王思聰、薛之謙…大V殭屍粉大測試
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動輒上百萬上千萬粉絲的大V，到底有多大的水分呢？
時代變了，能掙廣告費的早就不光是電視台和BAT了。甭管是錐子臉網紅、新故事會作者、八卦狗仔隊，還是我這種負能量傳播者，都搖身一變成了自媒體，在向廣大讀者賣弄色相的同時，也干起了收廣告費的勾當。
好比網紅打賞要看胸大小和下巴尖銳程度，自媒體的要價得看粉絲數和閱讀量。曾子曰：腥加尖，吃遍天。靠老老實實漲粉，那得多難？於是，刷粉這個行業不僅蓬勃發展，而且正在變得越來越富於工匠精神：早先，就是註冊一堆殭屍帳號去關注；現在，連轉發和評論都一塊兒刷，而且刷的內容還都跟真事兒一樣，讓人真假難辨。
殭屍真的不可戰勝么？從植物學的角度來看，只要關係鏈可以獲取，就還是有辦法的！大家知道，有個六度理論，說的是「你和任何一個陌生人所間隔的人不會超過六個」，而社交網路由於每個人的接觸面更寬，甚至到不了六度，呈現出一種典型的「小世界網路」特徵。
在這樣一個緊密組織的小世界中，植物（真實用戶）無時無刻不面臨著殭屍們的圍攻。如果一個小世界中摻進了大量的殭屍粉，結構就會發生變化：殭屍粉會主動關注真實用戶，但是真實用戶一般不會關注殭屍粉，於是，從社交關係來看，整個網路宏觀上被分成了以六度關係組織起來的「植物」群和剩下的「殭屍」群。說到這兒，您明白怎麼做了吧？
緊靠小世界網路的特徵來區分，還是不夠的：殭屍被誤判成植物的可能性不大，不過有些植物由於處於被動的閱讀狀態，社交關係很少，有時候容易被誤判成殭屍。實踐中，還需要結合行為特徵對這部分「准殭屍」做二次判斷。方法的細節無法展開，不過可以肯定，這樣是可以比較準確地判斷有效粉絲佔比的。
那麼有沒有辦法繞開小世界網路特徵，搞出關係鏈也以假亂真的殭屍粉呢？隨著技術的發展，現在也有辦法了，只不過成本要高一些。為了不帶壞廣大吃瓜群眾，這個我們就不能說了。
偶然的機會，得知一個朋友照此上面的思路做了一個系統，用來驗證某社交網路上大V的有效粉絲佔比。我搞來了些數據，一起看看在社會化營銷甚囂塵上的今天，大V們的粉絲數到底有多大水分吧！
本文給出的方法和數據，在相對的意義上參考意義還是挺強的，這一點我找不同大V朋友驗證過。不過，我們說的「有效粉絲」並不是嚴格意義上的「真粉」，所謂「殭屍粉」也一定不是假粉，而是從傳播意義上講無效的粉絲。考慮到用戶的變遷和加粉動機的複雜性，實際上80%以上的有效粉絲率就可以認為比較高了。這是一次方法上的試驗，並沒有什麼第三方的權威意義，你們也不必找我來懟，和諧社會還是要娛樂第一性嘛！當然，要討論的話，也請拿出你的數據來。
先來看看明星這個重災區。我搜了搜，發現大家對@陳坤 的粉絲數相當質疑，那麼@陳坤 的粉絲有效度如何呢？哦，原來是這樣的：
其他明星怎麼樣呢？看看下面的圖，原來普遍的有效粉絲率都在兩成到四成之間，剩下多一半都是水。這裡得提提@薛之謙，雖然看起來只有三千多萬粉，卻有三分之二是真實的，真是個良心明星啊！再瞧瞧@林心如 奶奶，七千多萬粉絲里，才一千多萬是有效的，看起來周傑舌吻她那事兒，可不能信啊！
再來看看時尚美妝類的大V們。在這個圈子裡，@小P老師 和@Kevin凱文老師 可謂鶴立雞群，粉絲數高出其他大V一個數量級。可是當潮水退去，我們才發現原來大家差別並不大，只不過有些人把別人喝咖啡的預算都用來買粉了而已。這裡也要奉勸一下那兩位大V的運營團隊，買粉也要講究基本法，太多了就不可信了。
網紅又如何呢？國民老公@王思聰 在這個類別里以絕對優勢佔據榜首，而且有效粉絲率很高，這不難理解，人家不靠打腫臉充胖子討生活。整體看下來，網紅這個圈子似乎要幹得多，大部分有效粉絲率在八成以上。不過，裡面有兩個奇葩，一個是@牛爾，一個是@羅玉鳳。要說鳳姐靠網路推手起家，水大點兒不足為奇，可是@牛爾 的有效粉絲率居然只有一成多，這就很尷尬了。
等等，我們是不是發現了什麼有趣的規律？下面請搶答：@林心如、@小P老師、@牛爾，他們有什麼共同點？答案我可沒說啊！
下面是美食類大V，這個圈子看起來也不是那麼水，前十名大V有效粉絲比例都挺高，除了@舌尖上的中國_ 看起來水位略高。
遊戲圈就不那麼單純了，像@LOL英雄那點事，@嗨氏 這些號兒，有效粉絲佔比低得令人乍舌，其他人似乎也不是太高。
至於母嬰、動漫、體育、互聯網等等領域的數據，我們就不一一列出了。總之看起來，比較垂直的領域，水分相對小一點兒。
當然，一個大V的有效粉絲佔比低，並不一定是他自己買了很多粉！實際上在大V變現產業鏈上的每個人，包括經濟人、平台，甚至有時候也包括競爭對手，都可能有買粉的動機。(大家看看下圖想一想，@羅永浩 和@鎚子科技 的有效粉絲佔比差別那麼大，這背後有什麼有趣的玄機呢？)萬眾買粉的潮流能帶來社會化營銷的春天么？當然不會：把壞草莓和好草莓混在一起賣，最後總的所得肯定是變少的，只不過壞草莓就佔了便宜。上面的數據不管準確度有多高，在此還是要呼籲一下各大社交網路，開放數據監測，長期來看一定是一件讓多方都受益的事兒。
我們從粉絲量比較多的大V裡面，篩了一些有效率特別低的列在下面，您看看跟您的印象是否一致呢？
好了，文章篇幅有限，殭屍粉的事兒就先寫這麼多，大家權當長假前一樂。最後再重申一次，這是一次方法上的試驗，並沒有什麼第三方的權威意義。當然，要質疑我的話，也請拿出你的數據來。
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