【揭秘】小技巧大数据，真假100000+你分得清吗？
日前，Vivi差点被一篇文章亮瞎了眼。
发现了吗？亮点在数据上。你没看错，阅读数：175936。难道微信要舍弃含糊的100000+，开放真实阅读数了？
显然没有。事实上，这是某同行进行的一次数据做假测试样例。然而日常中确实存在这类钻漏洞的做假现象。此前，自媒体人@青龙老贼 就发文提及过，并指出有不少所谓大号以此获利。
文章推送后，官方及时修复了漏洞，只是最近又有人铤而走险做假数据。
所见非所得，利益驱使下的数字游戏
其实，自去年7月微信公众号阅读量与点赞量公开以来，做假现象就层出不穷，甚至衍生出了完整的刷量做假的“黑色产业链”。
目前，微信数据做假现象包括购买刷量和技术做假两大块。上文的例子属于技术做假，利用微信漏洞，通过技术隐藏真实的阅读数和点赞数，然后凭借高级CSS排版等技术弄假成真；购买刷量大家应该比较熟悉，当初微博由盛转衰与僵尸粉、假转发、假阅读的横行不无关系。
实际上，北京青年报、雷锋网等媒体早已对此类刷量做假现象进行过曝光，当时腾讯方面表示已有相应技术手段应对，并会建立“反刷”机制，严重者将采取封号惩罚。
初期情况确实得以遏制，但随后刷客们卷土重来之势强劲。利益驱动下，甘于冒险的人有增无减，手段也从单纯的“刷量”变成更高明的技术做假。
然而对于这种“数字游戏”的肆意妄为，微信方面迟迟未有强硬有效的实际措施出台，这未免让人忧心。
“刷量党”和“做假党”依旧活跃
Vivi尝试在某宝上输入关键字“微信阅读数”，搜索结果众多。
随意点进一家，成交记录高达6位数，大部分店家的成交也很不俗，基本在4位数或以上，收藏人气同样不错。几乎每天都有数十成交量，单笔成交量有多有少。
在平常的产品详情区中，这些店家所留信息不多，有的甚至只写“内容你懂的”等含糊字眼，部分卖家还能提供发票，更叹为观止的是其所标榜的精准、专业甚至定制服务。
有需即有供。暂且不论这些店家自身数据是否存在做假嫌疑，单从惊人的搜索量就可以联想到这背后的需求有多大。
据悉，除了购买“刷量”外，不放心的买家还可以自己刷，想赚外快的还能加盟，成为“刷刷”小代理，月入过万不是梦，要是当上核心代理，还用得着经营公众号拉广告吗？
上帝之手：神奇的“刷量”平台
为了更直观说明问题，微果酱运营者亲自注册了某刷量的代理平台，并成为其金牌代理，以当天推送的文章为测试对象，花费60元设置了刷图文阅读和点赞的任务，执行成功率竟高达120%，高效的执行效果让人瞠目结舌。
上文提及的精准、专业甚至定制刷量，在这个平台上完全可以实现。任务栏下涵盖的业务包括刷粉丝数、回复数量、阅读量、点赞量等等，甚至连图文投票和个人微信好友都有。
如在“公众粉丝/回复”的新建任务栏，用户可以自定义选择数量、速度、任务时间，就连回复内容和区域性别等都可以定制，果然是高端大气上档次的精准和专业啊！
不同的代理等级，代理费用不同，所享受的价格和功能也不一样。当升级为核心代理之后，不仅能享受核心优惠价，还能获得返点。
有知情者向微果酱透露，因为地方号的广告收价要比一般的营销号高，所以有不少地方公众号存在做假现象。他们甚至还算了个数，一天刷假阅读量15万，也才千元出头，一个月下来3万左右。而地方号一个月接两条广告就能赚回本了。有同行坦言，确实有人这样做，一个月刷3万，最后不仅赚了，还翻倍。
如此看来，凡涉及微信的都可刷、可操作。透明的数据，真的透明吗？微信，真的只能微信，不能全信吗？
无处不在的“刷刷刷刷”
“刷”这种行为，其实老早就有了。除了上面有谈及的微博、微信外，早些年的门户网站、视频播放网站、APP等都有刷量的现象存在。感觉只要跟数据扯上边的东西，都能用来“刷”，比如刷阅读、刷粉丝、刷回复、刷点击、刷评论、刷下载量等等，原来这个世界真的不是只有“刷脸”。
老黄曾在关于公众号投资热一文中提到，7月开始公众号投资热就真的来了。随后财经早餐，拾文化，十点读书，餐饮老板内参等相继获得天使投资，仿佛也印证了老黄的话。公众号的估值构成三要素：公众号类型、用户基数、阅读数中，就有两个数据。如果运营者在这两者上做假，你们还敢投钱吗？
自己报的数据信不过，那第三方的榜单总有说服力了吧？可是就目前所知，那些亮眼的榜单其实只是微信没有过滤掉的数据的“搬运工”，本身并不具备“识别”数据的能力。
一旦某些公众号通过刷量做假雄踞榜单前列，缺乏判断力的广告主、投资者又奔着这些漂亮数据而去，榜单便成为了双刃剑。如果大家还记得的话，封闭的苹果系统的APPSTORE榜单，就是活活给刷榜和积分墙搞成神经病院。
曾有网友评论：当数字成为衡量价值的标准后，一切都可以唯利是图。那对于微信公众号来说，怎样的衡量标准才能更具参考价值呢？
在此，Vivi奉劝各位财主，准备砸钱之前多想多看多了解吧，慧眼识“数”很重要！
最后，Vivi决定向所有酱粉们公布微果酱目前的粉丝数据。不能我一个人被亮瞎！如果你想知道有哪些辨识假数据的方法，那可就别错过接下来的干货啦！
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