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�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
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