从微博产品细节中窥探用户增长的秘密

写这篇文章，起源是2016年微博股价翻倍式上涨，从2016年2月11日的12.3美元到当前股价53.9美元，整体趋势基本都是在上涨，股价增长近5倍。对于互联网产品，支撑股价上涨的，背后是用户数量，用户活跃度，用户使用时长以及付费情况等……

写这篇文章，起源是2016年微博股价翻倍式上涨，从2016年2月11日的12.3美元到当前股价53.9美元，整体趋势基本都是在上涨，股价增长近5倍。

对于互联网产品，支撑股价上涨的，背后是用户数量，用户活跃度，用户使用时长以及付费情况等具体指标的快速增长。

从宏观上面来说，16年移动端用户使用习惯成熟，短视频和直播的爆发，成为给微博的用户爆发以及用户使用时长增加的绝对原因，微博本身在基于短视频本身的广告投放，以及基于用户数据的精准分群上面也做了非常多的优化。

除此之外，本文想聊一聊我对微博产品细节上面的挖掘，来发现引起增长的微观原因。见微知著，任何一个产品，在定位完成，确认目标的前提下，都需要通过细化产品细节来实现增长，细节也体现了产品的设计思路，在选择体验，还是选择增长都可以在这些点上窥探一二。

视频关联推荐＋连续播放

在微博app上看，任意一个帖子点进去视频，看完一个，就开始有下一个类似的视频自动播放。这种关联，通常是以内容主题进行的。比如搞笑视频，舞蹈视频等等。而且这种操作及其简单，只要不停向上滑动，就不断的有同主题视频内容播放。

这种关联推荐且连续播放的短视频，满足了用户在微博上无目的消遣的需求。无形之中，会花很多时间在视频观看上面，根本停不下来的节奏。

这种关联推荐，对于一些本身粉丝数量少，并且没有太多传播能力的用户来说，可以提升视频内容的曝光度，也可以带来更多的粉丝，不断形成关注。

知识价值付费＋打赏＋关注作者

在微博PC上看一些大V的文章，也会发现产品上的一些小心机。最具代表性的有两个

第一付费问答，1元围观。

付费问答，现在的分答，值乎更专业专注，从粉丝数量和名人效应上来说，微博具有先天优势，所以微博推出这一功能，只能说非常恰当，对于知识型大V来说，确实是一个非常自然的变现方式。

微博将平台，粉丝，知识，传播，支付整合成了一个问答形式的内容销售商业模式，在现有的生态内，既不打扰别人，又让知识产生了财富，增加了平台盈利。在未来知识付费越来越成为常态的情况下，如果微博在这方面能够更加进行智能化运作，这个点应该会成为一个非常大的增长点。

第二文章打赏，内容激励。

打赏已经成为文章内容的标配，不管是微信公众号文章、还是简书、36氪等内容创作平台，都具有打赏功能。微博这一功能不算原创，需要注意的一个是，微博文章默认的打赏金额是9.9元，比其它平台都要高，我试了多次随即金额，在5～20元之间。尽管打赏用户数不高，但单比价格高，对作者也会形成一定的激励。根据微博提供的数据，2016年第三季度的打赏数量超过200W比，以一个内容获取打赏的平均值为5来算，就相当于有40W篇文章被打赏，约有5～10W作者受到激励，这是在内容上的一个产品点带来的增长。

第三关注作者，阅读全文。

如果你正在阅读一篇转发文章，且对作者没有关注，文章底部会有这样的提示“还有XX％的精彩内容，关注作者，阅读全文。”通常用户都会点击一下，继续往下读文章，这个时候，就默认关注了作者，成为粉丝。这个点细思极恐，不知不觉中，我关注的账号随着阅读文章不断增加。

春节期间由于不断的刷微博，一天新增关注竟然有几十个。这种方式，为文字内容创作者提供了巨大的粉丝增长效应。一旦有一个大V进行文章转发，就有可能带来数以万计甚至十万，百万计的粉丝。这种正向激励效应以及无形之中为用户提供了更多的内容，都是增加用户黏性和关联性的隐形手段。

广告垂直网红＋视频植入＋＃话题制造＃

垂直网红现在在化妆品、服装以及旅游方面比较突出。利用直播平台，微博通过“直播+网红+电商方式”直接为店铺导流，形成了新的网红广告模式。例如2016年7月，一直播通过在微博上为美的在京东的店铺导流，实现了不到2小时销售额超出2015年双十一两倍的业绩。

而在视频广告中，微博与一些视频提供商合作采用的是视频前贴片模式。比如与体育官方微博，娱乐节目官方微博进行合作，微博提供直播工具，平台根据广告播放量进行分成。实现媒体、微博平台、广告主的三赢。

还有一个不可忽视的产品点就是话题。通过两个＃号，形成一个具有标签性，传播性的话题，将相关的用户、粉丝带动起来进行话题传播。广告主可以通过精心策划来在微博平台上进行话题制造以及一次、二次传播。这些都为微博提供了大量的广告营收。

从以上的几个产品细节，我们可以看出，微博的增长既有在大趋势上面把握住短视频、直播和网红等红利，也有在产品细节上面的增长支撑，两者缺一不可。

而从增长的角度来看，微博产品仍然有可以继续发力的点。按照曹国伟的预计，2018年达到4亿活跃用户，应该算是一个比较合理的估计。

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