《Going Critical》读后感,病毒性传播的解释与探索
“求扩散”、“10K+”、“疯转”、“爆款”,相信你对这些词不会感到陌生。从社交媒体诞生伊始其病毒性传播的特质就对传统媒体和“传统的互联网媒体”造成巨大冲击。社交媒体是互联网中最容易制造“巨头”的一大类别。腾讯、Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn、微博、SnapChat甚至是Line,这些公司每一个都在各自的市场中具有巨大的社会影响力。
极诣今天要为数字营销者们介绍的这篇Kevin Simler的论文《Going Critical》将“病毒性传播”/“扩散”用生动的模拟明明白白地为我们呈现出来,不但值得我们学习,也为我们创造了许多思考空间。该论文提供了与读者互动的模块供读者自己通过“微调”参数来观察传播的趋势,极诣希望本篇能够抛砖引玉,鼓励大家去原文深度阅读。
SIR模型和SIS模型
下图中浅灰色的S(Susceptible)代表易受影响者,蓝色的I(Infected)代表受感染者,或者受营销者,深灰色的R(Removed)代表不再被影响者。

传播的整个过程便是将浅灰色不停转化为蓝色,蓝色经过一段时间变为深灰色不再改变状态。假设我们模拟的是传染病,那么深灰色就是那些已经死亡的病例,无法再感染其他人。一些传播,如澳洲尚未熄灭的大火便是这样,一旦烧尽则无法再次被点燃。这就是SIR模型。
实际上,在现实生活中特别是文化和流行中很少会有Removed这样的状态。即使你看过一部电影不再二刷,你依然会影响周围人去看这部电影再次成为Infected。这种新的模型就被称为SIS模型。
启示:要让你的内容具有不断或者反复影响消费者的能力。你的产品或者服务需要有这样的特质。
病毒的传染性
我们之前图里提到了Transmission Rate(转化率),在作者原文中您可以进行调整。在多次实验后你会发现,这个转化率在22%和23%之间差异非常明显。也就是说病毒的传染性并不是连续的影响。23%和22%之间存在一个悬崖,23%往下低半点,病毒的持续性就会发生巨大变化,很难维持。反之病毒的传染性达到23%后大部分时间这种流行将会近似于永久。
在营销中这种病毒性可以看作内容自身具有的特质,极诣早在2014年就提出了社会化媒体的SEKSI法则,这就提供了提升病毒传染性的具体思路。
- Status:转发公益内容让我觉得充满正能量
- Entertainment:独乐乐不如众乐乐
- Knowledge:分享新闻和信息让我成为“社会人”
- Solution:转菜谱,转教程,转养生秘方
- Intimacy:时不时一起怀旧一把?
启示:不遗余力地提高内容的病毒传染性,不要输在那1%上。
SISa模型与免疫体
SISa模型增加了Spontaneous Activation。也就是说每个个体会有机会自发变成Infected的状态。通过实验我们可以发现这种原发的情况相对于Transmission Rate相比影响率要小许多。这就是为什么人类历史上许多发明因为没有立即普及、继承、传播马上消失了,随后又反复被发明。这解释了为什么许多翻唱歌曲会比原唱更有名,这也解释了印刷术发明的争论和微积分发明的争论。
另一种结点叫做免疫体,我们可以联想用于“隔岸观火”的护城河。它们挡住了扩散传播。

免疫体就像“绝缘体”,它们无法被影响。当我们把转化率仍旧设为23%时增加免疫体在网络中的比率,实验发现无法再形成持续地流行。当扩散达到一定程度后就很快受阻而消亡,这也是为什么疫苗接种并不需要到达百分之百就可以有效防止流行病的发生。核反应堆中会通过加入免疫体调控反应在临界点上下从而保证安全。核电厂和核武器的区别正在这里。
启示:就像许多历史上伟大的发明都存在历史的局限性,好的内容如果不能与正确的人群产生共鸣那好的内容往往会被“浪费”。追求传播就要“接地气”不能“曲高和寡”。
结点的“度”和网络稠度
当实验的每个结点能感染周围4个结点时,我们知道转化率的“悬崖”在22%到23%之间。但我们让结点能够感染九宫格外围8个结点时,转化率“悬崖”移动到了12%和13%之间。

当人们更加多参与社交时,流行更容易形成,因为每个个体能够影响的人会更多。这解释了为什么“城里人会玩”,不过,互联网改变了人口密度影响下的流行扩散,我们发现许多“社会摇”在村里流行起来。

Facebook和其模仿者“校内网”的流行正是借助了校园内的网络稠度。反之校外的网络稠度更低,不利于流行的扩散。Facebook通过提高转化率解决了这一点,“校内网”转型“人人网”却失败了,这里虽然有移动互联网发展的因素也有竞争对手的因素,但是人人网未能提升内容的转化率是重要的败因。年纪稍大的网民可能对ChinaRen校友录还有印象,它的成功被人借鉴,但是失败却被人忽略了,着实可惜。
启示:制造病毒性传播必须在网络稠度强的条件下进行,这会让对内容质量的门槛降低许多。Influencer作为结点会有更多的“度”可以尽快触达人群,精英团体也有更多人脉关系,获得他们的帮助会让你更容易获得社交媒体的成功。
知识的传播和技术的推动
Kevin Simler的论文还阐述了知识的传播以及知识和技术的相互推动进化。一位位天才正是继承了前人的发现和总结才创造了新的科学。要加速这个进程就必须让他们获取其他人的知识的路径缩短。把一群天才放到一个大学、一个学术组织、一个实验室都是解决传播路径问题的方法。

互联网的出现让知识的传播路径和技术的普及的速度几何级加快,但是一群人中学术败类、沽名钓誉的人越多,免疫体也就越多,数字营销的环境也一样。
启示:营销界有许多无视生存者偏见鼓吹成功学的,也有许多提倡黑帽黑客追求短期利益的,还有更多宣扬伪概念哗众取宠的人存在。营销者要仔细甄别,警惕“被反营销”。
写到这里,笔者深刻感到所总结的这些东西的精彩程度比不上原文的十分之一。最后,再次希望各位有能力的极诣的读者去“把玩”一下Kevin Simler的实验,希望能给你更多启发。地址: