

（1）发的博文带多图，最好是能让人想要点开的

（2）博文带双# #话题

（3）使用头条文章

（4）多和粉丝互动

（5）多发自己专业领域的高质量博文（专业领域有：美食，时尚，动漫，游戏，电影等等）

2.不应该（看清楚是不应该不应该不应该，重说三）

（1）含有外部链接的内容——如果真的要发可以发在评论区然后顶上热评

（2）连续发布相似的内容

（3）连续发布同一热门话题的相关内容

（4）发非原创段子

（5）发营销广告

（6）带有某些敏感词，包括：

①抽奖，福利，转发；

②微信，公众号；

③zhengzhi敏感词；

④二维码图片也会被识别

（7）跨专业领域发文：【这个需要特别说明一下，因为博主的粉丝基本都是和博主同一领域的，博主如果发跨领域的内容，对粉丝来说，会被降权。也就是很难在首页刷到并互动。】

PS:如果博主多才多艺真的要跨领域做内容，可以尽量找该领域的好友帮忙转发。

三、企业号蓝V视角：

蓝V的粉丝们的信息流里能刷到的蓝V博文是有上限的，即首页刷新出25条微博，其中最多有比如4（这个数字因人而异，正比于你关注的蓝V账号比例）条蓝V博文。所以

（1）蓝V应该在遵守博主法则的同时，更加注重互动提高粉丝和你的互动数，以及原创高质量博文；

（2）不过蓝V发微信公众号不会被限流；

（3）多与可以给你带来大量转发的博主/博主的互动；

（4）多开几个蓝V号相互转发——但也会受到相同内容的限流；

（5）给新浪充钱

蓝V限流依据

四、关于强制关注

想不被强制关注其他账号，在刷微博的时候要注意避开夹在信息流里的账号推荐（guang gao），并且，在点进博主主页和视奸博主主页的时候，不要误点到屏幕中央的“关注他们”。

博主主页里的批量关注按钮

（1）当然使用手机微博的时候很容易点到，图中点到你就被强制关注了57个。

（2）如果不小心按到上面了，千万别直接松开，而是应该赶紧把手指移开或者按Home键返回桌面别让这个按钮按下去。

（3）平时被零星强制关注，有时候是应用引导的关注（比如微博钱包每次给你发信息都会强制关注），有时候是误操作，也有时候是被灰产卖了。

（4）建议电脑端从https入口进入微博，也就是用https://weibo.com进入微博，同时修改浏览器书签把那个s加上。

（5）同时，你可以让自己的关注数维持一个整数，这样被偷偷关注第一时间可以发现。

（被强制的关注账号本身较容易被限流，所以虽然他也在发微博，但你可能很久才会发现）

当然，用微博国际版，第三方微博客户端可以解决以上问题，也可以选择特别关注博主，分组刷微博，搜索...还原时间线大法。

正文：信息流原理（原理等等相关因素，从这儿往下都可以太长不看）

（1）限流本质就是类似FaceBook的EdgeRank算法，我去阅读了相关文章，结合@来去之间微博透露的零碎信息总结了此规律，不甚全面，但是可以部分解释目前微博的现状。（当然微博信息流规则也是不断改动的）

（2）在2014年5月之前，你首页的信息流是正常的，但是在5月微博信息流改动了，号称“优化信息流展现机制”，降低垃圾营销出现率。

其实EdgeRank算法本身是没问题的，就如同谷歌的PageRank算法，但是为什么同样采取PageRank算法的百度就……因为广告商充钱变强了啊。

简单科普一下信息流的大概原理——实际肯定比描述的要复杂多。

一、信息池和信息流

（1）把你关注人的新微博视作一个“信息池”，在“优化信息流”之前，信息池是按照时间顺序推到你首页形成信息流，新微博发布的时间是判断他们在信息流顺序的唯一标准，所以在“优化信息流”之前首页时间线是正常的。

（2）在“优化信息流”之后呢，信息池内的所有新微博都会有一个权重，每次刷新首页时，从信息池内选择权重靠前的微博按照顺序构成你的信息流。

（3）所以重点就看谁权重高了，这个权重跟很多因素有关，主要因素有三个：亲密度，质量分，新鲜度，这三个因素是相乘的关系。

二、亲密度：主要指的是博主和粉丝的互动情况，互动越频繁亲密度越高。

（1）粉丝如果积极（有效）评论、转发、点赞，那么你对博主的亲密度就会升高，博主的新微博在你信息流的权重就更高。

（2）所以博主产的新微博就更容易出现在你首页。

（3）私信可能也会提高亲密度。

（4）长时间不互动会降低亲密度。

（5）对于互关的双方，亲密度会高很多。

（6）没错跟博主如果互关了TA的信息你基本一条都不会漏。（首先，你得……），但也架不住长时间不互动。

三、质量分：指的是新微博的质量，质量越高分数越高。

1..基础质量分：博主新微博本身会决定基础质量分

（1）有一些行为会降低基础质量分，博主们产出微博时一定要注意（见前面结论）。

（2）一般来说文字越长质量分越高，但太长也经常会被不看。

（3）有时候新浪为了推广新功能会让某些形式微博质量分更高——比如头条文章、原创图片视频、我的故事等等。

（4）对博主的新微博进行转发评论点赞和点进正文页都会提高此博的质量分。

即：积极互动不仅会提高你们亲密度，还会为博主加分，这样TA的新微博在TA的其他粉丝出现可能性就越高。所以如果你看到了优质内容，可以进行积极互动。

（5）此方式是按照互动率而不是互动次数加分，所以僵尸粉会拉低互动率，从而降低质量分。互动率越低，出现在信息流的概率也就越低——这是一个恶性循环，所以有的博主就这么从你首页消失了……

（6）相对的，互动率越高，出现在信息流的概率就越高，阅读量越高。但是同一条微博转发多了，阅读量超过某个阈(yù)值之后，会触发某种检测机制，此微博的互动率会被监测，如果互动量跟不上阅读数的增长，会导致后续被限流——大概就是会收敛的意思。

（7）频繁发布微博，同一来源大量分享，雇佣大号转发等等也会导致被监测。所以，如果博主某条新微博转发量较大，那看到最好也去评论一下，因为阅读量越高就需要越高的互动量来支撑互动率不被拉低。

（8）相似的太多内容也会被限流，先到的先展示，所以转发的【哈哈党】要趁早，晚了别人先转了你就被限流了。

（9）对于博主同一条新微博，不同粉丝的质量分不一样。这个待会在“个性化推荐”里面详细说。

2.新鲜度：指的是随时间流逝带来的权重衰减。

（1）此因素没法控制，一般认为随着时间流逝指数衰减，所以一条微博不管多么火爆最后总会消失。

（2）一般来说下午4点后，晚上8点后活跃用户多，发优质内容尽量挑个好时间。

（3）时间只是控制权重的一个因子，会出现某条微博虽然昨天发的但是质量分高拉高了权重，在信息流里排序排在今天的新微博前面的现象——【也就是时间线混乱的根源】。

（4）对于不同粉丝，新鲜度的敏感程度可能不一样，越是频繁登陆和刷新首页的粉丝，新鲜度的敏感程度也就越大，更倾向于刷出正确的时间线。

（5）2015年11月一次调整之后，会把错过的关注人的高质量微博也加入信息池，所以会经常刷出好几天之前的微博。

（6）除此之外算法还有一些随机因素，为了让用户摸不清规律（笑）。当然后期在引入了机器学习之后，EdgeRank会更加细致和复杂。引用下面一段话：

【用深度神经网络理解图片内容和文字内容，从而可以知道相片中的物体是不是用户感兴趣的，可以知道新鲜事的讨论话题。随着产品迭代，也加入了更多产品特征，诸如阅读时间长短、视频内容、链接内容等，取关、隐藏一个源。

用机器学习预估新鲜事的质量。通过构造了一份问卷调查，访问了若干用户来收集数据，用收集的数据构建了一个机器学习模型，用于NewsFeed排序时预测一条动态的质量，将预测的质量分数作为最终排序的一个特征。】

简单来说就是：

（1）机器会理解一条博文的内容（包括文字，图片，链接）并且预估质量分，所以尽量加油提高所发微博的质量吧。

（2）如果机器识别出来了虚假宣传，不实消息，恶意诱导用户等行为会被限流；图片二维码也会被揪出来。

四、个性化推荐

推荐系统其实是互联网公司利用机器学习技术，给不同的用户分类（用户画像）来推荐不同内容的过程。

信息池里的内容推送成信息流有个性化推荐的过程。简单来说：假设控制亲密度，新鲜度都一样，同一个博主产出的微博对不同的粉丝质量分是不一样的，因为不同粉丝喜欢的内容也不一样。

接下来简单科普一下个性化推荐的核心思想：

1.用户画像

简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。

电商用户画像——举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统一在一起，就成了你的用户画像。

新浪的用户画像很可能是这样的（大意）：

（1）申请兴趣领域认证的博主一般都会被划分进一个专业领域（以下简称专业），包括：

互联网资讯，科学科普，历史，军事，数码，萌宠，星座命理，搞笑幽默，情感，健康养生，音乐，电视剧，综艺节目，电影，摄影，运动，体育，美食，旅游，汽车，设计美学，美妆，时尚，动漫，游戏，法律，母婴育儿，娱乐，文玩收藏，人文艺术，健康，财经，婚庆，读物，教育，房产家装，公益等……

（2）对粉丝来说，会有自己的标签（可能会有多个），类似：

游戏，动漫，影视，搞笑，文学，媒体，音乐，美食，军事，美女，美容，宠物，互联网，旅游，时尚，体育，设计，数码，星座，摄影，股票，科技，语录，购物，外语，教育，服装，豆瓣，汽车，健康，财经，交通，医疗，电台，电商，育儿，家居，舞蹈，公益，婚庆，心理，地产，天气，建筑，招聘，佛教，彩票等

（3）专业和标签之间存在对应关系，对口专业的博文更容易被推送给粉丝。

比如：某个电影博主剪了一个视频发在微博，那么：

①对于带有影视标签的粉丝，本视频对他们而言质量分会高，容易刷出来。因为新浪认为这是他们所喜欢的微博。

同时，他们的互动对质量分提升应该会更大——毕竟他们才是这类微博所针对的粉丝。

②对于不带影视标签的粉丝，本视频对他们而言质量分较低，很难在首页刷到。因为新浪认为推送给他们也不会看。

同时，他们的互动对质量分提升应该较小——毕竟他们之前并不喜好这一类微博当然，如果他们持续互动表态，系统逐渐会给他们加上影视标签。

③鉴于某个专业的博主粉丝构成基本都是和本专业对口的，所以建议博主多产本专业的微博，这样更容易被粉丝看到。

④如果要跨专业产出微博，比如一个电影博主突然出了一个历史科普——大部分粉丝都是为了电影关注博主的，所以带这个标签的人很少，所以大部分粉丝都看不见这条也不会去互动，这导致质量分提不上来，然后随着时间过去新鲜度衰减更难出头……对博主来说就是刷新半天0评论0转发0赞极低的阅读量怀疑自己是不是刷了假微博——虽然可能已经有几万活跃粉丝。

所以如果粉丝兴趣单一，最好不要跨专业产出微博，会被限流到怀疑人生。

4.如果博主真的多才多艺跨专业产出微博，可以试着这样做:

(1)培养粉丝兴趣让他们带上这个标签：很难，相当于从0开始攒粉丝，而且低阅读低互动还会影响新浪对你的评价导致更严重的限流。

（2）找该专业的博主帮忙转发：

假设找到了历史专业的博主X，X的粉丝大多都是历史标签，可想而知他们会对此文更感兴趣。他们的转发互动又会缓慢提高质量分，逐渐的你的非历史专业粉丝也可以看到这一条了——在一段时间之后突然不合时宜地出现在他们时间线上。

（3）充钱变强:

①然后老粉：博主变了开始买推广了怕不是要发广告了，粉丝-1

②作为潜在粉丝的路人：这谁啊怎么跑到我首页来的，垃圾微博真恶心，拉黑了——俗称洗路人

当然，各个专业之前也有相关性，我只是举了一个极端点的例子。

比如一个漫威博主（咳）可能同时积累了电影和动漫两个专业的影响力——但系统把你分为了电影专业。你的粉丝也很有可能同时带有影视和动漫两个标签，所以博主不管是产视频还是产漫画应该都会有不少人看到。

当然真实算法远远比这个复杂，因为每个用户有自己的用户画像，比贴标签复杂的多，会根据用户画像精准推送（还会看到精准投放广告）。

除了用户画像之外还有一种机制是常见的：

2.协同推荐

协同过滤是推荐算法中目前最主流的种类，可以分为两种：基于物品的推荐和基于用户的推荐

（1）基于物品的推荐：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品类似的物品；

（2）基于用户的推荐：给用户推荐那些喜好和他们差不多的用户喜欢的物品。

这里的“物品”可以是新微博，也可以是新博主。举个好理解的例子：

基于物品的推荐：

①：博主推荐：假设小透明α来微博新关注了很多dota2博主（HOHO），新浪会认为他喜欢dota2，会推荐更多新的dota2的博主给他关注。

②博文推荐：再假设他看了很多dota2的视频新闻，并且用点赞转发表态了，那么以后他的信息流内dota2的博文的权重和质量分都会更高。

基于用户的推荐：

①博主推荐：假设小透明β来微博新关注了很多漫威博主，新浪会把他贴上漫威的标签（假设有的话）。

然后抖森开了新微博——对于老粉来说肯定会选择第一时间关注@TomHiddlestonOfficial，但是新来的β不知道。

由于漫威标签下大部分人都迅速关注了抖森，那么新浪认为β非常有可能也会关注，所以就会进行推荐关注。

②博文推荐：再假设@漫威影业发了新的《蜘蛛侠》预告片，老粉们都迅速点赞转发表态了，新浪认为β非常有可能也喜欢看，所以在β的信息流内此预告片的质量分也会更高。

总结：博主的真爱粉们如果在博主的微博下积极互动，不仅可以提高亲密度和质量分，还可以增加这个微博被更多可能喜欢的人看到的概率。同时也会提高可能喜欢你们的博主的潜在粉丝看到博主的概率。

所以你还在等什么？

了解了EdgeRank算法和协同个性化推荐之后，限流的机制已经一清二楚了。

但是博主有很多种，橙V，金V，自媒体等等，对于不同的认证类型，权重也会受到影响。

五、渠道分流

金V，蓝V，普通用户，内容博主，媒体博主等等其实是分开竞争的。也就是说信息池又可以分为几个格子，不同博主的微博会进入不同格子，每个格子里取权重高的进入信息流。

以蓝V为例，假设你关注了100个账号，其中15个是蓝V，那么你信息流里面能刷出来的蓝V的动态不会高于15%。（据说这是为了防止几天发一条的真人账号被淹没在企业营销号一天几十条的信息海里）

这就是对蓝V的额外限流政策，所以有的蓝V会抱团去抢热评为了KPI。（参考：怎样看待微博蓝v抢热门？）

如果结合前面的信息流算法，可以发现，蓝V的马太效应非常非常严重！

因为蓝V是和蓝V竞争的，那些博文质量高粉丝亲密度高的蓝V（比如薄雾，杜蕾斯，婆婆，等等）拥有的优势是巨大的！

所以中小蓝V如果想做好做大，应该更努力原创自己领域的高质量博文，培养高亲密粉丝，并且抓住那些传播节点用户，尽量让自己的每一条微博都能让他们看到再滚雪球。（听说海尔前几天突然来剑三建了帮会？）

另外，正常的转发抽奖这种营销活动，也会被算作这15%内，所以玩抽奖的时候尽量避开那些关键字吧。

六、僵尸粉，强制关注和广告

简单来说：

你使用的粉丝头条=别人的广告你强制关注了别人=别人被塞了僵尸粉

同理，你在首页刷到的各种广告其实（大部分）是广告公司使用的粉丝头条，还有信息流第三条固定刷出来的粉丝通广告。

（什么叫粉丝通广告？请看下图。）

此粉丝通广告完美诠释了什么叫粉丝通广告

1.僵尸粉的来源

如果一个博主最近互动率阅读量高，那么新浪就会为TA“官方推荐”粉丝。

认证后的特权

这是@微博名人的垂直中小V推荐计划，可以参考计分方法。

官方推荐规则可能和它类似

这些粉丝哪儿来的呢，一方面是前面推荐关注的分组，另一方面是新建的号在选择兴趣之后随机推荐。而这些新建的号……很多时候就是营销公司，微商建的僵尸小号。当然僵尸粉也分很多种，最低级的没有头像，昵称叫“用户xxxx”之流，一般都是60个关注。

僵尸粉Lv1

稍微高级一点的，会有头像，有昵称，更高级的还有达人，还会发微博假装是个活人（我就不一一列举了），当然也有真人很久不用的账号突然关注你。

某个卖粉丝网站的僵尸粉价格

以上是某个卖粉丝网站的价格，点进最便宜的”特价粉“看看：

万能的x宝卖家解释

注意到那个“此类粉丝以后会培养成高级粉”了吗。你可以试着翻翻自己粉丝列表，会发现以前那些没头像的都有了头像改了名字，那就是他们在成长。

（2）普通人也会被塞僵尸粉，引用一段关于僵尸粉、塞关注、被单向之类的恶心事儿里的话：

注意，划重点。僵尸粉会通过关注微博中的普通人，来讲自己伪装成普通用户来规避站方处置。一些在微博上很活跃的普通人会被塞僵尸粉，主要来源在这里。给你僵尸粉，对站方没啥意义，但对于垃圾生产者来说，能够一定程度上规避垃圾帐号被封杀，从而卖出更多的粉。这一点前阵子微博管理员发布的公告里有提及，对买粉的帐号也有相应的处置。

微博智能反垃圾系统可以清除一部分低级僵尸粉，但总有长大了的没被清除掉，你去申请粉丝修正也一样无法彻底清除他们。

（3）微博无法识别僵尸粉的另一个表现是：

如果你去购买一次粉丝头条，那么就会新增很多僵尸粉。

然而几个月后，再去查看历史订单，你会这些僵尸粉已经成长为了高仿微商号。（参考：为什么微博那么多高仿号？）