隨著近幾年移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，“大數(shù)據(jù)”越來越火，我將從這4個方面分享一下如何通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)發(fā)展。
01 數(shù)據(jù)化管理；
02 從0到1搭建數(shù)據(jù)運營體系；
03 數(shù)據(jù)深度分析；
04 用戶管理策略。
01 數(shù)據(jù)化管理
1、數(shù)據(jù)化管理的誤區(qū)
① 數(shù)據(jù)多一定能驅(qū)動數(shù)據(jù)發(fā)展嗎？
大家都談大數(shù)據(jù)，我要采集很多很多的數(shù)據(jù)，但其實這一條是不成立的。
首先是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，比如會有刷量這種行為；
其次在采集數(shù)據(jù)時，如果不夠標(biāo)準(zhǔn)，不夠規(guī)范化，在后面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，就會發(fā)現(xiàn)采集的數(shù)據(jù)都是垃圾數(shù)據(jù)，對業(yè)務(wù)分析根本沒有實質(zhì)性的作用。
第三是采數(shù)據(jù)易，用數(shù)據(jù)難。騰訊做了這么多年，有自己的一套數(shù)據(jù)分析體系和方法論。但是剛建立這套系統(tǒng)時，也要長時間的訓(xùn)練、實踐、一次次迭代，最終才能達(dá)到好的效果。很多像移動、銀行以及一些傳統(tǒng)企業(yè)，他們有很多數(shù)據(jù)，但是不知道怎么用，這是個大問題。
② 數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊一定會發(fā)現(xiàn)問題與機(jī)會嗎？
很多公司都有數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊，有的認(rèn)為組建一支數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊就可以解決公司運營的問題，或者可以發(fā)現(xiàn)更多機(jī)會，其實這也很難成立。
在我接觸的很多公司里，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊和業(yè)務(wù)團(tuán)隊是割裂的。數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊會提供一些數(shù)據(jù)分析結(jié)果，但僅僅是一些機(jī)械的報表分析，比如哪天數(shù)據(jù)突然增長或者下降，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊可能會從他理解的維度來分析并給出結(jié)論。但是由于獨立于業(yè)務(wù)團(tuán)隊，缺乏對業(yè)務(wù)的了解，因此很難給出針對性的意見。
舉個例子，在我們產(chǎn)品推廣初期，我把數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊引入整個團(tuán)隊內(nèi)部，希望他們對業(yè)務(wù)增長做出有效分析，但是我發(fā)現(xiàn)，如果只把數(shù)據(jù)扔給數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊，分析的結(jié)果對業(yè)務(wù)并沒有產(chǎn)生實質(zhì)性的增長效果。
隨后我進(jìn)行調(diào)整，成立了項目組，運營團(tuán)隊和數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊融合成一個項目組，這樣后者就知道前者設(shè)計的數(shù)據(jù)指標(biāo)，在實際使用過程中是什么樣的。這種合作方式，最終確實還是有效果的。
③ 分析報表，一定是最優(yōu)解決方案嗎？
如果是做APP的，應(yīng)該每天看各種日報，每周看各種周報，但是認(rèn)真思考一下，這些報表給出的結(jié)論是不是符合業(yè)務(wù)目標(biāo)？
有時分析的維度過于單一，可能只是簡單的從時間、地域、甚至版本的維度來分析。而如果我們做足夠深入的分析，那些結(jié)論可能就不成立了。
另一方面數(shù)據(jù)質(zhì)量對分析結(jié)果有干擾，比如數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性，都會有影響，另外還有一些無關(guān)的數(shù)據(jù)也值得警惕。
2、數(shù)據(jù)化管理的思路
我們的數(shù)據(jù)化管理主要奉行這樣的思路：數(shù)據(jù)采集 - 數(shù)據(jù)分析 - 行動策略 - 快速執(zhí)行。
① 數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)采集要有一個非常清晰的規(guī)劃，包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、用戶屬性統(tǒng)計，用戶來源統(tǒng)計、用戶行為統(tǒng)計，還有模型數(shù)據(jù)統(tǒng)計。
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計是日常業(yè)務(wù)相關(guān)的，比如新增活躍、新增次數(shù)流程等一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；用戶屬性統(tǒng)計包含兩個方面——社會屬性和設(shè)備屬性，前者即我們常說的性別、年齡、學(xué)歷等，后者則是一些機(jī)型、操作系統(tǒng)、聯(lián)網(wǎng)方式這些；用戶來源統(tǒng)計就是一些渠道，還有版本；用戶行為統(tǒng)計很重要，因為它可以反映用戶使用產(chǎn)品的路徑、行為習(xí)慣，然后根據(jù)用戶的特征來刻畫用戶畫像，甚至可以做產(chǎn)品迭代。
② 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)本身是沒有意義的，要通過數(shù)據(jù)分析來得到你想要的結(jié)果。
數(shù)據(jù)分析第一個是多維交叉分析，從多個維度分析數(shù)據(jù)表現(xiàn)，比如“新增用戶”，不僅要看整體的增長情況，還要看各個地域、各個版本、甚至不同機(jī)型的增長情況；
第二是用戶人群分析，需要對用戶分群，并確立不同群體的特征，到了成熟期，需要針對不同用戶做差異化用戶策略，才能達(dá)到最優(yōu)效果；
第三個產(chǎn)品質(zhì)量主要是看產(chǎn)品的表現(xiàn)，比如結(jié)果調(diào)用的情況、產(chǎn)品是否耗流量、是否耗電等。
③ 行動策略
比較偏向于用戶周期管理，主要包括拉新、提活、流失挽回、回流關(guān)懷，下文會詳細(xì)講。
④ 快速執(zhí)行
最后是快速執(zhí)行，如果有了數(shù)據(jù)分析、行動策略，但是不能執(zhí)行的話，前面的工作都沒有什么意義，最終一定要落地，才能看到結(jié)果。要有精準(zhǔn)觸達(dá)用戶的分層管理，要有執(zhí)行結(jié)果的反饋，然后根據(jù)用戶反饋做持續(xù)的迭代計劃。
02 從0到1搭建數(shù)據(jù)運營體系
1、搭建思路
① 指標(biāo)規(guī)劃
要想采集好哪些數(shù)據(jù)，就是制定采集的指標(biāo)規(guī)劃，包括指標(biāo)定義、維度設(shè)置、更新周期，其中更新周期會涉及到資源的分配，是時時更新，還是每周、每月更新。
② 數(shù)據(jù)采集
數(shù)據(jù)采集是基于主要規(guī)劃之后要做的，比如字段分類、數(shù)據(jù)埋點、數(shù)據(jù)上報。采集什么數(shù)據(jù)，以什么形式上報，這些都要考慮清楚。
③ 報表呈現(xiàn)
數(shù)據(jù)采集上來之后，我們可以做報表呈現(xiàn)。這里有很多坑，比如要做報表的趨勢圖，是用柱狀圖還是折線圖？列表就是一個用戶的詳細(xì)類似表；篩選控件，如果要做到可視化，你需要考慮將來在實際運用時需要從哪些維度去篩選，比如國家、版本、渠道這些；最后是有效性、準(zhǔn)確性的驗證，我們做了數(shù)據(jù)上報之后，如果是一堆垃圾數(shù)據(jù)，或是不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，對后續(xù)的運營就沒有什么幫助。
④ 數(shù)據(jù)產(chǎn)品
基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集都OK了，就可以考慮做數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)，比如做數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)，迭代優(yōu)化，并增加新功能。
2、建設(shè)方式
建設(shè)方式有兩種，一種是自建，另一種是采用第三方服務(wù)。
自建有利有弊，優(yōu)點第一個是埋點靈活便捷，想埋哪里埋哪里，第二個是可以跟業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打通，這一點也很重要。因為在采用第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計時，大家平常用的只是基礎(chǔ)指標(biāo)，在沒有打通給自己的銷售數(shù)據(jù)時，這種付費數(shù)據(jù)往往是和業(yè)務(wù)割裂的。
缺點一個是自建一套數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的成本很高，二是自建的系統(tǒng)不能跟運營工具（指廣告平臺）打通。
舉個例子。在自建某個數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時，產(chǎn)品有自己的用戶體系或標(biāo)簽體系，假如我想針對對閱讀感興趣的用戶投放，很可能最終的投放效果不是特別理想，因為自建體系和其他平臺在匹配時會有比較大的偏差。騰訊自己也會做一些投放，比如在今日頭條等渠道，發(fā)現(xiàn)我們拿自己的數(shù)據(jù)包去投放，可能不是效果很好。我們投了六千多元，一個用戶的成本居然飚到了六百多元，這個就是很大的問題。
第二種是第三方服務(wù)，很多都是免費的，他們的產(chǎn)品也比較專業(yè)，展示友好，支持運營工具打通，提高運營的效率，最大的缺點就是不夠靈活，可能不能跟自己的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打通。
3、迭代優(yōu)化，逐步完善
數(shù)據(jù)運營體系也不是一蹴而就的，在人力資源有限的情況下，我們可以根據(jù)當(dāng)前所處的階段做選擇性建設(shè)，我把 App 的整個生命周期分為四個時期，初創(chuàng)期、成長期、成熟期、衰退期。
在初創(chuàng)期大家都會關(guān)注整個產(chǎn)品的增長速度，我覺得還要關(guān)注新增活躍和用戶來源。這些對產(chǎn)品初創(chuàng)期實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長有幫助。產(chǎn)品質(zhì)量也很重要，App如果耗電量很大，或者網(wǎng)絡(luò)連接特別慢，那么產(chǎn)品還沒推廣可能就已經(jīng)死掉了。
成長期，應(yīng)該關(guān)注用戶增長速度和用戶行為數(shù)據(jù)，此時產(chǎn)品有一定的規(guī)模了，我們就需要去關(guān)注用戶在整個產(chǎn)品里的一些行為。比如啟動的次數(shù)是不是夠多，停留的時間是不是夠長，使用深度是不是夠深等。
成熟期基本上產(chǎn)品已經(jīng)穩(wěn)定了，這個時期做拉新效果應(yīng)該不會特別好，所以你看所有大型App，騰訊系的像愛奇藝、唯品會，內(nèi)部的QQ、微信等，到了一定規(guī)模就不再追求更大規(guī)模的用戶量，而是把存量用戶活躍起來，這很重要。
所以這個階段要更深層次挖掘活躍用戶，預(yù)防流失。我們需要做一個用戶流失監(jiān)測，比如流失預(yù)警，我們需要做一個模型來監(jiān)測，通過用戶的哪些行為可以判斷某用戶基本上要流失了。
比如信貸類的App，如果他選擇分期借款，然后某一天一次性把借款全部還掉了，很可能他是一個流失用戶。當(dāng)然這只是一個維度，我們要從多個維度去評估，比如說他已經(jīng)半個月沒有使用App，這也是一個維度，所有的模型都要從很多維度判斷是不是真的流失了。
到衰退期數(shù)據(jù)指標(biāo)不再增加了，我們做過很多測試，用戶一旦流失，很難再挽回，所以不如看看用戶興趣轉(zhuǎn)移到哪，然后開拓新的業(yè)務(wù)。
這是MTA的指標(biāo)體系，基礎(chǔ)指標(biāo)包含以上這些。
03 數(shù)據(jù)深度分析
1、多維度向下分析
第一個是多維度向下分析，這是我們經(jīng)常用的方法，因為在定位問題時，我們看到的是整體數(shù)據(jù)的變化，但是最終要找準(zhǔn)問題，肯定要抽絲剝繭，每個維度都去排查。
常用的一些維度，包括渠道、版本、用戶群、標(biāo)簽、頁面、地域，然后從這些角度分析，哪些用戶下降的很厲害，哪些群體發(fā)生大的波動。
2、用戶畫像洞察
這是我們建設(shè)的一整套的標(biāo)簽，包括一級、二級標(biāo)簽，二級下面還有一層更細(xì)的。用戶畫像洞察不僅幫助我們認(rèn)識用戶，還有助于變現(xiàn)。比如了解你的用戶群體是哪個類型，有助于分析投哪類廣告的效果會更好。
3、漏斗轉(zhuǎn)化分析
這也是一個經(jīng)常用的分析方法，因為它不僅可以幫你分析從第一步到最終的轉(zhuǎn)化率的情況，還可以分析每步的轉(zhuǎn)化率。對于漏斗，單一的分析沒有意義，如果不去對比，很難發(fā)現(xiàn)問題所在，所以要通過趨勢、比較、細(xì)分，做一個更細(xì)致的分析。
這個是我們平臺的表現(xiàn)（這些數(shù)據(jù)是經(jīng)過處理的）。我們的產(chǎn)品是面向開發(fā)者的，他們通過集成我們的 SDK 后上報數(shù)據(jù)，最終在應(yīng)用商店發(fā)布。我們看7月份數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)注冊測試波動比較大，5月份40%，6月份40%左右，但是7月份下降到21%，而后兩步的數(shù)據(jù)，基本上和5月6月沒有太大差異，于是分析，這個比率的變化可能是分子沒有變，但是分母變了。
可以看到，5、6、7月份的新增用戶增長數(shù)據(jù)中，7月份大幅度增長，但是測試用戶和上線用戶都沒有大的波動，那就要去排查到底是哪里出現(xiàn)了問題，所以就要做下鉆分析。
下鉆分析首先看各個版本的增長情況，然后看各個渠道的增長情況。用戶渠道有很多，用戶自發(fā)官網(wǎng)注冊，還有微信、QQ開放平臺帶來的量，最終我們發(fā)現(xiàn)官網(wǎng)增長量很大，地域集中在廣東，再排查廣東省7月份做了什么活動，我們發(fā)現(xiàn)做了一輪有獎答題活動。
只要參加答題就可以獲得Q幣、騰訊視頻會員的福利，吸引了很多不相關(guān)用戶來注冊賬號然后答題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)有很大的增長，因此定位到“7月份廣東活動中有很多薅毛的用戶”這樣的一個問題。
04 用戶管理策略
1、用戶生命周期管理
用戶管理策略，就是在數(shù)據(jù)采集分析之后，基于數(shù)據(jù)做一些運營活動。
分為6個階段：潛在用戶階段、新手階段、有效活躍階段、活躍下降階段、即將流失階段、流失階段。每個階段，都依賴于具體的數(shù)據(jù)的分析，然后再做針對性的運營活動。
這個是騰訊某個槍戰(zhàn)游戲案例，看看他們用戶管理是怎么做的。
1.先精準(zhǔn)拉新。
精準(zhǔn)拉新是根據(jù)歷史玩家取樣作分析，根據(jù)歷史日志梳理了600個拉新字段，判斷哪些用戶最可能成為用戶，不過創(chuàng)業(yè)公司，可能不超過20個字段。
以歷史玩家為樣品建立拉新模型。比如投放時，針對18到20歲喜歡閱讀的女性投放，然后做 A/B test。剛開始的時候，這個效果不太好，實驗組和普通大盤相比沒有明顯的提升，這個模型經(jīng)過了大概10輪訓(xùn)練，整個拉新增長了30%到60%，是相當(dāng)給力的。
2.然后是新手關(guān)懷。
對所有玩家先分析興趣偏好，在此基礎(chǔ)上推送一些產(chǎn)品，比如在新手任務(wù)中，針對男用戶和女用戶有不同的任務(wù)，送的禮品也是不一樣的。這種個性化的關(guān)懷獎勵可以提高留存，這也是現(xiàn)在常說的精準(zhǔn)推薦，所謂的千人千面是同樣的邏輯。
3.活躍成長。這是一個槍戰(zhàn)類的游戲，在做完數(shù)據(jù)分析之后，“有戰(zhàn)隊”的留存率會比“未加入戰(zhàn)隊”的普通玩家高一些，這和常說的 Facebook 的留存率是一樣的，即如果加的好友越多，留存就越高。所以在產(chǎn)品中加入社交關(guān)系鏈?zhǔn)且粋€很可靠的活躍手段。
4.還有防流失干預(yù)。首先要監(jiān)測用戶的活躍度，如果下降，可能就是流失的開始，這時要把這部分用戶篩選出來，做一些流失干預(yù)，比如送一些關(guān)懷——消息推送、短信等。假如用戶已經(jīng)不想打開App，收不到消息是不會回來的，所以可以做一些用戶消息類推送。
5.最后流失回流。要監(jiān)控整個流失人群的增長情況，還可以設(shè)計一些回流活動，但是根據(jù)經(jīng)驗來看，一旦用戶流失之后再想拉回來很難，尤其是當(dāng)他卸載App之后。所以與其在流失的時候回流，還不如盡早干預(yù)，這樣效果會更好。
2、用戶分群管理
首先是為什么要做分群管理。因為分群可以把具有特別屬性、特定行為的用戶群圈出來，也為后續(xù)的差異化運營提供基礎(chǔ)。
第二如何創(chuàng)建分群。
我們根據(jù)統(tǒng)計的指標(biāo)，比如年齡、性別、地域、使用時長（1-2小時的、3-4小時的），還有注冊的狀態(tài)，比如免費、試用、付費用戶。還有購買歷史、訪問位置都是做分群的依據(jù)。
最后在哪里應(yīng)用呢？首先做數(shù)據(jù)分析，比如不同用戶群體的屬性、行為特征分析，這個可以用報告或者數(shù)據(jù)可視化的形式分析。還有差異化的運營，可以做個性化內(nèi)容、活動推送。還有就是精準(zhǔn)拉新，知道哪些用戶是高價值的，了解用戶的特征后，做更有效的推廣。
再看一個案例，這是一個電商APP。
現(xiàn)在的問題是用戶推廣跟用戶訂單成交量不成正比，ROI 轉(zhuǎn)化特別低。
針對這個案例，首先建立了3個分群，第一個分群是大盤用戶，即所有的活躍用戶；第二個分群是成交用戶，也就是付費成功的用戶；第三個是高價值用戶，就是付款金額大于100的用戶。
分層建立之后，開始進(jìn)行人群特征對比。
首先是性別，大盤用戶當(dāng)中，男性比例比較多，成交用戶和高價值用戶中女性比較多，反映出所有用戶中男性用戶比較多，但成交比較多的是女性。
我們再看一下，人群偏好對比，相比大盤，成交人群、高價值人群對購物和金融類都比較感興趣，其實這是一個興趣標(biāo)簽。
進(jìn)一步分析，第一個可能是用戶引流渠道問題，高價值用戶是女性，但是引流來的大盤用戶卻是男性居多；
第二個是商品定位調(diào)整，因為 App 里的商品可能對男性用戶吸引力不高，或不符合他們的品味。
對比了兩個原因之后，如果針對引流的渠道做優(yōu)化，見效的時間就比較快；如果調(diào)整整個商品定位會比較難。
所以優(yōu)先選擇比較快的第一種優(yōu)化方式，然后看整個渠道的數(shù)據(jù)。一共五個渠道，渠道 A、D、E 的成交率都比較高，其中渠道 D 的留存率是27.51%，可以認(rèn)為渠道 D 是一個優(yōu)質(zhì)渠道，渠道 E 也算是一個成交率較好渠道。渠道 A 的成交率很高，但新增用戶量很低，這個要多考慮。
要驗證渠道 A 用戶是不是高價值用戶群體，首先要驗證 A 渠道用戶是否符合上文說的兩個策略，發(fā)現(xiàn)它的女性比例高達(dá)62.36%，而且對購物類 App 興趣程度較高，符合高價值用戶的特征。
做完分析之后，就可以執(zhí)行策略驗證效果，首先調(diào)整渠道投放比例，調(diào)高渠道A的投放，減少 B 和 C 的投放，然后做五周測試。
在執(zhí)行完之后觀察數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)整個新增有一定的增長，可以看到最終的轉(zhuǎn)化率從7.52%提高到9%。這就是一個完整的數(shù)據(jù)分析、策略制定、行動的案例。
以上。
作者：劉立明
來源：鳥哥筆記（ID：niaoge8）
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1)反對憲法所確定的基本原則；
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3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽、榮譽；
4)宣揚恐怖主義、極端主義或者煽動實施恐怖活動、極端主義活動；
5)煽動民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國家宗教政策，宣揚邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會秩序，破壞社會穩(wěn)定；
8)宣揚淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動非法集會、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對未成年人實施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動成果；
2)誹謗：捏造、散布虛假事實，損害他人名譽；
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6)謾罵：以不文明的語言對他人進(jìn)行負(fù)面評價；
7)歧視：煽動人群歧視、地域歧視等，針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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