這是大Fei分享工作過程中，關(guān)于數(shù)據(jù)增長的系列文章，筆者（大Fei)在國內(nèi)知名出海App任職數(shù)據(jù)負責(zé)人，有多年的相關(guān)工作經(jīng)驗，公眾號的主筆與我亦師亦友，經(jīng)常一同深究一些數(shù)據(jù)背后的邏輯，此次旨在分享一些自己的實戰(zhàn)和分析經(jīng)驗，供大家參考，并與大家一起交流成長。作為數(shù)據(jù)增長實戰(zhàn)分享的第一篇，我先從個人認為最重要的AB Test實戰(zhàn)開始分享，而分享過程中涉及到重要且無法展開的，未來會慢慢再與大家討論和分享。甚至我會和大家講到一些數(shù)據(jù)平臺的使用玩法比如神策、Firebase等。說到AB Test 大家都不會陌生，也是增長黑客概念流行以來非常熱門的話題，我曾與業(yè)內(nèi)經(jīng)常做AB Test的朋友交流，也遇到過這類常見的問題? 1. 方案存在多變量，沒有控制唯一變量，實驗結(jié)果很難歸因和解釋? 2. 多組實驗同時跑，不知道實驗的變量相互干擾? 3. 不確定如何有效評估實驗，提升多少算有效？? 4. 實驗結(jié)果看起來有效果，上線后卻效果不明顯? 5. 實驗結(jié)果看起來有效果，但不知道為何，無法歸因出原因我們最可怕的不是不知道要開展AB 實驗，而是明知道要開展，卻不知道如何科學(xué)開展或開展后面對數(shù)據(jù)結(jié)果一臉茫然。? 實驗設(shè)計 - 包括實驗的想法，背景，假設(shè)，方案，指標(biāo)等? 實驗上線 - 包括實驗AB功能，數(shù)據(jù)采集，測試和上線? 實驗評估 - 包括數(shù)據(jù)獲取，對比分析，轉(zhuǎn)化結(jié)果顯著度，實驗結(jié)果歸因，結(jié)論，建議和計劃具體過程相信大家不會陌生，所以不會逐個介紹，下面我們重點聊聊整個過程可能常遇到的問題和經(jīng)驗教訓(xùn)，這也是我本次想分享的核心。== 看似簡單的實驗設(shè)計，更需要重視 ==? 記住不要光拍腦袋不分析數(shù)據(jù)，這是提高實驗成功率的有效途徑，否則你將會承擔(dān)更高的實驗風(fēng)險，要么實驗沒有效果，要么實驗效果下滑，這些都是浪費資源的做法? 公司不會有那么多時間和資源投入到一個又一個失敗的實驗方案中，因此想法很重要，但更重要的是參考、分析，為你的實驗想法提供數(shù)據(jù)依據(jù)，拿數(shù)據(jù)說話? 真實的情況是，我們完全可以拿數(shù)據(jù)否掉很多不靠譜的想法? 由于本次分享的內(nèi)容側(cè)重點，這塊內(nèi)容以后的機會再分享? 清晰的實驗?zāi)繕?biāo)能夠讓方案聚焦，也避免評估結(jié)果的相互扯皮? 如果團隊有人想要收入，有人想要留存，這往往打架的實驗?zāi)繕?biāo)會造成后續(xù)的一系列麻煩我們曾遇到過一個實驗對于收入的效果非常顯著，但卻損害了用戶體驗，導(dǎo)致用戶認為應(yīng)用收費性質(zhì)過強而流失，但團隊一致認為當(dāng)前收入最重要，且通過數(shù)據(jù)驗證了流失的用戶均是較為低質(zhì)的活躍用戶，對長期留存來看并無意義，只是短期留存不好，DAU會下滑。但團隊中有人則認為前期的活躍用戶更重要，不想流失用戶和DAU下滑，這個就團隊在前期沒有確定一個一致的目標(biāo)造成，最后的結(jié)果則是非常不歡，方案也沒有上線，非常打擊團隊的信心。我們不要總期待魚和熊掌兼得，那是可遇不可求的，我們也正是一直在方案的利弊中，學(xué)會權(quán)衡并決策前行，這才是可貴的成長和經(jīng)驗，我們總要學(xué)會拋棄芝麻撿西瓜，把目標(biāo)定下來，會更利于我們的決策。? 清楚了解自己的實驗?zāi)繕?biāo)，設(shè)定測試中想要測試的變量? 盡量避免要評估的方案存在多變量的情況，控制唯一變量，有利于得到更多實驗信息? 分組設(shè)計會是另一個重點，我們放在后面來講我們曾犯過這類錯誤，上線一個新的付費頁面，但我們實驗設(shè)計前期沒有想清楚可以評估和實驗的變量，導(dǎo)致我們只控制了展不展示該頁面，但該付費頁面我們換了新商品，更換了SKU組合，更換了商品的折扣屬性，頁面也放置在用戶完成關(guān)鍵動作后出現(xiàn)。不難想象，我們最終只得到了一個大而全的策略結(jié)果，而不知道頁面里面的變化能起到的關(guān)鍵作用，因此我們浪費了一次機會，丟失了本可以獲取的實驗信息。這個過程就好比如下，同時修改了顏色和文案那樣，我們無法知道顏色和文案分別的影響盡量不要做出這樣的對比，在實驗前想清楚，再想清楚，把你要評估的變量梳理清楚，這樣再把變量拆開關(guān)于數(shù)據(jù)采集這塊我就不做分享了，不是本次的重點，后續(xù)有機會我們再拿來分享筆者使用過多個AB 工具，包括自研AB系統(tǒng)，F(xiàn)irebase等第三方支持AB 的工具，我總結(jié)了常見AB工具的幾個特性，供大家今后需要的時候參考當(dāng)我們創(chuàng)建一個AB Test時，需要有：? 用戶圈選：一般要求系統(tǒng)能夠?qū)δ繕?biāo)實驗群體做圈選，滿足的用戶進入AB Test，建議支持系統(tǒng)已有的用戶屬性，行為數(shù)據(jù)，用戶標(biāo)簽等作為可選擇維度，第三方工具則要求相關(guān)數(shù)據(jù)上報，需做好前期的實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)采集工作? 實驗灰度：假如你的實驗不想影響所有用戶，那么這個正是你所需要的，可以實現(xiàn)逐步放量，相對完善的AB工具均有此類選項，如Firebase? 配置項：一般指可以由后端自定義值的【遠程配置】，例如：是否展示免費試用商品，就是一個【遠程配置】? 實驗分組：任意增加多個分組，并為各組選擇配置項，配置項的值，以及該組的樣本比例? 實驗分組標(biāo)記：每個創(chuàng)建的實驗都建議為每個實驗創(chuàng)建一個Track Tag，將分組名稱作為值，如Test1_Control，Test1_VarB，Test1_VarC，然后作為一個用戶的標(biāo)簽標(biāo)記上，同時要避免標(biāo)簽數(shù)據(jù)被覆蓋導(dǎo)致歷史實驗數(shù)據(jù)丟失如果大家是做出海的App，F(xiàn)irebase是我優(yōu)先推薦的，它是谷歌的產(chǎn)品，而且免費，但唯一不好是對國內(nèi)支持不好，所以可以根據(jù)實驗群體和場景選擇哦。當(dāng)然最靈活的還是自研AB系統(tǒng)，但是這個需要一個較有經(jīng)驗的增長產(chǎn)品經(jīng)理或增長數(shù)據(jù)分析師來參與比較好系統(tǒng)的設(shè)計和數(shù)據(jù)采集，這樣才能較好確保系統(tǒng)的可用，否則仍會出現(xiàn)很多坑，下面我來講一下我們團隊在實驗分組遇到過的問題。我們團隊一開始通過用戶ID來實現(xiàn)簡單的隨機分組，這個方式在我們跑多組實驗的時候遇到了問題假如一個用戶U3，基于該用戶ID通過某種隨機算法計算得到59，按照隨機算法被分配到50%~100%這個區(qū)間，此時如果Test1區(qū)分AB兩組，各50%，那么用戶U3應(yīng)該會被分配到Test1的B組；此時如果又有Test2 區(qū)分AB兩組，各50%，那么該用戶仍會被分配到Test2的B組最后當(dāng)我們要對Test1的A組和B組做對比時，假設(shè)Test2也會或多或少影響Test1的目標(biāo)轉(zhuǎn)化，那么就會多了一個Test2的干擾因素，從而兩個實驗的變量會相互干擾結(jié)果，無法評估某個Test 變量的貢獻，如下圖所示：
后來，我們采用另外一種分組方案，按照用戶ID和實驗ID共同決定隨機值，這樣起到在每個實驗中，兩組的用戶也分別均勻分布在其他實驗的各組值中，如下圖所示原理，理論上兩個實驗均設(shè)置兩組各50%，則樣本預(yù)計將平衡貼近25%理論上，Test1和Test2就相互不干擾了，因為在分組足夠均衡的情況下，Test1 AB各組受其他實驗的影響也被均衡了，可以近視忽略不同變量相互之間的影響我們團隊還嘗試過另外一種方案，這種方式就是把用戶按照一個個規(guī)定的桶，將用戶隨機分配好，然后為實驗具體組選擇某個（幾個）桶的用戶，會比較強隔離每個實驗，互不干擾，相對來說比較方便，但卻需要有專人管理和把控實驗資源的配置，且樣本量要足夠大，否則一旦篩選了條件導(dǎo)致樣本量不夠多，則會面臨分組不夠用的問題我身邊也有朋友在這么做，這只是分享給大家參考，大家可以結(jié)合自己的實際情況來決定
如果大家選擇一些AB 工具則可以不用太但心，人家已經(jīng)實現(xiàn)了合理的分組，按照說明設(shè)置就好了，但在自己實現(xiàn)分組的時候則需要特別留意這塊了。這里我們關(guān)注一個重點，如何評估實驗結(jié)果是否有效，或者說如何評估提升多少才算有效？關(guān)于如何選取評估指標(biāo)，這個需要大家結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景來確定，這個就不介紹了（注意，我們往往不會評估單一指標(biāo)）。對于出海來說，尤其是工具類產(chǎn)品，最不陌生的就是免費試用了，這個蘋果和谷歌為我們提供了很成熟的產(chǎn)品支持我就拿這個舉例子，也是我們團隊親身經(jīng)歷過的項目先做個簡單假設(shè)：上線7天免費試用，能夠?qū)κ杖胗刑嵘?0%，提高用戶付費轉(zhuǎn)化率提高10%? 用戶付費轉(zhuǎn)化率（7天內(nèi)，0金額不計算）整個實驗周期中，A組有12100個樣本參與，B組有12200個樣本參與A組的成功付費轉(zhuǎn)化率為1.65%，B組的成功付費轉(zhuǎn)化率為1.97%（為了簡單演示，沒有給出置信區(qū)間估計）如果單靠看轉(zhuǎn)化率的變化，我們可以看到B組有些效果，但提升是否真的有顯著效果呢？這就要求我們引入統(tǒng)計顯著的概念了，先來看示例中我們計算的結(jié)果是95%顯著，這個就能極大給我們信心說結(jié)果是顯著的。當(dāng)轉(zhuǎn)化率結(jié)果顯著，這個意味著實驗有勝出組了，然后看ARPU表現(xiàn)，即可大概率確認實驗的效果。這里只舉一個指標(biāo)評估做為例子，實際評估還需要結(jié)合實際業(yè)務(wù)來看，包括評估方案的正向反向效果。一個小技巧：當(dāng)我們的運營團隊不知道如何分析結(jié)果的歸因時，采用轉(zhuǎn)化前后的用戶行為做差異分析，這樣就能大概率做到對結(jié)果的歸因分析了，關(guān)于歸因仍為一個大專題，不在這里做詳述。如果有朋友學(xué)過統(tǒng)計學(xué)或者接觸過類似的概念，相信不會陌生，這里只做下概念普及，為了通俗易懂，有些描述可能也不是特別的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)統(tǒng)計推斷的概念需要有一個【原假設(shè)】，這個【原假設(shè)】我們一般假設(shè)實驗的方案不如老方案效果好，然后想辦法推翻，以此來堅信我們的實驗是有效果例如這個效果指付費轉(zhuǎn)化率，那么就是說，實驗的B組的成功概率（用PB表示）不如實驗A組的成功概率（用PA表示）高，即PB <= PA有了【原假設(shè)】，接下來只需要找證據(jù)推翻上述【原假設(shè)】就可以了前面實驗中PB = 1.97%，而PA=1.65%，PB > PA，這個時候可以推翻原假設(shè)嗎？不能確定，因此需要引入統(tǒng)計顯著的概念，一般顯著度達到95%以上，就可以有足夠的信心推翻原假設(shè)這個95%你可以簡單理解為PB > PA發(fā)生的概率超過95%，這樣我們的信心就很足了。關(guān)于顯著度的計算這里不深入展開，只是提供大家一個判斷依據(jù)，對效果的評估要加上這個會比較科學(xué)，這樣能知道方案上線后有效果的把握程度。注意：發(fā)生概率高，不代表一定會發(fā)生，所以要做好上線后隨時準(zhǔn)備面臨結(jié)果不如意的心態(tài)。在我們多次跑實驗的經(jīng)驗，尤其是對于出海應(yīng)用，我們面臨了很多的國家市場，來自全球各地人付費文化和行為模式是存在差異的，因此我們前期實驗選擇的群體可能就包含了不同消費特性的人群，因此無論在總體結(jié)果是否顯著的情況下，我們都應(yīng)該做更多維度的細分。這樣我們能有效發(fā)現(xiàn)那些響應(yīng)不足或響應(yīng)后效果差的地區(qū)，對策略做出及時的調(diào)整。想必大家都會遇到一些波動特別大的指標(biāo)，類似一些收入指標(biāo)，那實驗出現(xiàn)隨機的結(jié)果是很可能發(fā)生的，這個時候AABB分組策略能給我們提供一些信息假如我們實驗只是簡單的分為兩組，實際上我們還能夠?qū)組劃分成A1,A2，將B組劃分成B1,B2組通過對比組間，如A組和B組的結(jié)果來衡量實驗效果還能通過對比A1和A2，或?qū)Ρ菳1和B2來確認組內(nèi)的數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定，如果組內(nèi)數(shù)據(jù)差異過大，而組間差異也表現(xiàn)差異很明顯的時候，這個時候就要小心我們前面提到的隨機發(fā)生的結(jié)果因此AABB分組還夠給我們提供更多的實驗信息，大家可以去嘗試一下。由于篇幅問題很多內(nèi)容無法開展討論，我們后續(xù)有機會再給大家分享。本篇文章內(nèi)容篇概念和理論層面多一些，后續(xù)系列文章將分享如何實戰(zhàn)分析的過程，會結(jié)合實際的分析工具，讓產(chǎn)品和運營人員也能上手做深入分析。昨天，互聯(lián)網(wǎng)最炸的社群——生財有術(shù)（主要分享賺錢心得、流量運營和副業(yè)的社群）刷屏，社區(qū)會員收入一小時突破1000萬。很多新人入群了，但也有很多吃瓜群眾不明覺厲，也有人認為這是大佬分銷割韭菜。我想說的是，你不了解不明白就先不要深度評論。這里面的商業(yè)模式也不是隨筆能解剖也不是隨筆能復(fù)制的，我認為它之所以成功是在于個體而不是模式，是創(chuàng)始人的心懷。我為什么會進這個社群？星主亦仁當(dāng)時是Tom徐（頭條增長）介紹我們認識的，我一開始確實不知道他是誰，彬彬有禮也很謙虛。后來成為我公眾號讀者，并且很早就愿意為我的內(nèi)容知識付費還給了我一張星球的免票。再后來，他邀請了我做了一次線上分享并且后來進入了星球里的龍珠俱樂部。于是乎，結(jié)識了更多的老板們，看著群里分享的內(nèi)容，跨界的知識一次次沖擊自己的認知領(lǐng)域，我才最終發(fā)現(xiàn)了這個社群的價值，決定發(fā)聲。那為什么昨天生財會員日，我只在朋友圈發(fā)了貼圖，沒在這發(fā)聲？是因為我急性角膜炎，沒法去寫文章；另一方面，我只想發(fā)聲支持一下亦仁并不想賺這分銷的錢，有興趣自己搜就行了。就像我婉拒各類廣告主或者提出比較剛的條件，只為了保證公眾號的內(nèi)容都是我個人發(fā)自內(nèi)心的東西，不受第三方驅(qū)使。
本文系作者：
九日論道
授權(quán)發(fā)表，鳥哥筆記平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)。
本文為作者獨立觀點，不代表鳥哥筆記立場，未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載。
《鳥哥筆記版權(quán)及免責(zé)申明》
如對文章、圖片、字體等版權(quán)有疑問，請點擊
反饋舉報
我們致力于提供一個高質(zhì)量內(nèi)容的交流平臺。為落實國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室“依法管網(wǎng)、依法辦網(wǎng)、依法上網(wǎng)”的要求，為完善跟帖評論自律管理，為了保護用戶創(chuàng)造的內(nèi)容、維護開放、真實、專業(yè)的平臺氛圍，我們團隊將依據(jù)本公約中的條款對注冊用戶和發(fā)布在本平臺的內(nèi)容進行管理。平臺鼓勵用戶創(chuàng)作、發(fā)布優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，同時也將采取必要措施管理違法、侵權(quán)或有其他不良影響的網(wǎng)絡(luò)信息。
一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國未成年人保護法》等法律法規(guī)，對以下違法、不良信息或存在危害的行為進行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對憲法所確定的基本原則；
2)危害國家安全，泄露國家秘密，顛覆國家政權(quán)，破壞國家統(tǒng)一，損害國家榮譽和利益；
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；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對方難堪；
6)謾罵：以不文明的語言對他人進行負面評價；
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；
8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
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)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)