林婉儿疑惑道：“小燕！你怎么突然提起刷数据？”
雷小燕叹息道：“我发现西瓜网有人刷数据。”
林婉儿猜测道：“是自己给自己打赏吗？”
雷小燕摇头道：“不是！是刷在读人数。”
高传龙关切道：“怎么回事？”
雷小燕慢条斯理道：“最近在西瓜网上出现了一本书名是《七日永恒当国庆假期成为记忆终点》的‘神书’。
最近冒出来这本特别奇怪的书，光看书名就让人摸不着头脑，感觉莫名其妙。
按常理来说，像这种书名的网文，很难吸引到读者，根本不会有多少流量。
我耐着性子翻了翻里面的正文，好家伙，内容和书名一样怪异，让人看得一头雾水。
可奇怪的是，系统显示居然有六十多万人正在读这本书！更让人惊讶的是，作者还是个新人，全书也就28万字左右，才更新了60天。
这数据实在太反常了，一些网友忍不住开始深挖，想弄清楚这数据到底是真是假。
经过一番仔细考证，大家基本确定这数据是假的。
为啥这么说呢？就拿昨晚更新的最新章节来说，催更的人只有几十个。
要是真有六十多万人在读，按照常理，催更的人数少说也得有几千才对，这差距也太大了。
而且，这本书的评论数也是少得可怜，寥寥无几的评论和催更，就像一面镜子，把数据造假的事实照得清清楚楚。
我还听说，要是想刷这种虚假数据，作者得自己掏钱。
真不知道作者这么干是图啥。”
林婉儿好奇道：“自己掏钱？那六十多万在读需要多少钱呢？”
雷小燕拿起手机用微信把刷数据的内容和价目发给了高传龙和林婉儿。
高传龙和林婉儿收到信息后，马上都看起来：
套餐A200元，七天内完成。
目标是累积5000在读人数，优质热评五星好评20条，最新章节跟进催更50次以上。
套餐B周期360元，包月500元，14天内完成。
目标是累积在读人数，优质热评五星好评35条，最新章节跟进催更200次以上。
套餐C周期660元，包月1000元，14天内完成。
目标是累积在读人数，优质热评五星好评55条，最新章节跟进催更500次以上。
套餐D周期930元，包月1399元，14天内完成。
目标是累积在读人数，优质热评五星好评100条，最新章节跟进催更888次以上。
套餐S周期1600元，包月2399元，14天内完成。
目标是累积在读人数，优质热评五星好评200条，最新章节跟进催更2000次以上。
套餐SS周期5000元，包月7500元，14天内完成。
目标是累积在读人数，优质热评五星好评300条，最新章节跟进催更5000次以上。
套餐SSS周期8888元，包月元，14天内完成。
目标是累积在读人数，包作品点评9分以上，最新章节跟进催更6666次以上。
套餐五星周期元，包月元，14天内完成。
目标是累积在读人数，包作品点评9分以上，上一个平台榜单，最新章节跟进催更次以上。
高传龙和林婉儿看完套餐和价目表，倒吸一口凉气。
高传龙淡淡道：“看来这位写手买的是套餐SSS。”
林婉儿不解道：“有点不对劲！套餐SSS不是催更6666次以上吗？小燕说的催更才几十个。”
高传龙悠悠道：“或许催更次数才刚刚开始吧！”
林婉儿感慨道：“反正这刷数据，比写小说还赚钱。”
雷小燕点头道：“是啊！你说这些刷数据的写手图什么？”
林婉儿猜测道：“八成是为了改编短剧。”
“哦！”雷小燕追问道，“怎么说？”
林婉儿分享道：“西瓜网小说作者刷在读人数以求卖版权改编短剧的现象，是免费网文生态与短剧产业碰撞下的复杂产物。
短剧行业形成‘数据优先’的IP评估体系，在读人数作为用户活跃度的直接体现，成为版权定价的关键参数。
在版权交易中，制作方更倾向采购有数据支撑的作品，即便订阅量不高，只要在读人数可观，也能获得授权机会与相应费用。
平台算法的‘马太效应’进一步加剧了作者的数据焦虑。
西瓜网推荐机制里，首秀期流量分配与在读人数紧密相关，高数据作品可触发二次推荐，如更改书名使单日在读暴增从而获得短剧方接洽。
这种‘数据、流量、更多数据’的闭环，让刷量成为撬动版权交易的杠杆，作者为突破制作方筛选门槛，不得不选择刷量。
今年短剧行业呈现‘量增价跌’态势，头部平台月均上线超50部新剧，制作成本压缩、周期缩短，产能爆炸导致原创剧本供过于求。
然而，网文IP改编虽成本较高，但自带书粉基础，因此制作方转向‘中等热度IP’，既避免头部IP的高价，又通过数据筛选降低试错成本。
小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！西瓜网平台顺势调整策略，开放大量IP漫剧改编权并设立0元授权专区，但要求作品在读人数超一定标准方可申请。
对于作者而言，刷量成本相对可控，若成功改编，收益可观。
这种‘以小博大’的算计使刷量成为一种投资行为。
作者通过机器刷量可触发平台额外推荐，提升真实用户占比，形成完整的刷量产业链。
虚假的数据繁荣不仅让读者对套路化内容产生免疫，也使制作方对数据失去信任，最终可能将反噬产业根基，阻碍行业的健康可持续发展。”
高传龙询问道：“西瓜网平台对刷在读是睁一只眼闭一只眼吗？”
林婉儿回忆道：“西瓜网平台对作者刷在读人数存在管控，主要通过算法机制和规则调整来抑制数据造假行为。
平台算法对首秀期流量分配与在读人数强关联，但会通过完读率、留存率等指标筛选真实用户，疑似刷量的数据会被算法降权，导致推荐量减少。
例如，新书首秀时若数据异常但完读率低，后续推荐会逐步缩减。
此外，西瓜网多次调整追更规则以打击刷量。
今年将‘追更人数’定义从‘阅读最近3日章节的读者’改为‘阅读最近7日更新章节的有效读者’，并要求读者为非刷量、阅读时长达标的真实用户。
这一调整直接降低了新书和低字数作品的追更数据。
因为刷量者难以满足‘连续7日阅读’的条件，从而削弱了数据造假的动机。”
高传龙“哦”了一声。
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