微博刷量启示录：预防流量造假硬核指南( 二 ) _微博刷量

微博内容是否有异常情况。
这个时候我们就可以用到CCSight的投放监测功能了。
在投放监测板块中，你可以根据微博链接创建投放监测任务，并可指定监测时间。投放监测结束之后，就可以查看监测详细数据：总换发/真实转发、总评论/真实评论、总点赞/真实点赞。
我们来看下环球时报之前的一篇博文，这篇博文达到来2W+的转发数，得到了10W+点赞以及9374个评论数。

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通过对其的转发数监控，我们可以看到这篇博文是在2019/05/13 11:00 发布的，在当天17:00时候就达到了25469转发数，之后就稳定增长，并没有太大的起伏。评论数和点赞数也是在当天的17:00达到一个峰值，之后就稳定增长。

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这是一个正常的微博发文情况，增长曲线除了最初的高速增长，后续就很平稳。如果是刷量的微博，后续的曲线就会有大大小小的峰值。
那在这条微博传播过程中，哪些账号转发了这条微博，我们就可以继续看下传播的层级以及有哪些传播的账号。如果传播层级低、传播账号质量差、路径单一，就说明这条微博的数据有问题了。不过，这条微博的数据还是比较正常的。

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这里，还要推荐另一个重要工具作为补充- 「知微传播分析」。它有两个非常重要的功能：传播水军参与情况分析和短链分析。
在知微传播分析的水军分析模版中，可以帮你辨别该微博的水军成份有多少，以及相应的水军账号信息。比如下图，我们能看到小米手机之前的一条微博，被知微传播分析判断水军云集，占比超过50% 。

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微博营销中短链接是非常常见的引流手段，通过短链分析可以查看该条微博具体的短链接数据。
在知微传播分析的短链分析中，可以查看短链接点击数、分享数、评论数、点击地域分布、点击/转发比例、Referer来源TOP5 。
如果是刷量的微博，那么短链的点击次数可能就不会非常高。可以看到小米手机这条微博短链接的点击数微16732次，但这条微博曝光量在7262万，不到0.02的点击率。

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2 公众号数据监控介绍完微博，我们再来看看公众号 。
西瓜助手和新榜是两款监控公众号数据最常用的工具，我们就以西瓜数据为例，简单介绍一下公众号的数据监控。
2.1 公众号历史数据
西瓜数据可以查看500万公众号历史数据，并且数据维度非常全面，通过历史数据，我们可以对公众号有一个大致的了解。
以我们自己的公众号增长黑盒为例，西瓜数据可以查询到粉丝数、文章发布频率、头条平均阅读、历史文章等数据。
需要提醒的是，所有公众号查询工具的预估粉丝数都是有所偏差的，高质量公众号的预估粉丝数会比实际粉丝数偏高，比如西瓜数据预估增长黑盒的粉丝数超过了7万，比我们的实际粉丝数要高一些。

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除了基础的公众号数据，西瓜助手还有一个公众号诊断功能，可以查询到很多的高阶数据。不过，诊断功能只能免费试用5次，之后再使用就需要购买高级版了。
以DeepTech深科技为例，通过诊断功能还可以看到该公众号的用户画像， DeepTech深科技的读者男女比例为3：1、读者的标签、比例等数据，这些数据可以帮助我们筛选出和投放产品气质相符的公众号 。