微信小秘密: 2016 年那些 10w+ 文章是怎么刷爆朋友圈的？

告诉大家一个悲伤的消息，2016 的进度条即将告罄。在 2016 年最后一个工作日，我们还是踏实学点东西吧，和小编一起回头看看这一年发生的大事，又有哪些热点曾经刷爆了我们的朋友圈？

讲道理的话，正常的盘点应该长这样：

作为一枚技术宅，怎么能用如此普通的姿势来写年终总结！

最终，我们做出来的盘点是这样的↓↓↓炫酷的微信上帝视角！

有没有很清新脱俗好看又不做作！？看不懂吗？看不懂就对了，毕竟这是一份有传播可视化技术加持的年终盘点，轻易看懂怎么能叫黑科技是不是？

所以，到底那些 10W+ 的文章是如何火遍朋友圈的？这一年的热点你都跟对了吗？今天我们想告诉你的不是这些篇文章写有多好，而是想从传播路径来解读它的爆红模式。

热点一：AlphaGo 大战李世石

时间：3 月

年初，阿尔法狗与李世石的人机对决一下子点燃了普通民众对于人工智能（AI）的兴趣，而在众多追热点的文章中，这篇名为《假如明天AlphaGo故意输给李世石，那才是最可怕的事》的评论引爆了朋友圈。

我们从运营后台也能获知，约有 4.2 万用户转发了此文，转发数达到了 4.9 万。但从微信可视化的传播图中，我们能得到更多的信息。

看到图中那个大红点了没？这代表了那些转发了文章，但没能带来二次转发的用户。这部分用户占据了相当大的比例，也就是说该公众号的粉丝贡献了大部分转发量，由此也可以看出其粉丝基数的庞大。

值得注意的是，本文最大树深度仅为 8 层，即文章从公众号到最后一位用户总共经历了 7 次转发，这也就意味它的二次转发属性并不强，这一数字与我们接下来会提到的另外几篇文章一对比，大家就会有更为直观的感受了。

热点二：iPhone7 发布会

时间：9 月

时间来到了下半年，苹果的 iPhone7 诞生了一众爆款文，《苹果发布会总结，iPhone7让你惊喜还是失望？》一文就是典型的代表。

与上一篇类似，这篇文章虽然传播路径较短，深度仅为 9，但依靠公众号本身足够多的粉丝，其转发数依然很可观：7 万转发，6.5 万转发用户。

不同的是，在这篇文章的传播图中，出现了一些“关键节点”（黄色圈部分），带来了传播量小范围的爆发。这些关键节点通常是在社交网络上较有影响力的用户，比如大 V、网红、名人等，他们的转发，对文章的传播起到了加速作用。

通过以上两篇文章，相信你已经对广播式传播模式有了大致的了解。这类文章的大部分转发来自公众号原有的粉丝，由于其粉丝数量庞大，因此呈现出宽度（同一层的用户数）大，影响范围广的特点。但由于用户的好友并非都会对此感兴趣，导致二次转发偏少。

此类文章多为特定主题，如科技类、文化类等，虽然关注度较高，但对用户仍有一定的要求，用户转发这类文章，在分享信息的同时，也有彰显个人爱好、品味之意。

热点三：川普当选

时间：11 月

11 月热点频出，先有月初的美国总统大选，后有月末的“罗一笑”事件。

美国总统大选期间，大部分文章都是围绕川普本人展开的，而这篇《川普女儿演讲！太美了！一秒爱上她！》另辟蹊径，以他的女儿作为切入点，效果拔群。

该文章的传播路径图明显与前两篇文章不同，3.3 万的转发量和 2.3 万的转发数虽然不及前两者，但文章的二次传播效应极强，用户通过朋友圈、聊天窗口进行分享，形成了较长的传播路径，树深度达到了 30，因此我们称之为“链条式”传播。

值得注意的是，在每条传播路径上，都会有一些关键节点，由此引发新一轮的传播，这一点也可以从传播时序图中得到体现。

不过，在《罗一笑，你给我站住》面前，这篇文章也只有被碾压的份了。

热点四：罗一笑事件

时间：11 月

作为今年微信朋友圈影响最广的文章，《罗一笑，你给我站住》是一个罕见但又典型的“病毒式”传播案例。

说它典型，是因为这篇文章呈现出明显的链条式传播特征，但其传播范围之广，影响力之大，在微信公众号历史上也是前所未有的：从 11 月 25 日发布到 30 日事件告终，其转发数达上千万。

微信传播路径图为我们揭示了此文的惊人传播度：

同为链接式传播模式，“罗一笑”事件与“川普女儿演讲”相比，显明可以看出链接更长，树深度达到了 74。其中一个重要的原因是很多用户在看到文章后，不仅会进行转发，还会通过转发时附带的文字说明，鼓励其他好友帮助传播，“转发一次捐一元”这类句子无疑具有很强的鼓动性。

这类链接条式传播的文章，其公众号粉丝数量并不多，因此文章发布初期并不能像“广播式”文章那样迅速获得大量转发，但这此类文章通常属于事件类，没有特定的目标人群，受众非常广，因此很容易引起共鸣而促使用户转发，从而实现转发量爆炸式增长。

此外，得益于一些有影响力用户或公众号的推广，通常又能在转发量趋于平缓之时出现新的增长点，带来后续用户的持续转发。

传播时序图

除了传播路径，传播时序图也为我们了解文章传播模式提供了另一个角度。比如广播式传播的文章，其转发主要集中在发布后的几小时内，随着时间的推移，其热度会逐渐下降。

（《假如明天AlphaGo故意输给李世石，那才是最可怕的事》一文传播时序图）

AlphaGo 一文发布时间正好是在人机大战进入白热化阶段，其转发量在 11 时发出当天上午出现爆发。类似地，iPhone7 一文也是在发布当天上午达到了转发顶峰。但热度来得快，去得也快，当天下午 2-3 点过后就基本不再有转发了。

（《苹果发布会总结，iPhone7让你惊喜还是失望？》一文传播时序图）

相比之下，链条式传播的文章，由于其传播路径中关键节点的存在，热度的持久性更强。

以《罗一笑，你给我站住》为例，此文于 11 月 25 日在罗尔的个人公众号发布，一度引发了一小波转发热潮，而在 27 日“P2P 观察”公众号宣布为该文的每一次转发捐款 1 元后，这篇文章才彻底引爆了朋友圈，高峰期平均每分钟的转发量上万，并在 30 日上午 10 点半左右达到了顶点： 88805。

不过，在此之后，随着质疑声的出现及微信方面退回赞赏金等举动，大量用户开始删除转发，转发量迅速下滑，在此之后慢慢趋近于零。

在此小编也啰嗦几句，建议大家在需要帮助时，通过合法合规的网络募捐平台发起募捐，有爱心的小伙伴也选择合法合规的网络募捐平台进行捐赠，这样无论对捐助者还是受助者，都是更妥当的做法。

以上几点关于微信数据的情报已送出啦，能不能从这些可视化的数据中看到来年的运营方向，就靠各位看官自己了。我们的程序猿已做好明年数据的统计准备，2017 年头一个 10W+的文章是否会从你手中诞生呢？

当然，了解文章的传播途径只是数据可视化技术所做的其中一件小事。这一技术也是监控追踪谣言、及时发现诱导分享、不良信息的利器，微信如今能保持一个健康的生态，必须抱紧数据可视化的大腿。

题图来自： Unsplash