?
自己辛辛苦苦产的粮如果想让粉丝能第一时间吃到 ?
应该
?不应该（看清楚是不应该不应该不应该，重说三）
蓝V的粉丝们的信息流里能刷到的蓝V博文是有上限的，即首页刷新出25条微博，其中最多有比如4（这个数字因人而异，正比于你关注的蓝V账号比例）条蓝V博文。所以
想不被强制关注其他账号，在刷微博的时候要注意避开夹在信息流里的账号推（guang）荐（gao），并且，在点进太太主页和视奸太太主页的时候，不要误点到屏幕中央的“关注他们”。
?当然使用手机微博的时候很容易点到，图中点到你就被强制关注了57个。
如果不小心按到上面了，千万别直接松开，而是应该赶紧把手指移开或者按Home键返回桌面别让这个按钮按下去。
平时被零星强制关注，有时候是应用引导的关注（比如微博钱包每次给你发信息都会强制关注），有时候是误操作，也有时候是被灰产卖了。
建议电脑端从https入口进入微博，也就是用 https://weibo.com 进入微博，同时修改浏览器书签把那个s加上。
?
这样就不容易被强制关注或者强制点赞了。
同时，你可以让自己的关注数维持一个整数，这样被偷偷关注第一时间可以发现。
（被强制的关注账号本身较容易被限流，所以虽然他也在发微博，但你可能很久才会发现）
当然，用微博国际版，第三方微博客户端可以解决以上问题，也可以选择特别关注太太，分组刷微博，搜索...还原时间线大法。
限流本质就是类似FaceBook的EdgeRank算法，我去阅读了相关文章，结合@来去之间 微博透露的零碎信息总结了此规律，不甚全面，但是可以部分解释目前微博的现状。（当然微博信息流规则也是不断改动的）
在2014年5月之前，你首页的信息流是正常的，但是在5月微博信息流改动了，号称“优化信息流展现机制”，降低垃圾营销出现率。
恩，号称优化信息流，实际效果呢？
?其实EdgeRank算法本身是没问题的，就如同谷歌的PageRank算法，但是为什么同样采取PageRank算法的百度就……因为广告商充钱变强了啊。
简单科普一下信息流的大概原理——实际肯定比描述的要复杂多。
把你关注人的新微博视作一个“信息池”，在“优化信息流”之前，信息池是按照时间顺序推到你首页形成信息流，新微博发布的时间是判断他们在信息流顺序的唯一标准，所以在“优化信息流”之前首页时间线是正常的。
在“优化信息流”之后呢，信息池内的所有新微博都会有一个权重，每次刷新首页时，从信息池内选择权重靠前的微博按照顺序构成你的信息流。
所以重点就看谁权重高了，这个权重跟很多因素有关，主要因素有三个：亲密度，质量分，新鲜度，这三个因素是相乘的关系。
亲密度：主要指的是太太和粉丝的互动情况，互动越频繁亲密度越高。
质量分：指的是新微博的质量，质量越高分数越高 。
新鲜度：指的是随时间流逝带来的权重衰减。
除此之外算法还有一些随机因素，为了让用户摸不清规律（笑）。当然后期在引入了机器学习之后， EdgeRank 会更加细致和复杂。引用下面一段话：
用深度神经网络理解图片内容和文字内容，从而可以知道相片中的物体是不是用户感兴趣的，可以知道新鲜事的讨论话题。随着产品迭代，也加入了更多产品特征，诸如阅读时间长短、视频内容、链接内容等，取关、隐藏一个源。
用机器学习预估新鲜事的质量。通过构造了一份问卷调查，访问了若干用户来收集数据，用收集的数据构建了一个机器学习模型，用于 NewsFeed 排序时预测一条动态的质量，将预测的质量分数作为最终排序的一个特征。
?简单来说就是机器会理解一条博文的内容（包括文字，图片，链接）并且预估质量分，所以尽量加油提高产粮质量吧。
如果机器识别出来了虚假宣传，不实消息，恶意诱导用户等行为会被限流。
所以图片二维码也会被揪出来。
推荐系统其实是互联网公司利用机器学习技术，给不同的用户分类（用户画像）来推荐不同内容的过程。
信息池里的内容推送成信息流有个性化推荐的过程。
简单来说，假设控制亲密度，新鲜度都一样，同一个太太产的粮对不同的粉丝质量分是不一样的，因为不同粉丝喜欢的内容也不一样。
接下来简单科普一下个性化推荐的核心思想。
用户画像
简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
电商用户画像——举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”，甚至还可以判断出你孩子大概的年龄，贴上“有5-10岁的孩子”这样更为具体的标签，而这些所有给你贴的标签统一在一起，就成了你的用户画像。
新浪的用户画像很可能是这样的（大意）：
申请兴趣领域认证的太太一般都会被划分进一个专业领域（以下简称专业），包括：
互联网资讯，科学科普，历史，军事，数码，萌宠，星座命理，搞笑幽默，情感，健康养生，音乐，电视剧，综艺节目，电影，摄影，运动，体育，美食，旅游，汽车，设计美学，美妆，时尚，动漫，游戏，法律，母婴育儿，娱乐，文玩收藏，人文艺术，健康，财经，婚庆，读物，教育，房产家装，公益等
对粉丝来说，会有自己的标签（可能会有多个），类似： ?
游戏，动漫，影视，搞笑，文学，媒体，音乐，美食，军事，美女，美容，宠物，互联网，旅游，时尚，体育，设计，数码，星座，摄影，股票，科技，语录，购物，外语，教育，服装，豆瓣，汽车，健康，财经，交通，医疗，电台，电商，育儿，家居，舞蹈，公益，婚庆，心理，地产，天气，建筑，招聘，佛教，彩票等
专业和标签之间存在对应关系，对口专业的博文更容易被推送给粉丝。
比如某个电影太太剪了一个视频发在微博，那么：
鉴于某个专业的太太粉丝构成基本都是和本专业对口的，所以建议太太多产本专业的粮更容易被人吃到。
如果要跨专业产粮，比如一个电影太太突然出了一个历史科普——
大部分粉丝都是为了电影关注太太的，所以带这个标签的人很少，所以大部分粉丝都看不见这条也不会去互动，这导致质量分提不上来，然后随着时间过去新鲜度衰减更难出头……
对太太来说就是刷新半天0评论0转发0赞极低的阅读量怀疑自己是不是刷了假微博——虽然可能已经有几万活跃粉丝。
所以如果粉丝兴趣单一，最好不要跨专业产粮，会被限流到怀疑人生。
如果太太真的多才多艺跨专业产粮，可以试着这样做
当然，各个专业之前也有相关性，我只是举了一个极端点的例子。
比如一个漫威太太（咳）可能同时积累了电影和动漫两个专业的影响力——但系统把你分为了电影专业。你的粉丝也很有可能同时带有影视和动漫两个标签，所以太太不管是产视频还是产漫画应该都会有不少人看到。
当然真实算法远远比这个复杂，因为每个用户有自己的用户画像，比贴标签复杂的多，会根据用户画像精准推送（还会看到精准投放广告）。
除了用户画像之外还有一种机制是常见的：
?协同推荐
?协同过滤是推荐算法中目前最主流的种类，可以分为两种：基于物品的推荐和基于用户的推荐
这里的“物品”可以是新微博，也可以是新博主。举个好理解的例子：
总结：太太的真爱粉们如果在太太的产粮下积极互动，不仅可以提高亲密度和质量分，还可以增加这个粮被更多可能喜欢吃的人看到的概率。同时也会提高可能喜欢你们的太太的潜在粉丝看到太太的概率。
所以你还在等什么？
?
?
了解了 EdgeRank 算法和 协同个性化推荐之后，限流的机制已经一清二楚了。
但是太太有很多种，橙V，金V，自媒体等等，对于不同的认证类型，权重也会受到影响。
金V，蓝V，普通用户，内容博主，媒体博主等等其实是分开竞争的。
也就是说信息池又可以分为几个格子，不同博主的微博会进入不同格子，每个格子里取权重高的进入信息流。
以蓝V为例，假设你关注了100个账号，其中15个是蓝V，那么你信息流里面能刷出来的蓝V的动态不会高于15%。（据说这是为了防止几天发一条的真人账号被淹没在企业营销号一天几十条的信息海里）
这就是对蓝V的额外限流政策，所以有的蓝V会抱团去抢热评为了KPI。（参考： 怎样看待微博蓝v抢热门？）
如果结合前面的信息流算法，可以发现，蓝V的马太效应非常非常严重！
因为蓝V是和蓝V竞争的，那些博文质量高粉丝亲密度高的蓝V（比如薄雾，杜蕾斯，婆婆，etc）拥有的优势是巨大的！
所以中小蓝V如果想做好做大，应该更努力原创自己领域的高质量博文，培养高亲密粉丝，并且抓住那些传播节点用户，尽量让自己的每一条微博都能让他们看到再滚雪球。
（我听说海尔前几天突然来剑三建了帮会？）
另外，正常的转发抽奖这种营销活动，也会被算作这15%内，所以玩抽奖的时候尽量避开那些关键字吧。
金V可能也有类似的机制， 一个猜想不一定对，个人刚升上金V感觉阅读和互动都降了，不知道其他较小的金V有没有类似的经历。
简单来说
你使用的粉丝头条=别人的广告
你强制关注了别人=别人被塞了僵尸粉
同理，你在首页刷到的各种广告其实（大部分）是广告公司使用的粉丝头条，还有信息流第三条固定刷出来的粉丝通广告。
（
什么叫粉丝通广告？请看下图。
）
如果一个太太最近互动率阅读量高，那么新浪就会为TA“官方推荐”粉丝。
?这是 @微博名人 的 垂直中小V推荐计划，可以参考计分方法。
这些粉丝哪儿来的呢，一方面是前面推荐关注的分组，另一方面是新建的号在选择兴趣之后随机推荐。
而这些新建的号……很多时候就是营销公司，微商建的僵尸小号。
当然僵尸粉也分很多种，最低级的没有头像，昵称叫“用户xxxx”之流，一般都是60个关注。 ?
?稍微高级一点的，会有头像，有昵称，更高级的还有达人，还会发微博假装是个活人（我就不一一列举了），当然也有真人很久不用的账号突然关注你。
?以上是某个卖粉丝网站的价格，点进最便宜的”特价粉“看看：
注意到那个“此类粉丝以后会培养成高级粉”了吗。你可以试着翻翻自己粉丝列表，会发现以前那些没头像的都有了头像改了名字，那就是他们在成长。
普通人也会被塞僵尸粉，引用一段 关于僵尸粉、塞关注、被单向之类的恶心事儿 里的话：
注意，划重点。僵尸粉会通过关注微博中的普通人，来讲自己伪装成普通用户来规避站方处置。一些在微博上很活跃的普通人会被塞僵尸粉，主要来源在这里。给你僵尸粉，对站方没啥意义，但对于垃圾生产者来说，能够一定程度上规避垃圾账号被封杀，从而卖出更多的粉。这一点前阵子微博管理员发布的公告里有提及，对买粉的账号也有相应的处置。
?微博智能反垃圾系统可以清除一部分低级僵尸粉，但总有长大了的没被清除掉，你去申请粉丝修正也一样无法彻底清除他们。
微博无法识别僵尸粉的另一个表现是：
如果你去购买一次粉丝头条，那么就会新增很多僵尸粉。
然而几个月后，再去查看历史订单，你会这些僵尸粉已经成长为了高仿微商号。（参考：为什么微博那么多高仿号？）
这足以说明僵尸粉的来历和生命历程，以及新浪无法识别某些已经长大了的僵尸粉。
（顺便这次推广来的唯二真人号已经把我取关了
(′°????????ω°????????｀) ）
另外，在微博限制必须验证手机后，淘宝那些短信验证服务的店提供的号码都已经不可用了——因为一个手机号只能验证一个微博号。
相信大家都遇到沉寂很久的互关好友突然开始发一些垃圾广告只能忍痛取关的经历吧，那就是上图0.1元一个的真人粉丝。
也有一些活人小伙伴是不小心点到了前面的“批量关注”关注你的，可能很长时间他们都不会发现。
?总之，如果你不是那种看到涨粉就开心的博主，每天给你强塞的僵尸粉会拉低你的互动率。
一般太太都会发现每天都会涨很多僵尸粉和掉一部分粉——掉的粉大都是前几天被关注你然后发现中招了的人。
（对了，一个人涨了1个粉丝中得到的快乐的分量，并不正好等于失去1个粉丝给他带来的痛苦的分量。也就是说，失去粉丝造成的伤害比得到粉丝带来的快乐多得多，所以看到掉粉会很不爽。）
分析一下，假设一个太太成功产了一次粮，转发阅读很多会发生什么？
最终结果就是每天固定增粉掉粉，最终净增某个数量的的僵尸粉（比如博主很长一段时间每日净增50-100僵尸粉）。
这就是毅种循环，循环结果就是你的粉丝中僵尸粉会越来越多，粉条花费也越来越高，你需要产更高质量的粮，粉丝需要更卖力的帮你转发点赞评论才能维持互动率……
如果定期清粉会如何？暂不说修正粉丝修不掉那些高级僵尸，就算你一个一个移除手动修掉了，会发生什么？你会发现还是毅种循环。
所以博主现在发新博谁能看到谁看不到都随缘了。
网络一线牵，看见全靠缘，为我们的友谊干杯！
博文头条产品上线之后也经过了几次改版，目前是这样的。
?
注意红框内的数字（PS：写文的时候我有约2.5w粉丝）。
可见并不是想象那种覆盖你的所有粉丝，博主也不知道11377这个数字怎么来的，很大可能是后台统计最近活粉数吧——很好这说明博主有1.4w的僵尸粉，折合一百多块钱呢。
（一个副产品是，你可以通过查看给别人买24h头条的费用来了解他的活粉数目，因为 21元=1000活粉）
有趣的是默认选了推广给6000人的潜在粉丝——对这些作为潜在粉丝的路人来说，这就是跑到他们时间线上的广告。可能他们会感兴趣，也可能洗了一波路人。 ——反正跑到我时间线上的人我都拉黑了。
博文头条还可以推广给其他更多用户：
联系客服
