近日，盈灿咨询发布《互金平台移动端影响力百强榜单报告》（以下简称“《报告》”），旨在反映互金平台在移动端的影响力情况。《报告》是根据500家平台在平台微信公众号、平台APP、平台微博、新闻客户端、QQ群等常见移动端的数据，选取反映平台在移动端影响力的指标，运用加权分组线性打分法计算得出，并对影响力总分降序排列前50名的平台予以展示。
本期新增200家样本平台，涉及第三方支付、征信、互联网理财、互联网银行、互联网证券、金融科技等,榜单展示平台也由50名增至100名。
9月，移动指数为155.66，微信指数、APP指数、微博指数、新闻指数分别为126.16、104.78、166.72、234.01。
本期榜单结果显示，支付宝、微信支付、拍拍贷位居前三。从各子项得分来看，在微信端，聚爱财、轻松筹、支付宝位列前三；在APP端，微信支付、支付宝、随手记位列前三；在微博端，分期乐、拉卡拉、京东金融位列前三；在新闻端，支付宝、陆金所、微信支付位列前三；在QQ群端，宜人贷、支付宝、人人贷位列前三。
报告原文如下：
报告概要及变动说明
报告概要
《互金平台移动端影响力百强榜单报告》旨在反映互金平台在移动端的影响力情况。是根据500家平台在平台微信公众号、平台APP、平台微博、新闻客户端、QQ群等常见移动端的数据，选取反映平台在移动端影响力的指标，运用加权分组线性打分法计算得出，并对影响力总分降序排列前50名的平台予以展示。榜单报告分析部分由宏观分析（含互金行业移动指数）和微观分析（互金平台点评）两部分组成。
排名不代表投资建议，请读者理性对待。
本期百强榜单变动说明
本期新增200家样本平台，涉及第三方支付、征信、互联网理财、互联网银行、互联网证券、金融科技等,榜单展示平台也由50名增至100名；
本期移动榜单制作时，对APP及微信端指标权重进行适当调整。其中，APP端权重由0.13提升为0.20，微信端权重由0.44降低为0.37；
本期对新闻评分新增正负面新闻判断机制，针对负面新闻给予一定的减分机制。
本期移动指数变动说明
由于本期样本平台有变动，故在计算移动指数时，采用除数修正法，对原基期值进行调整，得出2016年第四季度的新基期；
同时，在计算移动指数时，APP端权重由0.14增为0.21，微信端权重由0.47降低为0.40。
2016年9月互金平台移动端影响力百强榜单
2016年9月互金平台移动端影响力榜单报告
本月，移动指数为155.66，微信指数、APP指数、微博指数、新闻指数分别为126.16、104.78、166.72、234.01。
本期榜单结果显示，支付宝、微信支付、拍拍贷位居前三。从各子项得分来看，在微信端，聚爱财、轻松筹、支付宝位列前三；在APP端，微信支付、支付宝、随手记位列前三；在微博端，分期乐、拉卡拉、京东金融位列前三；在新闻端，支付宝、陆金所、微信支付位列前三；在QQ群端，宜人贷、支付宝、人人贷位列前三。
宏观分析
由移动指数可见，本期互金行业移动化水平较基期有所提升，且首度微信、APP、微博和新闻端均较基期景气。对比上月，本月微信、APP、微博有更好表现，微博提升最为明显，主要是文章阅读情况变好所致。
APP端，截止本月，单平台安卓端APP平均下载量达6851.08万，平均评论数达2.44万。APP下载量及评论数出现增长峰值。
微信端，本月单平台平均推送34.15篇微信文章，与上月几乎持平，单篇文章的平均阅读数为2028.01，较上月继续增长，单篇文章的平均点赞数为23.27，点赞率达1.15%，较上月回升，点赞数和点赞率均处于较高水平。综合可见，本月平台微信运营情况稳中有升。
新闻端，截止本月，单平台平均新闻数为40.81，较上月的猛增后恢复正常水平，相较7月增长1倍。平均评论数为8.63，较上月增长1.43倍。
微博端，截止本月，单平台平均粉丝数为11.71万，单平台微博数为1970.83。单平台平均微博数为44.28，单平台平均点赞数、评论数、转发数分别为1442.46、490.70、957.50。单篇文章的点赞数、评论数、转发数分别为32.58、11.08、21.62。受微众银行、牛股王、银联商务、最惠保、和包等新加微博运营火热的样本平台的影响，本月微博端数据表现几近翻倍。可见对于公众属性较强、面向对象较强的互金平台，微博运营有其重要价值所在。
平台点评
芝麻信用本月排名下降较多，主要是微博和新闻得分下降所致。芝麻信用是第三方征信行业唯一上榜平台，相较其他征信平台有很好的移动端表现，这得益于其内嵌在支付宝APP中。伴随着人口更迭、支付移动化，芝麻信用已能获取各种场景化数据，目前芝麻信用已与诸多贷款机构展开合作。“随风随风潜入夜，润物细无声”，芝麻信用的“病毒”潜移默化地影响到我们的生活。
微众银行和网商银行是本期入榜的两家民营互联网银行。由两者影响力对比雷达图可见，微众银行在各移动端的表现优于网商银行，这或与两者在股东集团中所处的战略位置相关。微众或是腾讯金融的主力，而网商或是蚂蚁金服的组成部分，故微众银行在移动端发力多于网商银行。
钱牛牛（原钱升钱）本月进入前100。目前钱牛牛网贷业务均为纯移动端，其APP下载量仅在安卓端即已达千万，在网贷类平台中表现较好。本月微博做中秋电影票抽奖活动，引发广泛关注、评论及转发，微博影响力较上月猛增。
51信用卡本月排名提升，主要是C轮融资新闻提升平台热度值所致。且其本月微博和微信也均表现良好。51信用卡主打信用卡管理APP，目前其安卓端APP下载量近3000万，处于互金行业前30的位置。信用卡用户可谓量大且优，故平台凭借在信用卡领域的数据积累，将助力平台在其他借贷领域开展业务。
富途证券、老虎证券、牛股王本月进入前100。三者均为证券投资类互金平台，不同之处在于市场和业务模式，但三者对移动端的重视程度都较高，尤其在APP端和微信端。对比三者在各移动端数据，老虎证券在APP端略胜一筹，富途证券在微信端具有一定优势，而牛股王则在微博端优势明显。
付融宝本月进入前100。付融宝拥有上市和风投双重背景，目前平台累计交易金额超过60亿元。在移动端，其微信和APP，及旗下消费金融资产端麦芽贷APP近期均有较好的表现。
互金行业移动指数制作说明
互金行业移动指数，用以衡量整个互金行业的移动端发展情况。由影响力较大的500家互金平台的移动端数据得出。移动指数下设微信指数、APP指数、微博指数、新闻客户端指数四个一级指数，移动指数由四个一级指数运用层次分析法加权得出，权重见表“2016年9月互金行业移动指数指标及权重”。设2016年6月为基期，2016年第四季度调整后的新基期见表“2016年四季度基期”。
表 2016年9月互金行业移动指数指标及权重
表 2016年四季度基期
互金平台移动端影响力榜单制作说明
表 2016年9月互金平台移动端影响力榜单涉及数据源、指标及权重
上表为本期互金平台移动端影响力榜单涉及数据源、指标及权重，其中，各指标、权重确定方法、打分方法、分析方法简介如下。
指标简介
影响力表征平台发布信息的影响情况，影响力指标越高，说明平台发布的内容被越多的用户看到，可体现在文章数、阅读数、点赞数、评论数、转发数上。均为客观指标，含义如下。
（1）文章数。
文章数指平台移动端在统计时间段内发布的文章总数量，正向指标，包括微博文章数、微信文章数、平台相关新闻数。
（2）阅读数、平均阅读数、最高阅读数。
阅读数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的全部阅读数，正向指标，包括微信公众号阅读数。
平均阅读数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的平均阅读数，正向指标，
最高阅读数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的最大阅读数，正向指标，
（3）点赞数、平均点赞数、最高点赞数、点赞率。
点赞数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的全部点赞数，正向指标，包括微信、微博点赞数。
平均点赞数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的平均点赞数，正向指标，
最高点赞数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的最大点赞数，正向指标，
点赞率指平台移动端在统计时间段内的点赞数与阅读数的比值，正向指标，
（4）评论数、平均评论数、最高评论数。
评论数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的全部评论数，正向指标，包括微博、新闻、APP。
平均评论数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的平均评论数，正向指标，
最高评论数指平台移动端在统计时间段内所发布的全部文章的最大评论数，正向指标，
（5）关注人数。
关注人数指平台移动端在统计时间段内的参与人数，正向指标，包括第三方QQ群中的平台关注人数、APP下载量、微博粉丝数。
评分及分析方法
权重确定方法
本报告的权重由层次分析(AHP)法得出。
确定评级采用的AHP法的标度方法。
构造判断矩阵。
运用两两比较方法，对各相关指标进行两两比较评分，根据中间层的若干指标，可得到若干两两比较判断矩阵。
一致性检验。
在层层排序中，要对判断矩阵进行一致性检验。在特殊情况下，判断矩阵可以具有传递性和一致性。一般情况下并不要求判断矩阵严格满足这一性质，但从人类认识规律看，一个正确的判断矩阵重要性排序是有一定逻辑规律的，例如若A比B重要，B又比C重要，则从逻辑上讲，A应该比C明显重要，若两两比较时出现A比C重要的结果，则该判断矩阵违反了一致性准则，在逻辑上是不合理的。因此在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性，需进行一致性检验。只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析。
一致性检验的步骤如下：
当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，C.R.>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新修正。
本评级的判断矩阵的单排序一致性比例和总排序一致性比例C.R.<0.1，均通过一致性检验，本评级判断矩阵是可以接受的。
计算权重。
本评级采用和法计算权重。对于一致性判断矩阵，每一列归一化后就是相应的权重，对于非一致性判断矩阵，每一列归一化后近似其相应的权重，再对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。具体的公式为：
评分方法
（1）数据对数变换。
为减少变量的波动,与其他变量的波动水平相适应，使得不同维度的指标之间可以相互比较、运算，首先对相关数据进行对数变换，即
（2）相对线性评分。
设一组数据的最大和最小值分别为100分和0分，根据相对线性评分法，
分析方法
本文针对结构化数据做统计分析，非结构化文本数据进行文本分析。
未来方向
由于时间仓促和水平所限，同时受数据获取、实现难度和时效性的影响，本报告也存在一些不足与需要改进之处，我们将不断迭代和完善模型版本，以更全面的数据，见证并详细记录互金行业及平台的移动端发展历程。
未来本报告将致力于在以下几方面做出完善：
扩充数据源。如增加广播和视频客户端，实现微信及APP端成交数据的抓取等。
完善指标。加入指标，如加入表征平台服务用户情况的服务力指标，如互动情况、移动端栏目设置、成交等；完善现有指标，如实现区分文章原创、区分活动及软文、有效评论、情绪相关的算法，判断新闻文章是否主要讨论平台相关的算法等。
评分方法调整。如识别同类间去重与异类间去重的影响等。
权重调整。如根据传播实力及权威性对新闻媒体赋予权重，增大区分度较大指标的权重等。
灵敏度测试。如判断及解释异常值和异常趋势等。
关于以上，本榜单将在以后的评估中根据现实情况做出调整并予以公示。
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