做淘客你要知道什么时候发朋友圈最合适 ?

在网络传播理论与实践课上,吕欣老师提到了 “媒体黄金时间的重新定义”。交通广播的黄金时间是 6:00 – 7:00 和 17:30 – 18:30 的早晚交通高峰,电视的黄金时间是 19:00 – 21:00,到了移动互联网时代,手机和我们互相成为延伸,不再像广播、电视那样那么受限于使用的场景。那么这个时代的黄金时间是什么?大家不妨思考一下这个问题:你认为什么时候发朋友圈最合适?有人说,晚饭后发朋友圈最合适,因为那个时候大部分人都会闲下来刷朋友圈;也有人说,晚上发朋友圈的人太多了,自己发的内容太容易被淹没,反而更难取得关注;还有人说,早起发朋友圈更好、正午发朋友圈更好,因为大家有起床后工作前或是午饭后刷朋友圈的习惯,而且那时朋友圈更新的频率比较小……以上都是大家对朋友圈发布的基于经验的思考,经验会不会出错呢?我想研究一下。首先,我们发朋友圈最期待的就是两个反馈:点赞和评论,因为它们是由我们所发布的内容转化而来的,所以我们称之为 “转化量”。来看看我朋友圈一天中点赞量和评论量在 24 小时时间上的分布,其中图中的每一个点代表一条朋友圈,纵坐标是其收获的点赞量 / 评论量,横坐标是朋友圈发布的时间。什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?朋友圈点赞数与时间散点图什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?朋友圈评论数与时间散点图看到这里,很多人就想下结论了,显然朋友圈晚上发最合适嘛,晚上的点又高又密。真的是这样吗?这其中有许多的问题。首先是样本,图中的 7418 个点代表我获取我的朋友圈的 7418 条数据,局限性很大,不能代表所有人朋友圈的发布情况。其次,点的密度大只能说明该时段朋友圈的发布量大,这没什么。还有,晚上点赞量高的朋友圈多,但点赞量低的朋友圈也多,点赞量的期望真的会高于其他时段吗?抛开样本的局限性不说,我们先看一看这些朋友圈都是在什么时候发的:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?朋友圈发布时间直方图工作日和周末各时段的平均发布量对比图:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?工作日与周末朋友圈平均发布量对比图可以看出,我的朋友喜欢在正午、傍晚、和晚间发布朋友圈,在每晚 21:00 – 23:00 达到全日的最高峰。同时,周末的高峰比工作日更高。这就是为什么有人会觉得晚上发朋友圈会被 “淹没” 了。可是,发朋友圈的人多,看朋友圈的人也会多啊!我把一天拆成 48 个时段,统计每个时段朋友圈的数量、点赞总量、评论总量,绘制成如下散点图。什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?各时间段点赞量(黑)、评论量(灰)与发布量的散点图与拟合直线其中,每一个点代表一个时段,横坐标是其间朋友圈的数量,纵坐标是其点赞总量(黑)/ 评论总量(灰)。再进行一波线性拟合,发现……无论什么时候发朋友圈,获得点赞、评论数量的期望几乎是一样的,一样的!这可真是太尴尬了。这个时候老师发来了一条公式:选择或然率公式什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?将其投影在微信朋友圈上,我也得出了一条类似的公式:(微信朋友圈)转化量公式。什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?进行简单的转换,可以得出:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?也就是:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?所以,转化量期望恒定的源头就在于:我们发朋友圈的时间和浏览朋友圈的时间分布几乎是一致的。等等,回到刚才的问题,期望一样又能怎样呢?期望恒定了,我们获得更大转化量的机会也恒定了吗?这时,我们来关注一个新的指标:注意熵。微信朋友圈的发布、浏览、点赞、评论都是符号互动的重要组成,它形成了比以往更多的人与人之间的强弱互惠性服务关系。这些互动拓展了个体维持关系的能力,同时也挤压了用户的时间,占用了用户的注意力。假设我们的注意在各条朋友圈之间的分配是完全随机的,那么各条朋友圈获得的曝光机会也就是相等的。但事实上,我们的注意力会集中在某几个位置而忽视其余位置,我们怎样去描述注意的集中或分散程度?基于香农的信息熵理论,用户朋友圈的注意熵可以反应用户注意的不确定性。熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值,计算方法是:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?我将点赞以及评论数据作为计算注意熵的来源,探究用户注意的分散度。对于一份点赞样本 C,P(ci) =ci / ∑C,即某条朋友圈的点赞数可反应用户注意停留在该内容上的概率。同样把一天分为 48 个时段,对每个时段的所有朋友圈计算注意熵,可以得到总注意熵的趋势图:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?各时间段的总注意熵如果对每个时段取定量的朋友圈样本,可以绘制各时段确定样本数注意熵的趋势图:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?各时间段确定样本数的注意熵由图可知,在一个确定时间段内,用户的注意的随机性会因内容的增多而变强,而在一个确定数量的样本中,用户注意的随机性几乎恒定。这就说明,用户浏览内容时,注意力出现的概率是恒定的,即用户出现对某条朋友圈关注度提升的概率是恒定的,但是用户的注意总量会被有限时间的内容数量所稀释,信息量越大,用户随时间分配注意的随机性越强。太玄学了。紧接着,我的神仙老师又发来了一本书——巴拉巴西的《链接》,读完之后,我发现其中无尺度网络幂律分布同样适用于微信朋友圈。首先,我们把我朋友圈的每一个用户视作一个节点,每一个次点赞都形成两个节点之间的有向边,这样一来,一个有向图就形成了:什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?一个相同阶数和边数的随机图什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?统计两个图中各个节点的(节点连接的边数),可以发现,朋友圈的图的度的分布是幂律分布,而随机图的分布是二项式分布。对于幂律分布来说,研究其度的期望的意义不很大。什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?二图度分布对比图平均没有意义,多少不是关键。综上所述,如果朋友圈的质量足够高,那么我们可以一直维持在自己朋友圈这个幂律分布的顶端节点——那个拥有连接数最多的节点,这个时候,朋友圈转化率的期望值没有意义——它几乎是恒定的,朋友圈发布的数量不是关键——大部分朋友圈会被 “淹没”,起决定作用的就是我们获得的曝光量。所以,质量足够高,什么时候 “人多” 什么时候发,这,就是互联网时代的 “黄金时间”。用《链接》里的另一句话作为此次小思考的收尾:节点永远在为链接而竞争。One more thing……什 么 时 候 发 朋 友 圈 最 合 适 ?根据点赞关系绘制的社区图,可以非常精准的分类我的各个好友群体

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