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黃天文將用戶增長(zhǎng)分為三大流派，分別是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)派、實(shí)驗(yàn)增長(zhǎng)派和技術(shù)派，下面簡(jiǎn)單介紹下這三大流派：
1、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)派——做品牌和花錢(qián)買(mǎi)流量
市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)派做不好，叫流量獲取，這活誰(shuí)都能干，只要給錢(qián)就有量；做的好才叫用戶增長(zhǎng)，通過(guò)對(duì)渠道精細(xì)化運(yùn)營(yíng)來(lái)調(diào)控獲客成本和質(zhì)量。
2、實(shí)驗(yàn)增長(zhǎng)派——提出增長(zhǎng)假設(shè)，做實(shí)驗(yàn)
即，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出想法、預(yù)期效果、測(cè)試、復(fù)盤(pán)，這5步稱之為一個(gè)增長(zhǎng)周期，不斷循環(huán)這5步，致使數(shù)據(jù)達(dá)到增長(zhǎng)目標(biāo)。
3、技術(shù)派——就是大家常說(shuō)的“增長(zhǎng)黑客”，運(yùn)用技術(shù)套利，實(shí)現(xiàn)低成本增長(zhǎng)。
市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和實(shí)驗(yàn)增長(zhǎng)派在之前的文章里已經(jīng)介紹過(guò)（詳見(jiàn)本人之前的文章《如何用更少的錢(qián),帶來(lái)更優(yōu)質(zhì)的量？| 渠道質(zhì)量評(píng)估模型》和《沒(méi)有護(hù)城河的流量池，用戶來(lái)得快，流失更快》），所以今天就來(lái)個(gè)技術(shù)派跟大家分享一下。
真正做到know your customer（不是反洗錢(qián)的KYC哦），要像個(gè)“跟蹤狂”一樣，跟蹤用戶的關(guān)鍵行為，這個(gè)用戶看了首頁(yè)、又看了視頻頁(yè)、看了13篇文章、分享了1篇文章、點(diǎn)擊下單按鈕了、最終購(gòu)買(mǎi)了某件商品。
從第一次啟動(dòng)APP到購(gòu)買(mǎi)的整個(gè)過(guò)程，都是你監(jiān)控的范圍。甚至能通過(guò)購(gòu)買(mǎi)前的一些行為，來(lái)預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買(mǎi)概率，從而推動(dòng)成交量的增長(zhǎng)。
其實(shí)技術(shù)派的例子也是屢見(jiàn)不鮮：
如網(wǎng)飛（Netflix）通過(guò)分析客戶觀看的電影和節(jié)目，發(fā)現(xiàn)凱文史派西參演的電影和政治題材的電視劇都非常受用戶歡迎，所以才有的網(wǎng)飛制作電視劇《紙牌屋》；
商務(wù)智能公司RJMetrics的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，在使用其免費(fèi)產(chǎn)品期間，用過(guò)軟件編輯圖表的用戶與沒(méi)用過(guò)此功能的用戶相比，轉(zhuǎn)化率高出一倍之多，隨后每多使用一次，其購(gòu)買(mǎi)的可能性就會(huì)提高。
通過(guò)以上幾個(gè)例子，大家可以知道，大體邏輯就是基于用戶的行為，來(lái)判斷用戶另外一種行為的概率。紙牌屋的例子是通過(guò)用戶的觀看習(xí)慣，來(lái)推斷新產(chǎn)品是否受歡迎。RJMetrics公司是通過(guò)購(gòu)買(mǎi)前的某些行為，來(lái)判斷用戶是否購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品。
因此，我們就引出今天的主題：技術(shù)派是如何利用邏輯回歸模型實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)的——這也是增長(zhǎng)三部曲的最后一部。
雖然在當(dāng)下，深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成為時(shí)尚，但邏輯回歸仍然堅(jiān)守在第一線，靠的就是其高時(shí)效性與高準(zhǔn)確度性。許多銀行和金融平臺(tái)利用此模型預(yù)測(cè)借款人違約的概率，在金融領(lǐng)域都能站住腳，足以看出邏輯回歸的江湖地位。
很多運(yùn)營(yíng)同學(xué)聽(tīng)到邏輯回歸模型都會(huì)大驚失色，覺(jué)得難度系數(shù)過(guò)高，所以下文提供了難易兩條路線供大家參考。第一條是“懶人”路線，第二條是“挑戰(zhàn)”路線。
“懶人”路線就是按照下文的步驟，把需求提給技術(shù)，也就是建模的過(guò)程交給技術(shù)（別跟我說(shuō)技術(shù)不會(huì)邏輯回歸模型，只可能是你魅力不夠~~），在技術(shù)的輔助下，將模型結(jié)果拿來(lái)用就OK，適合所有運(yùn)營(yíng)人士；
“挑戰(zhàn)”路線則是自己建模分析，有時(shí)候人不逼一下自己怎么能行呢！沒(méi)準(zhǔn)從此走上了用數(shù)據(jù)說(shuō)話的道路，告別“數(shù)據(jù)神棍”。另外告訴大家一件事，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)比運(yùn)營(yíng)更來(lái)錢(qián)，運(yùn)營(yíng)的同學(xué)還在等什么，趕緊往數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)吧哈哈哈~~
今天來(lái)跟大家分享的題目是，如何運(yùn)用邏輯回歸模型促成交，提高GMV。
在做模型之前，確立自己的目標(biāo)是什么？那就是讓用戶下單，重點(diǎn)放在沒(méi)有下單的用戶身上。如何去做？根據(jù)用戶行為，構(gòu)建模型，找出下單用戶畫(huà)像。之后呢？我們要做兩件事。第一，引導(dǎo)沒(méi)有下單但已經(jīng)具備下單潛質(zhì)的用戶（預(yù)下單用戶）下單。第二，引導(dǎo)用戶成為預(yù)下單用戶。
選出你認(rèn)為對(duì)下單有影響的變量，然后給到技術(shù)，讓技術(shù)算法大神根據(jù)這些行為list（變量）和最后是否下單（因變量）做一個(gè)模型，并告訴你模型的可行性和篩選后剩下的變量。如下圖：
用戶行為list圖
最后告訴你這個(gè)模型O不OK就搞定，OK就進(jìn)入下一環(huán)節(jié)，不OK再繼續(xù)改善模型，直到模型成功為止。
有想挑戰(zhàn)的同學(xué)，推薦的建模工具有SPSS和python，如果是初學(xué)者的話，建議使用SPSS，操作簡(jiǎn)單，不需要編程能力，網(wǎng)上有大量的邏輯回歸模型的教學(xué)視頻，快的一周，慢的一個(gè)月怎么也玩明白了。
簡(jiǎn)單的說(shuō)，邏輯回歸模型其實(shí)就是：將歷史用戶在下單前或者未下單前的行為，放進(jìn)模型中，模型會(huì)模擬出一個(gè)方程，之后我們根據(jù)方程套用到新的用戶身上，來(lái)判斷哪些用戶下單的概率高，哪些行為對(duì)用戶下單影響較大，最后根據(jù)模型來(lái)做后續(xù)的策略。
下面我們就來(lái)簡(jiǎn)述一下建模過(guò)程。
（1） 數(shù)據(jù)預(yù)處理
如下圖所示，紅色的“是否下單”這一列是目標(biāo)值，指的是歷史用戶最終是否下單；藍(lán)色的各列是用戶下單前的行為。
下圖可以這樣解讀，每一行就代表著用戶從進(jìn)入平臺(tái)到下單（未下單）的全路徑行為。
樣本數(shù)據(jù)圖
如上圖所示，模型中分為兩種變量，一種是連續(xù)變量，比如“瀏覽頁(yè)面數(shù)”，是按照自然數(shù)統(tǒng)計(jì)的；另外一種是啞變量，比如“是否下單”，1代表下單，0代表未下單。
到此為止樣本數(shù)據(jù)都已經(jīng)處理完成，接下來(lái)就把這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到模型中，模型會(huì)給出相應(yīng)的反饋結(jié)果。
（2） 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/strong>
不是把數(shù)據(jù)扔進(jìn)模型后就完事了，還要看一下模型擬合優(yōu)度，說(shuō)白了就是模型能不能用。如下圖
模型評(píng)估
這里只看步驟二紅框里的幾個(gè)數(shù)字就可以。
第一個(gè)是-2對(duì)數(shù)擬然值，這個(gè)值越低越好，在100以下就算可以接受，1000以下嘛也將將可以。第二個(gè)就是卡方&顯著性（Sig），卡方一般小于100，Sig<=0.05即可，說(shuō)明模型當(dāng)中的變量（用戶行為）對(duì)下單有顯著影響。
看完這3個(gè)數(shù)，就證明模型擬合優(yōu)度OK，可以使用。當(dāng)然除了統(tǒng)計(jì)學(xué)外，也可以通過(guò)AUC值作為模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
勞煩技術(shù)大神或算法大神把下單用戶的行為告訴你，并且把倍數(shù)關(guān)系告訴你，如下圖：
倍數(shù)關(guān)系圖
上圖的“是否注冊(cè)”為2.909，表示注冊(cè)的用戶，其下單的概率是未注冊(cè)用戶的2.909倍，換而言之，注冊(cè)比不注冊(cè)下單率高了近3倍。
再看 “生命周期”，生命周期長(zhǎng)與生命周期短的比值0.998，說(shuō)明生命周期越長(zhǎng)，下單的概率越小。
至此第二階段就已經(jīng)完成了，開(kāi)始進(jìn)入第三階段，模型應(yīng)用篇。
將上面（一）中的數(shù)據(jù)輸入到模型中，待模型通過(guò)檢驗(yàn)后，反饋給我們的數(shù)據(jù)，就是今天的重點(diǎn)。
模型方程變量圖
上圖的B代表邏輯回歸的系數(shù)，SE為標(biāo)準(zhǔn)誤，Wald是Wald卡方值，df為自由度，Sig是顯著程度，Exp（B）代表概率。
模型采用的是向后Wald法，篩選變量，步驟1中，模型發(fā)現(xiàn)是否“完成任務(wù)”對(duì)下單影響不顯著，所以在步驟2時(shí)，剔除掉此變量，留下的變量都是Sig<0.05的顯著變量。
通過(guò)B值構(gòu)建邏輯回歸模型：
1.069是否注冊(cè)+0.93瀏覽新聞視頻數(shù)+0.06APP停留時(shí)長(zhǎng)+0.076主頁(yè)停留時(shí)長(zhǎng)+0.052啟動(dòng)次數(shù)+0.004瀏覽頁(yè)面數(shù)+0.194看過(guò)頁(yè)面A+0.767看過(guò)成交頁(yè)-0.02生命周期-3.571
通過(guò)Sig我們可以知道：
當(dāng)Sig<0.05時(shí)，該變量十分顯著，經(jīng)過(guò)篩選（步驟2），這些變量的Sig全部小于0.05，說(shuō)明我們選取的行為對(duì)下單的影響是非常顯著的。
通過(guò)EXP（B）我們可以得到的結(jié)論是：
有過(guò)該行為的用戶是沒(méi)有該行為用戶下單率的倍數(shù)。以“是否注冊(cè)”為例，在其他變量不變的情況下，注冊(cè)用戶的下單概率是非注冊(cè)用戶的2.909倍?？催^(guò)頁(yè)面A的用戶是沒(méi)看過(guò)頁(yè)面A用戶的1.214倍。
模型結(jié)果解讀后，是不是覺(jué)得有很多東西值得我們?nèi)プ龅?，模型雖好但若不能落地等于沒(méi)做，還是那句老話，不能將數(shù)據(jù)分析落地執(zhí)行的業(yè)務(wù)需求都是耍流氓，所以我們這就開(kāi)始講解模型的應(yīng)用場(chǎng)景。
這一步開(kāi)始“懶人”路線和“挑戰(zhàn)”路線就合并了，我也終于從“精神分裂模式”回歸成一個(gè)人了，不論是運(yùn)營(yíng)還是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)都可以完成本章內(nèi)容，這一章可千萬(wàn)別懶了。
下面列舉幾個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，供大家參考。
應(yīng)用場(chǎng)景一 模型觸達(dá)用戶
觸達(dá)可以分為兩種，全自動(dòng)觸達(dá)和半自動(dòng)觸達(dá)：
（1）全自動(dòng)觸達(dá)：
通過(guò)上述回歸模型，在程序內(nèi)可以將每一個(gè)用戶的下單概率算出來(lái)，篩選出下單概率高的用戶，自動(dòng)觸發(fā)短信、PUSH或者紅包。
（2）半自動(dòng)觸達(dá)：
半自動(dòng)指的是我們并不用上述模型計(jì)算概率的方法選擇觸達(dá)用戶，而是將模型輸出的行為（變量）倍數(shù)關(guān)系作為參考，手動(dòng)去選擇行為的閾值，這樣做可能會(huì)比全自動(dòng)化計(jì)算出來(lái)的用戶多一點(diǎn)，在預(yù)算不吃緊的情況下可以用這種方式進(jìn)行觸達(dá)。如下圖紅框所示：
半自動(dòng)閾值圖
應(yīng)用場(chǎng)景二 產(chǎn)品化即時(shí)彈窗
當(dāng)用戶滿足上面提到的行為時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)彈窗，引導(dǎo)用戶下單。
這種方法其實(shí)要比場(chǎng)景一的轉(zhuǎn)化率高很多，因?yàn)橛|達(dá)短信屬于后置動(dòng)作，用戶在收到短信時(shí)，可能已經(jīng)錯(cuò)過(guò)最好轉(zhuǎn)化時(shí)機(jī)。而自動(dòng)彈窗，會(huì)在用戶意愿值最高時(shí)，及時(shí)提醒并轉(zhuǎn)化。
這種產(chǎn)品化彈窗并不少見(jiàn)，比如騰訊的和平精英游戲，會(huì)在你獲得勝利（吃雞）時(shí)，彈出窗口，提醒你去應(yīng)用商店給游戲打分。這樣做不僅能夠提高用戶評(píng)分率，還能保證好評(píng)率，是一種經(jīng)典的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)方式。
應(yīng)用場(chǎng)景三 產(chǎn)品化調(diào)整
通過(guò)模型我們知道提高下單轉(zhuǎn)化的三個(gè)重點(diǎn)指標(biāo)依次為注冊(cè)、看過(guò)頁(yè)面A和看過(guò)成交頁(yè)。
那么我們從產(chǎn)品層面，要做一些調(diào)整，比如通過(guò)強(qiáng)制注冊(cè)或者調(diào)小注冊(cè)頁(yè)的跳過(guò)按鈕來(lái)提高注冊(cè)率；調(diào)整成交頁(yè)的下單按鈕的大小、位置和顏色；改變頁(yè)面A的入口深度，讓用戶更容易進(jìn)入該頁(yè)等等；不要小看這些操作，比如下圖，將注冊(cè)頁(yè)由表單形式改成分布式，注冊(cè)率就能提升7%，如下圖所示：
產(chǎn)品改動(dòng)提升注冊(cè)率圖
總而言之，我們通過(guò)改動(dòng)產(chǎn)品，帶動(dòng)重點(diǎn)指標(biāo)增長(zhǎng)，從而提高下單轉(zhuǎn)化率，是一種“曲線救國(guó)”的方法。
模型的拓展主要分為兩個(gè)方面，自身優(yōu)化和橫向拓展。自身優(yōu)化主要是針對(duì)下單模型如何進(jìn)一步優(yōu)化，提高準(zhǔn)確度；橫向拓展是將模型套用到其他業(yè)務(wù)上，不光下單可以使用該模型，用戶留存、UGC互動(dòng)行為等都可套用。
至此，整個(gè)邏輯回歸模型流程已經(jīng)介紹完畢，后續(xù)還有多種分析方法以及策略，在這里只是拋磚引玉，就不多贅述了。
今天講的邏輯回歸模型可能有些硬核，其實(shí)模型原理很簡(jiǎn)單，就是根據(jù)用戶的行為，去推斷用戶另一種行為的概率。邏輯回歸模型是一線機(jī)器學(xué)習(xí)工程師最愛(ài)模型，并非浪得虛名，熟練掌握此模型會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)有非常大的幫助。
最后，我們就把今天分析的過(guò)程捋一捋：
模型流程圖
（1）確定增長(zhǎng)目標(biāo)
（2）用戶行為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
（3）模型調(diào)試
（4）模型結(jié)果解讀
（5）模型的應(yīng)用（產(chǎn)品層、技術(shù)層、運(yùn)營(yíng)層）
今天給大家介紹的技術(shù)派用戶增長(zhǎng)之邏輯回歸模型就到這里了，這也是用戶增長(zhǎng)三大流派中最難的一種，但也并非可遇不可求，相信自己，只要努力沒(méi)有什么事情是你搞不砸的，玩笑玩笑哈哈~~
寫(xiě)在后面：希望這篇文章可以幫助廣大的運(yùn)營(yíng)人士，也能夠讓用戶了解平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方式，同時(shí)歡迎同行與愛(ài)好者一起交流學(xué)習(xí)，提出您寶貴的意見(jiàn)。
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一、根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》《中華人民共和國(guó)未成年人保護(hù)法》等法律法規(guī)，對(duì)以下違法、不良信息或存在危害的行為進(jìn)行處理。
1. 違反法律法規(guī)的信息，主要表現(xiàn)為：
1)反對(duì)憲法所確定的基本原則；
2)危害國(guó)家安全，泄露國(guó)家秘密，顛覆國(guó)家政權(quán)，破壞國(guó)家統(tǒng)一，損害國(guó)家榮譽(yù)和利益；
3)侮辱、濫用英烈形象，歪曲、丑化、褻瀆、否定英雄烈士事跡和精神，以侮辱、誹謗或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名譽(yù)、榮譽(yù)；
4)宣揚(yáng)恐怖主義、極端主義或者煽動(dòng)實(shí)施恐怖活動(dòng)、極端主義活動(dòng)；
5)煽動(dòng)民族仇恨、民族歧視，破壞民族團(tuán)結(jié)；
6)破壞國(guó)家宗教政策，宣揚(yáng)邪教和封建迷信；
7)散布謠言，擾亂社會(huì)秩序，破壞社會(huì)穩(wěn)定；
8)宣揚(yáng)淫穢、色情、賭博、暴力、兇殺、恐怖或者教唆犯罪；
9)煽動(dòng)非法集會(huì)、結(jié)社、游行、示威、聚眾擾亂社會(huì)秩序；
10)侮辱或者誹謗他人，侵害他人名譽(yù)、隱私和其他合法權(quán)益；
11)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以文字、圖片、音視頻等形式，對(duì)未成年人實(shí)施侮辱、誹謗、威脅或者惡意損害未成年人形象進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)欺凌的；
12)危害未成年人身心健康的；
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2)誹謗：捏造、散布虛假事實(shí)，損害他人名譽(yù)；
3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對(duì)他人或其行為進(jìn)行揭露或描述，以此來(lái)激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對(duì)方對(duì)自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
5)羞辱：貶低他人的能力、行為、生理或身份特征，讓對(duì)方難堪；
6)謾罵：以不文明的語(yǔ)言對(duì)他人進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)；
7)歧視：煽動(dòng)人群歧視、地域歧視等，針對(duì)他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊；
8)威脅：許諾以不良的后果來(lái)迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣(mài)產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個(gè)帳號(hào)多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個(gè)廣告帳號(hào)互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購(gòu)買(mǎi)或出售帳號(hào)之間虛假地互動(dòng)，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容，如通過(guò)偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷(xiāo)；
8)使用特殊符號(hào)、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過(guò)頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測(cè)字、占卜、解夢(mèng)、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問(wèn)題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問(wèn)自己或他人的八字、六爻、星盤(pán)、手相、面相、五行缺失，包括通過(guò)占卜方法問(wèn)婚姻、前程、運(yùn)勢(shì)，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來(lái)誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂(lè)等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過(guò)「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭(zhēng)行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對(duì)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過(guò)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對(duì)帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過(guò)作弊手段注冊(cè)、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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