微信作为中文世界里最大的传播平台，每天有无数的人在研究它的传播规律，怎样让一篇文章的阅读数最大化呢？然而光是定性的研究是没有什么卵用的，今天给大家展示一下文艺青年聂老师的数学功底，还原你一个真实的传播数据，也还原一个文理全才的聂老师，要不然各位都快忘了咱是清华理工男啊，hoho～本文来自于我上周日在插座学院的现场教学课里的教案，很多同学希望我能整理出来，因为他们现场居然没！听！懂！我想问你们数学真的是体育老师教的吗？

在推导传播公式之前，我们先假设几个经验值参数，这个数值只是一个经验值，没有精确统计过，有的人会表示不服，不过没关系，我们重点是讨论公式，你看明白以后可以按照你认为的数值代入即可：

1. 人均好友数HY

每个微信用户的好友数量不等，有的社交狂人有上千甚至几千（当然5000是上限），有的少至一两百。我们设置这个平均数值为HY=300。

2. 曝光率 BG%

一篇文章无论是群发给该号的订阅者，还是转发到朋友圈，又或是转发到群里，一定会有一定量的人并没有给机会让这篇文章展示出来就无视了(准确的说是没有出现在手机屏幕上)，比如说，刷朋友圈的时候并没有耐心刷到这篇文章就放弃了，比如说订阅的文章积累了很多，并没有所有的未读都去浏览（连标题都没有看过，也就是说没有让这篇文章展示在屏幕上或者眼球里）。这个数值和每个用户的好友数HY值是负相关的，也就是对方好友越多，你转发的文章在朋友圈被他看到的几率越低，因为好友越多，要看的朋友圈内容就越多，被看到的几率就越低。这个数值我们定为有一半机会看到标题，也就是 BG%=50% 。

3. 打开率 DK%

当你在订阅号里或者朋友圈里看到很多文章，你会主动点开标题进去阅读的少之又少，这就存在一个比例，这个数值和刚才的曝光率不同点在于，这个是确实在手机里展示出来了，你也看到标题了，只是对这个标题对应的内容不感兴趣，于是没有点进去看，所以这个数值大小取决于该文章标题的文案和封面图片是否吸引。在这里，我们设置DK%=10%。

综合，2，3两点，我们可以有一个衍生数值，即

4. 阅读率YD%

YD%=BG%*DK%=50%*10%=5%,也就是说100个潜在读者中，只有5个真正点开阅读了。因此，平均每一个转发会带来 HY* BG%*DK%=300*50%*10%=15个阅读数。不同的用户的转发效果不同，，这是一个所有人的平均值。

5. 转发率 ZF%

每多少个人阅读了会有一次转发行为呢？这个数值还是比较确定的，取决于内容的精彩程度，不会因为样本的不同这个比例就不同。当然某篇带有明显的地区，或者学校，或者公司等共同属性的群体中的共鸣性传播会大大提高，比如一篇写清华的文章，在清华校友中的转发率肯定很高。这点我们暂不考虑。

粉丝1万的公众号

有了以上经验值，我们便可以模拟出一个粉丝数 FS=10000粉的公众号发出一篇文章后它的传播路径：

Step1：虽然有10000个读者都收到了来自该公众号后台群发的此篇文章，但按照我们以上的参数，可以得到，最初的这批粉丝读者带来了10000*(50%*10%)=500个阅读,这就是原始阅读数，这个原始数据很重要，要加深理解，这就好像是上帝造人时造出的第一批人，因为有了他们，才有了此后延绵不绝的生生不息。这也是为什么我们要把粉丝数做大的原因，因为粉丝不够多，原始阅读数就不够大，那么后面的繁衍能力就不强。

Step2：这500个阅读中，一定会产生第一次的转发行为，会有多少个转发呢？这就用到了我们上面提到的转发率ZF%概念，会产生 500*5%=25个转发。由第一批读者带来的25个转发，正是一次传播的开始。

Step3：刚才上面提到每一个转发可以带来300*50%*10%=15个阅读，那么第一轮的25个转发会带来多少阅读呢？即 15*25＝375个阅读，这375个阅读又能带来多少二次传播的转发数呢？15*25*ZF%=15*25*5%=25*75%

以此类推

Step4：三次传播的转发数是25*75%*75%

Step5：四次传播的转发数是25*75%*75%*75%

。

那么最终传播是在第几次的时候停下来了呢？假设是第n+1次

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