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本文旨在分享一些自己的實(shí)戰(zhàn)和分析經(jīng)驗(yàn)，供大家參考，并與大家一起交流成長(zhǎng)。
我先從個(gè)人認(rèn)為最重要的AB Test實(shí)戰(zhàn)開始分享，而分享過程中涉及到重要且無法展開的，未來會(huì)慢慢再與大家討論和分享。甚至我會(huì)和大家講到一些數(shù)據(jù)平臺(tái)的使用玩法比如神策、Firebase等。
說到AB Test 大家都不會(huì)陌生，也是增長(zhǎng)黑客概念流行以來非常熱門的話題，我曾與業(yè)內(nèi)經(jīng)常做AB Test的朋友交流，也遇到過這類常見的問題。
（1）方案存在多變量，沒有控制唯一變量，實(shí)驗(yàn)結(jié)果很難歸因和解釋
（2）多組實(shí)驗(yàn)同時(shí)跑，不知道實(shí)驗(yàn)的變量相互干擾
（3）不確定如何有效評(píng)估實(shí)驗(yàn)，提升多少算有效？
（4）實(shí)驗(yàn)結(jié)果看起來有效果，上線后卻效果不明顯
（5）實(shí)驗(yàn)結(jié)果看起來有效果，但不知道為何，無法歸因出原因
我們最可怕的不是不知道要開展AB 實(shí)驗(yàn)，而是明知道要開展，卻不知道如何科學(xué)開展或開展后面對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果一臉茫然。
首先，實(shí)驗(yàn)的過程可以簡(jiǎn)單分為三步；
? 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) - 包括實(shí)驗(yàn)的想法，背景，假設(shè)，方案，指標(biāo)等
? 實(shí)驗(yàn)上線 - 包括實(shí)驗(yàn)AB功能，數(shù)據(jù)采集，測(cè)試和上線
? 實(shí)驗(yàn)評(píng)估 - 包括數(shù)據(jù)獲取，對(duì)比分析，轉(zhuǎn)化結(jié)果顯著度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果歸因，結(jié)論，建議和計(jì)劃
具體過程相信大家不會(huì)陌生，所以不會(huì)逐個(gè)介紹，下面我們重點(diǎn)聊聊整個(gè)過程可能常遇到的問題和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，這也是我本次想分享的核心。
看似簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，更需要重視 ：
1、實(shí)驗(yàn)想法拿數(shù)據(jù)做支持
? 記住不要光拍腦袋不分析數(shù)據(jù)，這是提高實(shí)驗(yàn)成功率的有效途徑，否則你將會(huì)承擔(dān)更高的實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，要么實(shí)驗(yàn)沒有效果，要么實(shí)驗(yàn)效果下滑，這些都是浪費(fèi)資源的做法
? 公司不會(huì)有那么多時(shí)間和資源投入到一個(gè)又一個(gè)失敗的實(shí)驗(yàn)方案中，因此想法很重要，但更重要的是參考、分析，為你的實(shí)驗(yàn)想法提供數(shù)據(jù)依據(jù)，拿數(shù)據(jù)說話
? 真實(shí)的情況是，我們完全可以拿數(shù)據(jù)否掉很多不靠譜的想法
? 由于本次分享的內(nèi)容側(cè)重點(diǎn)，這塊內(nèi)容以后的機(jī)會(huì)再分享
2、實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)說清楚，寫下來
? 清晰的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)能夠讓方案聚焦，也避免評(píng)估結(jié)果的相互扯皮
? 如果團(tuán)隊(duì)有人想要收入，有人想要留存，這往往大家的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)會(huì)造成后續(xù)的一系列麻煩
經(jīng)歷：
我們?cè)龅竭^一個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)于收入的效果非常顯著，但卻損害了用戶體驗(yàn)，導(dǎo)致用戶認(rèn)為應(yīng)用收費(fèi)性質(zhì)過強(qiáng)而流失，但團(tuán)隊(duì)一致認(rèn)為當(dāng)前收入最重要，且通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證了流失的用戶均是較為低質(zhì)的活躍用戶，對(duì)長(zhǎng)期留存來看并無意義，只是短期留存不好，DAU會(huì)下滑。
但團(tuán)隊(duì)中有人則認(rèn)為前期的活躍用戶更重要，不想流失用戶和DAU下滑，這個(gè)就團(tuán)隊(duì)在前期沒有確定一個(gè)一致的目標(biāo)造成，最后的結(jié)果則是非常不歡，方案也沒有上線，非常打擊團(tuán)隊(duì)的信心。
我們不要總期待魚和熊掌兼得，那是可遇不可求的，我們也正是一直在方案的利弊中，學(xué)會(huì)權(quán)衡并決策前行，這才是可貴的成長(zhǎng)和經(jīng)驗(yàn)，我們總要學(xué)會(huì)拋棄芝麻撿西瓜，把目標(biāo)定下來，會(huì)更利于我們的決策。
3、實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
? 清楚了解自己的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，設(shè)定測(cè)試中想要測(cè)試的變量
? 盡量避免要評(píng)估的方案存在多變量的情況，控制唯一變量，有利于得到更多實(shí)驗(yàn)信息
? 分組設(shè)計(jì)會(huì)是另一個(gè)重點(diǎn)，我們放在后面來講
經(jīng)歷：
我們?cè)高^這類錯(cuò)誤，上線一個(gè)新的付費(fèi)頁(yè)面，但我們實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)前期沒有想清楚可以評(píng)估和實(shí)驗(yàn)的變量，導(dǎo)致我們只控制了展不展示該頁(yè)面，但該付費(fèi)頁(yè)面我們換了新商品，更換了SKU組合，更換了商品的折扣屬性，頁(yè)面也放置在用戶完成關(guān)鍵動(dòng)作后出現(xiàn)。
不難想象，我們最終只得到了一個(gè)大而全的策略結(jié)果，而不知道頁(yè)面里面的變化能起到的關(guān)鍵作用，因此我們浪費(fèi)了一次機(jī)會(huì)，丟失了本可以獲取的實(shí)驗(yàn)信息。
這個(gè)過程就好比如下，同時(shí)修改了顏色和文案那樣，我們無法知道顏色和文案分別的影響。
盡量不要做出這樣的對(duì)比，在實(shí)驗(yàn)前想清楚，再想清楚，把你要評(píng)估的變量梳理清楚，這樣再把變量拆開。
如下：
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案參考如下模板：
關(guān)于數(shù)據(jù)采集這塊我就不做分享了，不是本次的重點(diǎn)，后續(xù)有機(jī)會(huì)我們?cè)倌脕矸窒怼?/p>
筆者使用過多個(gè)AB 工具，包括自研AB系統(tǒng)，F(xiàn)irebase等第三方支持AB 的工具，我總結(jié)了常見AB工具的幾個(gè)特性，供大家今后需要的時(shí)候參考：
當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)AB Test時(shí)，需要有：
? 用戶圈選：一般要求系統(tǒng)能夠?qū)δ繕?biāo)實(shí)驗(yàn)群體做圈選，滿足的用戶進(jìn)入AB Test，建議支持系統(tǒng)已有的用戶屬性，行為數(shù)據(jù)，用戶標(biāo)簽等作為可選擇維度，第三方工具則要求相關(guān)數(shù)據(jù)上報(bào)，需做好前期的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集工作
? 實(shí)驗(yàn)灰度：假如你的實(shí)驗(yàn)不想影響所有用戶，那么這個(gè)正是你所需要的，可以實(shí)現(xiàn)逐步放量，相對(duì)完善的AB工具均有此類選項(xiàng)，如Firebase
? 配置項(xiàng)：一般指可以由后端自定義值的【遠(yuǎn)程配置】，例如：是否展示免費(fèi)試用商品，就是一個(gè)【遠(yuǎn)程配置】
? 實(shí)驗(yàn)分組：任意增加多個(gè)分組，并為各組選擇配置項(xiàng)，配置項(xiàng)的值，以及該組的樣本比例
? 實(shí)驗(yàn)分組標(biāo)記：每個(gè)創(chuàng)建的實(shí)驗(yàn)都建議為每個(gè)實(shí)驗(yàn)創(chuàng)建一個(gè)Track Tag，將分組名稱作為值，如Test1_Control，Test1_VarB，Test1_VarC，然后作為一個(gè)用戶的標(biāo)簽標(biāo)記上，同時(shí)要避免標(biāo)簽數(shù)據(jù)被覆蓋導(dǎo)致歷史實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)丟失
如果大家是做出海的App，F(xiàn)irebase是我優(yōu)先推薦的，它是谷歌的產(chǎn)品，而且免費(fèi)，但唯一不好是對(duì)國(guó)內(nèi)支持不好，所以可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)群體和場(chǎng)景選擇哦。
當(dāng)然最靈活的還是自研AB系統(tǒng)，但是這個(gè)需要一個(gè)較有經(jīng)驗(yàn)的增長(zhǎng)產(chǎn)品經(jīng)理或增長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析師來參與比較好系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集，這樣才能較好確保系統(tǒng)的可用，否則仍會(huì)出現(xiàn)很多坑，下面我來講一下我們團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)分組遇到過的問題。
1、按照用戶ID等屬性計(jì)算隨機(jī)值
我們團(tuán)隊(duì)一開始通過用戶ID來實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的隨機(jī)分組，這個(gè)方式在我們跑多組實(shí)驗(yàn)的時(shí)候遇到了問題。
按用戶ID屬性計(jì)算分組值存在的潛在問題如下：
假如一個(gè)用戶U3，基于該用戶ID通過某種隨機(jī)算法計(jì)算得到59，按照隨機(jī)算法被分配到50%~100%這個(gè)區(qū)間，此時(shí)如果Test1區(qū)分AB兩組，各50%，那么用戶U3應(yīng)該會(huì)被分配到Test1的B組；此時(shí)如果又有Test2 區(qū)分AB兩組，各50%，那么該用戶仍會(huì)被分配到Test2的B組。
最后當(dāng)我們要對(duì)Test1的A組和B組做對(duì)比時(shí)，假設(shè)Test2也會(huì)或多或少影響Test1的目標(biāo)轉(zhuǎn)化，那么就會(huì)多了一個(gè)Test2的干擾因素，從而兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的變量會(huì)相互干擾結(jié)果，無法評(píng)估某個(gè)Test 變量的貢獻(xiàn)，如下圖所示：
因此這種情況下你只能同時(shí)跑一組實(shí)驗(yàn)。
2、按照用戶ID等屬性和實(shí)驗(yàn)ID計(jì)算隨機(jī)值
后來，我們采用另外一種分組方案，按照用戶ID和實(shí)驗(yàn)ID共同決定隨機(jī)值，這樣起到在每個(gè)實(shí)驗(yàn)中，兩組的用戶也分別均勻分布在其他實(shí)驗(yàn)的各組值中，如下圖所示原理，理論上兩個(gè)實(shí)驗(yàn)均設(shè)置兩組各50%，則樣本預(yù)計(jì)將平衡貼近25%
理論上，Test1和Test2就相互不干擾了，因?yàn)樵诜纸M足夠均衡的情況下，Test1 AB各組受其他實(shí)驗(yàn)的影響也被均衡了，可以近視忽略不同變量相互之間的影響。
3、另外一種分組方案探索
我們團(tuán)隊(duì)還嘗試過另外一種方案，這種方式就是把用戶按照一個(gè)個(gè)規(guī)定的桶，將用戶隨機(jī)分配好，然后為實(shí)驗(yàn)具體組選擇某個(gè)（幾個(gè)）桶的用戶，會(huì)比較強(qiáng)隔離每個(gè)實(shí)驗(yàn)，互不干擾，相對(duì)來說比較方便，但卻需要有專人管理和把控實(shí)驗(yàn)資源的配置，且樣本量要足夠大，否則一旦篩選了條件導(dǎo)致樣本量不夠多，則會(huì)面臨分組不夠用的問題。
我身邊也有朋友在這么做，這只是分享給大家參考，大家可以結(jié)合自己的實(shí)際情況來決定 。
如果大家選擇一些AB 工具則可以不用太擔(dān)心，人家已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了合理的分組，按照說明設(shè)置就好了，但在自己實(shí)現(xiàn)分組的時(shí)候則需要特別留意這塊了。
這里我們關(guān)注一個(gè)重點(diǎn)，如何評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否有效，或者說如何評(píng)估提升多少才算有效？
關(guān)于如何選取評(píng)估指標(biāo)，這個(gè)需要大家結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景來確定，這個(gè)就不介紹了（注意，我們往往不會(huì)評(píng)估單一指標(biāo)）。
對(duì)于出海來說，尤其是工具類產(chǎn)品，最不陌生的就是免費(fèi)試用了，這個(gè)蘋果和谷歌為我們提供了很成熟的產(chǎn)品支持。
我就拿這個(gè)舉例子，也是我們團(tuán)隊(duì)親身經(jīng)歷過的項(xiàng)目：
先做個(gè)簡(jiǎn)單假設(shè)：上線7天免費(fèi)試用，能夠?qū)κ杖胗刑嵘?0%，提高用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率提高10% 。
核心評(píng)估指標(biāo)：
? 用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化率（7天內(nèi)，0金額不計(jì)算）
? ARPU（7天內(nèi)）
實(shí)驗(yàn)分組：
A 控制組，默認(rèn)不曝光。
B 實(shí)驗(yàn)組，曝光7天免費(fèi)試用，顯示免費(fèi)試用字樣。
參考下面數(shù)據(jù)例子，
我們可以看到示例中，整個(gè)實(shí)驗(yàn)周期中，A組有12100個(gè)樣本參與，B組有12200個(gè)樣本參與。
A組的成功付費(fèi)轉(zhuǎn)化率為1.65%，B組的成功付費(fèi)轉(zhuǎn)化率為1.97%（為了簡(jiǎn)單演示，沒有給出置信區(qū)間估計(jì)）
如果單靠看轉(zhuǎn)化率的變化，我們可以看到B組有些效果，但提升是否真的有顯著效果呢？
這就要求我們引入統(tǒng)計(jì)顯著的概念了，先來看示例中我們計(jì)算的結(jié)果是95%顯著，這個(gè)就能極大給我們信心說結(jié)果是顯著的。
當(dāng)轉(zhuǎn)化率結(jié)果顯著，這個(gè)意味著實(shí)驗(yàn)有勝出組了，然后看ARPU表現(xiàn)，即可大概率確認(rèn)實(shí)驗(yàn)的效果。
這里只舉一個(gè)指標(biāo)評(píng)估做為例子，實(shí)際評(píng)估還需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)來看，包括評(píng)估方案的正向反向效果。
一個(gè)小技巧：當(dāng)我們的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)不知道如何分析結(jié)果的歸因時(shí)，采用轉(zhuǎn)化前后的用戶行為做差異分析，這樣就能大概率做到對(duì)結(jié)果的歸因分析了，關(guān)于歸因仍為一個(gè)大專題，不在這里做詳述。
如果有朋友學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)或者接觸過類似的概念，相信不會(huì)陌生，這里只做下概念普及，為了通俗易懂，有些描述可能也不是特別的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)。
統(tǒng)計(jì)推斷的概念需要有一個(gè)【原假設(shè)】，這個(gè)【原假設(shè)】我們一般假設(shè)實(shí)驗(yàn)的方案不如老方案效果好，然后想辦法推翻，以此來堅(jiān)信我們的實(shí)驗(yàn)是有效果。
例如這個(gè)效果指付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，那么就是說，實(shí)驗(yàn)的B組的成功概率（用PB表示）不如實(shí)驗(yàn)A組的成功概率（用PA表示）高，即PB <= PA
有了【原假設(shè)】，接下來只需要找證據(jù)推翻上述【原假設(shè)】就可以了。
前面實(shí)驗(yàn)中PB = 1.97%，而PA=1.65%，PB > PA，這個(gè)時(shí)候可以推翻原假設(shè)嗎？
不能確定，因此需要引入統(tǒng)計(jì)顯著的概念，一般顯著度達(dá)到95%以上，就可以有足夠的信心推翻原假設(shè)。
這個(gè)95%你可以簡(jiǎn)單理解為PB > PA發(fā)生的概率超過95%，這樣我們的信心就很足了。
關(guān)于顯著度的計(jì)算這里不深入展開，只是提供大家一個(gè)判斷依據(jù)，對(duì)效果的評(píng)估要加上這個(gè)會(huì)比較科學(xué)，這樣能知道方案上線后有效果的把握程度。
注意：發(fā)生概率高，不代表一定會(huì)發(fā)生，所以要做好上線后隨時(shí)準(zhǔn)備面臨結(jié)果不如意的心態(tài)。
別忘了細(xì)分實(shí)驗(yàn)結(jié)果：
在我們多次跑實(shí)驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)，尤其是對(duì)于出海應(yīng)用，我們面臨了很多的國(guó)家市場(chǎng)，來自全球各地人付費(fèi)文化和行為模式是存在差異的，因此我們前期實(shí)驗(yàn)選擇的群體可能就包含了不同消費(fèi)特性的人群，因此無論在總體結(jié)果是否顯著的情況下，我們都應(yīng)該做更多維度的細(xì)分。
這樣我們能有效發(fā)現(xiàn)那些響應(yīng)不足或響應(yīng)后效果差的地區(qū)，對(duì)策略做出及時(shí)的調(diào)整。
巧妙利用AABB分組：
這個(gè)是我最后想補(bǔ)充的內(nèi)容 ，想必大家都會(huì)遇到一些波動(dòng)特別大的指標(biāo)，類似一些收入指標(biāo)，那實(shí)驗(yàn)出現(xiàn)隨機(jī)的結(jié)果是很可能發(fā)生的，這個(gè)時(shí)候AABB分組策略能給我們提供一些信息。
假如我們實(shí)驗(yàn)只是簡(jiǎn)單的分為兩組，實(shí)際上我們還能夠?qū)組劃分成A1,A2，將B組劃分成B1,B2組 。
通過對(duì)比組間，如A組和B組的結(jié)果來衡量實(shí)驗(yàn)效果。
還能通過對(duì)比A1和A2，或?qū)Ρ菳1和B2來確認(rèn)組內(nèi)的數(shù)據(jù)是否穩(wěn)定，如果組內(nèi)數(shù)據(jù)差異過大，而組間差異也表現(xiàn)差異很明顯的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候就要小心我們前面提到的隨機(jī)發(fā)生的結(jié)果。
因此AABB分組還夠給我們提供更多的實(shí)驗(yàn)信息，大家可以去嘗試一下。
由于篇幅問題很多內(nèi)容無法開展討論，我們后續(xù)有機(jī)會(huì)再給大家分享。本篇的概念和理論層面多一些，希望可以幫助到產(chǎn)品人和運(yùn)營(yíng)人員。
-END-
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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。
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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；
13)含有法律、行政法規(guī)禁止的其他內(nèi)容；
2. 不友善：不尊重用戶及其所貢獻(xiàn)內(nèi)容的信息或行為。主要表現(xiàn)為：
1)輕蔑：貶低、輕視他人及其勞動(dòng)成果；
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)銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營(yíng)銷；
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)、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對(duì)具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、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「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。
如果本網(wǎng)站用戶對(duì)本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
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