番茄免費小說各項數據解析

一：番茄放量機制

番茄放量顧名思議就是番茄官方給某部小說作品進行全app平台智能算法推送到用戶手機裡，從而用抖音快手專業叫法叫做展示量

展示量推送位置（男女頻首頁，搜索頁，分類頁，新書頁，榜單頁）

而這展示量到底有多少，隻有番茄系統自己知道，因為是智能推送，智能獲取流量池，智能獲取用戶行為興趣以及習慣。

如果從放量機制中研究，大概有以下幾個量級

5000展示量，1萬展示量 ，5萬展示量，10萬展示量，20萬展示量，50萬展示量，100萬展示量，500萬展示量，1000萬展示量，5000萬展示量

但展示量又與作者後台中的閱讀數和書籍封面頁面中在讀數成正比關系。

番茄有兩種放量方式觸發：

1：主動放量（是指作品達到一定的字數，主動觸發放量機制）

2：被動放量（是指作品某些數據達到一定的條件從而觸發放量機制）

放量邏輯舉例：

一家餐飲店擁有10萬會員，這家餐飲店來了一個高級廚師，做了一款新菜品，餐飲店把這款菜品要進行免費品嘗測試

從10萬會員，抽出1萬普通用戶，進行全方位，全渠道方式，推送信息通知，而免費期限為期一周。

第1天接收到信息2000人（有500人有興趣，有1000人沒興趣，有500人有興趣卻沒時間）

第2天接收到信息5000人（有2000人有興趣，有1000人沒興趣，有2000人有興趣卻沒時間）

第3天接收到信息3000人（有1500人有興趣，有500人沒興趣，有1000人有興趣卻沒時間）

3天時間已過，實際到店免費參與品嘗人數為：4000人，有2500人沒興趣，還有3500人（為潛在用戶）

而免費活動日期并沒有結束，餐飲店再次給這1萬用戶推送信息通知。

已經免費品嘗了的4000人，對這個信息已經過濾。

2500人沒興趣，再次看到信息通知，依然沒興趣。

3500人有興趣沒時間的用戶

第4天來了500人（3500人沒時間或沒興趣）

第5天來了1000人（2500人沒時間或沒興趣）

第6天來了200人（2300人沒時間或沒興趣）

第7天來了100人（2200人沒時間或沒興趣）

總結：7天日期，總共到店人數為5800人，而沒興趣或沒時間用戶：4200人。

菜品吸引率：百分之58.

菜品拒絕率：百分之42

而這5800人品嘗菜品的人裡：有3200人反饋菜品非常好，有1000人覺得一般，有1600人覺得不行

菜品優評轉化率：百分之55

菜品良好轉化率：百分之17

菜品差評轉化率：百分之27

最後：餐飲店拿到各項數據報表一看，這個菜品所表達的數據挺符合主打菜品範圍，開始打算從新9萬用戶，再次抽出5萬新用戶繼續推送。

以上解析，僅表達個人分析邏輯，如有異議，可以回帖讨論，後續還有更多的數據解析貼。

序号1：番茄放量機制

序号2：番茄評分機制

序号3：番茄作者後台閱讀數和書籍封面頁在讀數的區别

序号4：番茄作者收益

序号5：吸量的重要性

序号6：想到再說

二：評分機制

書籍評分在作者圈裡争議大，很多作者認為：五星書評會影響評分或完讀率影響評分，當作者一遇到一星差評的時候，玻璃心嚴重，擔心評分會被降低，而已經降低的評分，作者會埋怨那些給差評的讀者。其實經過研究分析，以上都不能影響評分的高低。

影響評分真正的數據是三日留存（三天追讀率）（不是追更率）這個三日留存隻有番茄系統後台能看到，作者後台看不到的，外站渠道cp網站可以問到。

以下是評分所代表三日留存率

7.7評分-8.0評分=百分之1三日留存

8.1評分-8.2評分=百分之3三日留存

8.3評分-8.4評分=百分之5三日留存

8.5評分-8.6評分=百分之7三日留存

8.7評分-8.8評分=百分之9三日留存

8.9評分-9.0評分=百分之12三日留存

9.1評分-9.2評分=百分之15三日留存

9.3評分-9.4評分=百分之20三日留存

9.5評分-9.6評分=百分之25三日留存

9.7評分-9.8評分=百分之35三日留存

9.9評分-10.0評分=百分之50三日留存

問題一：為什麼我書完讀率可以，評分卻很低？

字數少的原因，如果有一波新流量進來，10萬字-30萬字，看的快的用戶，幾個小時就可以看完所有章節，而第二天待到作者更新章節後，讀者因為養書或者沒時間看，或者所追更的讀者少于這波新進的流量用戶，所以造成了10萬字完讀率表現方面都還可以，但三日留存沒提升上來，所以評分卻一直降低。

問題二：為什麼系統一直在給大量，評分卻很難提升上去？

因為三日留存的計算是與總流量相關，比如閱讀第一章有1萬人，要達到百分之30的留存，需要3000人追讀三天才能創造三日留存，如果有10萬人，需要3萬人創造三日留存，所以流量越多，用戶創造三留的比例越少，評分越難提升。

問題三：五星好評與差評到底影不影響評分？

如果在沒流量的情況下，五星好評與差評，的确能影響，但是五星好評要想漲評分，還是需要讀者用戶能夠追讀三天，而差評就不需要繼續追讀，直接可以影響。然而随着流量新用戶進入，後面的五星書評和差評就對評分沒有任何丁點影響。

ps：下面有人評分留言，不認同這種差評不影響評分的說法，那是因為作者都有幸存者偏差的思維所導緻。無非就是評分降了，恰好書評區有差評，覺得是差評影響了評分的邏輯。或 評分增長了恰好有五星評論，又覺得是五星評論影響了。

三：作者後台在讀與書籍封面頁在讀

作者後台閱讀數，是指閱讀第一章新用戶或一直跟讀的老用戶的數據，專業術語稱為：UV。

而在番茄系統中，閱讀數代表是吸量，不是作者口中所說的給量。

作者後台的閱讀數組成形式為：第一次新用戶點擊 N次老用戶點擊=閱讀數

作者後台流量調色圓盤能夠很好的反映出吸量的好與不好。

流量調色圓盤分為：書城 搜索 分類 其他（四個吸量通道），而書架 繼續閱讀（兩個留存通道）

隻要四個吸量通道有百分比就代表番茄系統正在給作品進行展示放量（區别在于這個放量量級以及持續時間）

書籍封面頁面的在讀數隻記錄第一次新用戶UV，也叫單純吸量，14天累積計算。

舉例（以下舉例數字随便填寫，隻用于方便各位能夠看懂意思。）

日期

曆史封面頁在讀數

更新後封面頁在讀數

新增在讀數

10月3日

1200人

1200人

0人

10月4日

1200人

1500人

300人

10月5日

1500人

2500人

1000人

10月6日

2500人

5500人

3000人

10月7日

5500人

15000人

9500人

10月8日

15000人

25000人

10000人

10月9日

25000人

55000人

30000人

10月10日

55000人

100000人

45000人

10月11日

100000人

120000人

20000人

10月12日

120000人

150000人

30000人

10月13日

150000人

170000人

20000人

10月14日

170000人

200000人

30000人

10月15日

200000人

230000人

30000人

10月16日

230000人

260000人

30000人

10月17日

260000人

290000人

30000人（ 3号的0人）

10.18日

290000人

319700人

30000人（ 4号的300人）

10.19日

319700人

348700人

30000人（ 5号的1000人）

10.20日

348700人

375700人

30000人（ 6号的3000人）

10.21日

375700人

396200人

30000人（ 7号的9500人）

10.22日

396200人

416200人

30000人（ 8号的1000人）

10.23日

416200人

416200人

30000人（ 9号的30000人）

10.24日

416200人

401200人

30000人（ 10号的45000人）

此張數據表，重點看10月17日之後的人數變化，那麼直接可以解答出為什麼在讀會降的問題，很擔心系統是不是沒給量了。這個真的是作者自己吓自己，鹹吃蘿蔔蛋操心。

降在讀并不代表系統沒給量，隻是這一波流量展示期間，你的吸量會越來越少，比如給你100萬展示流量，展示一個月，這一個月重複推送這100萬用戶，難道你能百分之百吸收掉這100萬用戶？

并不能好不。開頭因為100萬新用戶，直接吸量好，在讀人數猛飚，當到了一個吸量節點的時候，吸量會越來越少，而14天累積在讀會從吸量猛飚去覆蓋掉後期吸量少。

所以才會降在讀，但是不會一直降，它會降到一個14天的平衡點維持。

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