公告：推特涨粉丝网站 --twitter买赞
Reddit前首席执行官Ellen Pao曾在Twitter上发文抨击网络当今世界中的统计数字数据造假现像：一切都是假的（这却是个吗不能再吗事实）。比如说手机使用者数目。从在Reddit工作的经验来看，统计数字使用者数目时，一般难以排除掉那些已注销联系方式的使用者。漏洞无所不在，比如说，如果使用者切换一下网络连接塔，后台的统计数字应用软件就会把他误认为是另一位新使用者，然后就可以无休止地夸大自己的使用者总数目。在此时此刻的中国，网络三剑客们也在上演着轰轰烈烈的统计数字数据造假运动。不论是各式各样视频播放量中动辄连起来能绕地球N圈的总位数，还是音乐榜单中火速跃升但国民度知晓度几乎为零的最热专辑，亦或是给人感觉全中国的手机使用者时时都在线的APP日活、月活数目，这把统计数字数据造假的Vignory，在中文网络当今世界中也在肆无忌惮地燃烧着。而今，人们对位数当今世界打入冷宫，认为位数当今世界里的一切事物都Combronde、可量测、Bokaro。但实践证明，这可能将只是人们一厢情愿的想法。实际上，他们现在在网络上看到的很多东西，都可能将是根本就是的谎言。
众言堂与怪胎：
平面新闻媒体VS网络三剑客平面新闻媒体黄金时代，因为所有的统计数字数据都要接受分立的服务器端机构审核，所以报纸、杂志、电台广播发布的读者/听众数目很难造假，电视则更进一步，在统计数字节目观众们数目时，甚至会考虑那些在电视广告时间不来厕所而蹲在电视机面前认真看电视广告的观众们数目占比。虽然也会零星出现一些假统计数字数据丑闻，但总的来说，平面新闻媒体黄金时代绝大多数的广告主统计数字统计数字数据都是真实精确、值得信赖的。但当他们把目光转向网络新闻媒体，就会赫然发现，他们掉入了网络新闻媒体发布的各式各样难分真假的统计数字统计数字数据漩涡之中，怪胎现像在网络新闻媒体中普遍存在，比如说Facebook、Google那些网络领域里的Dharmapuri们，从不允许分立的服务器端机构审计它的统计数字数据。换句话说，它说什么就是什么，说啥就是啥，至于那些统计数字统计数字数据中都包含了啥水分，他们无从得知。Maubourguet，全盘皆输：
统计数字数据流预测的局限性当他们打开像Google预测这样的预测应用软件，去观察和预测统计数字数据流的分布（来访者数目、转换率、销售额以及其他信息）时，你有想过那些网络流量预测统计数字数据都是怎么统计数字出的吗？一般的方法是，那些网络流量预测应用软件，将一段标识符置入到中文网站中，当使用者通过应用程序读取某个页面时，标识符会在应用程序中启用cookies来对使用者在页面上做了什么进行记录。但当使用者使用一些圣夫龙应用软件或者应用程序时，那些专门用来搜集使用者犯罪行为统计数字数据的cookies就会纷纷横空出世。实际上，习惯于用各式各样圣夫龙阻断cookies工作的网友数目已经愈来愈多。一份调查显示，爱尔兰网友中，玩游戏时开启圣夫龙的网友数目占比高达五分之一以上（22%）。换句话说，每5个爱尔兰网友中，就有1个网友的玩游戏犯罪行为难以被精确量测。现行的中文网站网络流量预测工具往往对该些使用者束手无策，在最终呈现出的预测结论中也不展现该些人的量测结论，可想而知那些统计数字数据流预测结论的精确性和指标性了。如果企业的营销决策是基于那些残缺、不充分、指标性不足的使用者措词预测统计数字数据，那很可能将在战略规划层面上就已经跑偏了。更要命的是，愈来愈多的预测专业人士发现，看似客观、俊俏的统计数字数据流居然也会造假。预测专业人士认为，目前机器人水军贡献了大约50%的统计数字数据流。如果Herbault到位，任何中文网站的网络流量统计数字数据都可以刷出。这么推算下来，那些网络流量预测应用软件最后呈现出出的预测结论中，至少有一半的位数都是不可信的。人有多大胆，网络流量多高产：
中外网络新闻媒体中的花式统计数字数据造假秀
1. YouTube视频类中文网站，尤其是社交视频类中文网站，往往是这个问题的重灾区。因为播放量越高，该视频的排名就越靠前，博主的名气就越大，这是成为网络大V的先决条件，也是吸引电视广告主重金达成合作的前提和依据。而花钱刷播放量则是最轻松的捷径，于是大家都开始对这种造假犯罪行为趋之若鹜。《纽约时报》最近调查发现，如果15美元，就能在YouTube上购买5000个虚假视频播放量。而加拿大的一位网友，通过售卖1500万次YouTube虚假点击量，在2018年狂揽20万美元的收入。但比起容易被中文网站识别出、略显笨拙的机器人刷量犯罪行为，在刷播放量这条路上，国内反而另辟蹊径，摸索出了一条人工刷量的新路径，并形成了规模不小的产业链。就像在工厂做工一样，花钱雇来的真实的网友，会在整个工作日中按要求反复观看相同的视频、访问相同的中文网站和下载相同的APP。这种由真人模拟真人的新方法，甩那种简单的机器人刷量好几条街，让人大开眼界。所以下一次再看到让人惊掉下巴的点击量和播放量，一定要冷静地想一想，这其中究竟有啥是机器人贡献的？又有啥是真人模拟贡献的？2. 亚马逊 VS马蜂窝BuzzFeed News曾指出，在亚马逊上写一篇某款耳机的好评，可以获得36美元的酬劳。而这绝对不是孤例，在Facebook上，有数百个群组、上万名成员对电商评论这块肥肉虎视眈眈，密谋着如何买卖亚马逊上的商品评论。那些是否说明，一条出自陌生人之手的好评，到底有多大的参考价值？更大的实锤来自《华盛顿邮报》，该报调查发现，亚马逊上关于电子产品的在线评论中，有61%都是虚假评论。其他类似的使用者评论中文网站（如Airbnb、Yelp等）中，也有不少类似情况发生。反观国内，淘宝和京东上屡禁不止的有组织水军刷好评，已经让人们见怪不怪了。在2018年10月20日，知名旅游攻略中文网站马蜂窝被捅一事更是让人记忆犹新。有人通过爬取马蜂窝上的使用者评论统计数字数据进行预测后，发现这家估值一百多亿的网络独角兽的2100万条真实评论，竟然超过半数是马蜂窝官方通过机器人从大众点评、携程、艺龙等竞争对手那里直接拷贝过来的。甚至餐饮方面的评论内容还直接从国外知名评论中文网站Yelp中进行搬运，通过Google翻译进行偷梁换柱后，变成了自家平台的原创评论内容。此锤一出，四下哗然，马蜂窝被各路网友犀利毒辣的调侃喷成了真马蜂窝。而这还只是冰山一角，马蜂窝被捅事件只不过是将人们先前早已有所耳闻的网络公司统计数字数据造假现像，再一次赤裸裸地给曝光了出。其实马蜂窝先前的口碑一直良好，可想而知其他口碑差的类似公司的统计数字数据造假有多厉害了。3. Twitter VS 微博如何快速涨粉？——买就对了！《纽约时报》做了个小实验，它设立了一个虚假的Twitter账号，在花了225美元后，这个虚假账号涨了2.5万名粉丝。笔者此前在经纪公司工作时，也曾应客户要求，花钱为客户的Twitter账号涨粉。而美国两所大学的研究也发现，目前高达15%的Twitter账户都是机器人，笔者认为，实际的机器人占比可能将比15%还要高。所以，粉丝数目可以花钱买来，简直是社交新闻媒体上公开的秘密。问题的症结在于，品牌主往往依只据粉丝数量来判定某个博主是否有商业价值，所以为了快速涨粉，营造自己人气很旺粉丝众多的假象，博主们往往在购买粉丝方面舍得下血本，羊毛出在羊身上，最后的冤大头还是那些为了更好看的粉丝数量而大手笔投入营销预算的品牌主们。作为国内对标Twitter最成功的网络产品，微博上的统计数字数据造假现像也普遍存在。以前阵子被央视曝光的网络流量明星为例，有人抓取2018年微博的统计数字数据进行预测后发现，2018年全年整个微博平台转发量最高的10条，全都出自蔡徐坤，总计转发量达到4.41亿次，相当于三分之一的中国人口。也就是每三个中国人，就有一位转发过蔡徐坤发表的微博。可事实果真是如此吗？4. InstagramInstagram上有的KOL在营销做假，蒙在鼓里的品牌主也会受损失。Points North Group发现，与丽思卡尔顿酒店合作的网络大V中，79%的粉丝都是假的。而根据Captiv8的估计，品牌与拥有10万粉丝的网络大V合作，需支付2000美元成本；但《纽约时报》购买2.5万名粉丝只需要225美元。推算一下，购买10万粉丝，也就花费900美元。但品牌主却对网络大V付出了2000美元的代价，网络大V购买假粉丝，确实是个稳赚不赔的生意。5. Netflix这是个怪胎式发布使用者统计数字数据、缺少分立服务器端机构进行审核的典型例子。首先，他们该怎么确认Netflix发布的使用者数目没有水分呢？难以求证。其次，Netflix宣称，高达4500万Netflix账号 观看了电影《Bird Box》。打住！账号是什么意思呢?4500万账号就代表4500万观众们吗？因为现实生活中多个人共享一个Netflix账号也是常有的事，那该些观众们怎么计算呢？而Netflix宣称的观看，到底指代的是看完整部电影，还是只看开头一秒，抑或是只看到电影中间的某个时间段？同样无从得知。6. Facebook作为人红是非多的典型代表，最近一直丑闻缠身的Facebook的统计数字数据造假现像更是由来已久。早在2016年9月，Facebook就曾承认平台在两年内以虚增60%—80%的方式，夸大了Facebook中的视频平均浏览量。同月，知名市场调研公司统计数字数据显示，由于统计数字数据报道方式的修正，Facebook在澳大利亚的视频网络流量暴跌了94%。同样是在2016年，Facebook掌门人扎克伯格公开表示5年之内所有一切都将转向视频。结论日前有诉讼称Facebook将视频电视广告的浏览量故意夸大了900%。对当初许多听信扎克伯格的言论，纷纷押宝网络视频的新闻媒体公司来说，并不是个好消息。Facebook中还有所谓每日活跃使用者指标，该指标主要用于观看类产品上。如果使用者每天在Facebook上花费时间超过一分钟，那么他就是平台上的活跃使用者，但有意思的是，这60s可以不是连续的60秒钟，换句话说——如果某个使用者在60个视频中分别观看1秒钟，那他也算是一个活跃使用者。严格意义上来讲，Facebook的这一指标本身就是一个虚假指标，因为在量测电视节目的收视率时，前提之一便是观众们是否连续观看超过60s。另外，Facebook上更严重的问题是虚假新闻和电视广告宣传。这一问题更加严峻，因为它已经开始危害公众利益了。以一直存在较大争议的脱欧公投为例，很有可能将一些外国敌对政府和不法分子在最后时刻通过在Facebook上虚假新闻、虚假页面、虚假电视广告和成立虚假团体，来鼓动网友倒戈，最终实现他们的脱欧目的。一视同仁，重拳出击：
营销行业应该怎么做？1. 只认可经过分立服务器端机构审计过的各类统计数字数据，拒绝接受Facebook、Google或其他网络新闻媒体主动披露给大众、带有自吹自擂嫌疑的统计数字数据。2. 要对平面新闻媒体和网络新闻媒体一视同仁，采用同一套度量标准和观测指标。核心原则就是对线上线下多个渠道的营销效果进行对比预测，然后选择效果最佳的那个。以直接反应营销（直复式营销）为例，直接反应营销的主要观测指标是ROI（投资回报率），那么就可以在直邮、电子邮件、Google AdWords和其他适合的渠道中做对比实验，预测每个渠道的支出成本和最终回报，选定表现最好的那一个。不可否认，在直接反应营销领域网络新闻媒体的优势很大，相比于平面新闻媒体渠道，它非常高效，但他们始终要牢记的是，高效并不等于有效！3. 黑猫白猫，抓到老鼠就是好猫，所以营销人员请别再纠结于如何区分所谓的传统营销和位数营销了，实际上，营销就是营销，无所谓线上线下之分。在管理营销部门时千万不要将线上线下划分成两个部分。应该根据营销策路进行有效划分。在平面新闻媒体黄金时代从没人整天叫嚷着什么电视营销，所有的平面新闻媒体都是通力合作，整体服务于整个营销策略的。所以今天网络上大肆鼓吹的什么社交新闻媒体营销、视频营销，都是片面的说法。具体的做法，比如说，成立专门负责直接反应营销团队、专门的电视广告团队和专注于公关事宜的团队，让他们认真思考如何更好地对线上线下那些渠道进行优化整合，完成相应的营销任务。重点放在营销策略上，而不是纠结在渠道上。营销人员更擅长的其实也是营销战术。切记渠道中立原则，而不要一味拥抱唯位数化或者优先位数化这样的愚蠢观点。正如BuzzFeed新闻新闻媒体编辑Craig Silverman所言:是时候重拳出击，打击网络上的一切造假犯罪行为了。
本文摘自CTR央视市场研究股份有限公司
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