林婉兒疑惑道：“小燕！你怎麼突然提起刷資料？”
雷小燕嘆息道：“我發現西瓜網有人刷資料。”
林婉兒猜測道：“是自己給自己打賞嗎？”
雷小燕搖頭道：“不是！是刷在讀人數。”
高傳龍關切道：“怎麼回事？”
雷小燕慢條斯理道：“最近在西瓜網上出現了一本書名是《七日永恆當國慶假期成為記憶終點》的‘神書’。
最近冒出來這本特別奇怪的書，光看書名就讓人摸不著頭腦，感覺莫名其妙。
按常理來說，像這種書名的網文，很難吸引到讀者，根本不會有多少流量。
我耐著性子翻了翻裏麵的正文，好傢夥，內容和書名一樣怪異，讓人看得一頭霧水。
可奇怪的是，係統顯示居然有六十多萬人正在讀這本書！更讓人驚訝的是，作者還是個新人，全書也就28萬字左右，才更新了60天。
這資料實在太反常了，一些網友忍不住開始深挖，想弄清楚這資料到底是真是假。
經過一番仔細考證，大家基本確定這資料是假的。
為啥這麼說呢？就拿昨晚更新的最新章節來說，催更的人隻有幾十個。
要是真有六十多萬人在讀，按照常理，催更的人數少說也得有幾千才對，這差距也太大了。
而且，這本書的評論數也是少得可憐，寥寥無幾的評論和催更，就像一麵鏡子，把資料造假的事實照得清清楚楚。
我還聽說，要是想刷這種虛假資料，作者得自己掏錢。
真不知道作者這麼乾是圖啥。”
林婉兒好奇道：“自己掏錢？那六十多萬在讀需要多少錢呢？”
雷小燕拿起手機用微信把刷資料的內容和價目發給了高傳龍和林婉兒。
高傳龍和林婉兒收到資訊後，馬上都看起來：
套餐A200元，七天內完成。
目標是累積5000在讀人數，優質熱評五星好評20條，最新章節跟進催更50次以上。
套餐B週期360元，包月500元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，優質熱評五星好評35條，最新章節跟進催更200次以上。
套餐C週期660元，包月1000元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，優質熱評五星好評55條，最新章節跟進催更500次以上。
套餐D週期930元，包月1399元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，優質熱評五星好評100條，最新章節跟進催更888次以上。
套餐S週期1600元，包月2399元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，優質熱評五星好評200條，最新章節跟進催更2000次以上。
套餐SS週期5000元，包月7500元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，優質熱評五星好評300條，最新章節跟進催更5000次以上。
套餐SSS週期8888元，包月元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，包作品點評9分以上，最新章節跟進催更6666次以上。
套餐五星週期元，包月元，14天內完成。
目標是累積在讀人數，包作品點評9分以上，上一個平台榜單，最新章節跟進催更次以上。
高傳龍和林婉兒看完套餐和價目表，倒吸一口涼氣。
高傳龍淡淡道：“看來這位寫手買的是套餐SSS。”
林婉兒不解道：“有點不對勁！套餐SSS不是催更6666次以上嗎？小燕說的催更才幾十個。”
高傳龍悠悠道：“或許催更次數才剛剛開始吧！”
林婉兒感慨道：“反正這刷資料，比寫小說還賺錢。”
雷小燕點頭道：“是啊！你說這些刷資料的寫手圖什麼？”
林婉兒猜測道：“八成是為了改編短劇。”
“哦！”雷小燕追問道，“怎麼說？”
林婉兒分享道：“西瓜網小說作者刷在讀人數以求賣版權改編短劇的現象，是免費網文生態與短劇產業碰撞下的複雜產物。
短劇行業形成‘資料優先’的IP評估體係，在讀人數作為使用者活躍度的直接體現，成為版權定價的關鍵引數。
在版權交易中，製作方更傾向採購有資料支撐的作品，即便訂閱量不高，隻要在讀人數可觀，也能獲得授權機會與相應費用。
平台演演算法的‘馬太效應’進一步加劇了作者的資料焦慮。
西瓜網推薦機製裡，首秀期流量分配與在讀人數緊密相關，高資料作品可觸發二次推薦，如更改書名使單日在讀暴增從而獲得短劇方接洽。
這種‘資料、流量、更多資料’的閉環，讓刷量成為撬動版權交易的槓桿，作者為突破製作方篩選門檻，不得不選擇刷量。
今年短劇行業呈現‘量增價跌’態勢，頭部平台月均上線超50部新劇，製作成本壓縮、週期縮短，產能爆炸導致原創劇本供過於求。
然而，網文IP改編雖成本較高，但自帶書粉基礎，因此製作方轉向‘中等熱度IP’，既避免頭部IP的高價，又通過資料篩選降低試錯成本。
西瓜網平台順勢調整策略，開放大量IP漫劇改編權並設立0元授權專區，但要求作品在讀人數超一定標準方可申請。
對於作者而言，刷量成本相對可控，若成功改編，收益可觀。
這種‘以小博大’的算計使刷量成為一種投資行為。
作者通過機器刷量可觸發平台額外推薦，提升真實使用者佔比，形成完整的刷量產業鏈。
虛假的資料繁榮不僅讓讀者對套路化內容產生免疫，也使製作方對資料失去信任，最終可能將反噬產業根基，阻礙行業的健康可持續發展。”
高傳龍詢問道：“西瓜網平台對刷在讀是睜一隻眼閉一隻眼嗎？”
林婉兒回憶道：“西瓜網平台對作者刷在讀人數存在管控，主要通過演演算法機製和規則調整來抑製資料造假行為。
平台演演算法對首秀期流量分配與在讀人數強關聯，但會通過完讀率、留存率等指標篩選真實使用者，疑似刷量的資料會被演演算法降權，導致推薦量減少。
例如，新書首秀時若資料異常但完讀率低，後續推薦會逐步縮減。
此外，西瓜網多次調整追更規則以打擊刷量。
今年將‘追更人數’定義從‘閱讀最近3日章節的讀者’改為‘閱讀最近7日更新章節的有效讀者’，並要求讀者為非刷量、閱讀時長達標的真實使用者。
這一調整直接降低了新書和低字數作品的追更資料。
因為刷量者難以滿足‘連續7日閱讀’的條件，從而削弱了資料造假的動機。”
高傳龍“哦”了一聲。
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