继续以今日头条为例，每天推送到你首页的内容是根据你的画像定向推送的，每个人看到的新闻都不一样，也就是我们说的“千人千面”。你的画像来自你的历史数据，在默认你的画像准确的前提下，你读完的文章也就有了和你的画像相符的分类。

所以在传播过程中，每一个读者的阅读行为在不断完善着内容的分类。

3. 一次传播结束时：用户主动参与分类

机器总是不那么完美，所以你仍旧会在今日头条看到你不喜欢的文章，这就需要我们读者对读完的文章进行标注。

或许是个下拉菜单，或许是一些可供勾选的标签。

人人为我，我为人人。

再选择评价的指标

假定以上的工作可以完成对文章的分类工作，那么我们接下来要考虑的就是对不同分类的文章进行质量评价了。

很有幸，我曾在中国知网工作过一段时间。我曾经惊异于中国知网对学术文章的标引精细程度，当然这也和学术论文的撰写要求密不可分。

每一篇文章从标题、摘要、关键词、正文到下载量、被引量都有十分精细的标引，这为学术文章的质量评价、作者水平的认定甚至期刊级别的划分奠定了坚实的基础。

学术论文可以，互联网内容肯定也是可以的。我们可以借鉴学术论文的质量评价体系，设定内容的评价指标。

以公众号文章为例，除了没有对关键词的标注以外，标题、正文、转评赞等数据都是完备的。

同时，新榜等第三方公司基于可见文章数据对公众号、微博等媒体账号做了排行。经过近十年的积累，我们也有了公认的大V和KOL。这样，自媒体的内容与期刊和作者的对应关系也完善了。

1. 转、评、赞数据指标

转发作为社交环境下表征传播力的重要指标，我们不能仅对等到学术文章的被引用，更具评价意义的用户转发行为也应该考虑在内。

遗憾的是，这个数据目前只有微信后台可见，前台是不可见的，这也给我们评价体系的构建提升了难度。

相信微信已经在推进这项工作了，微信是聪明的，比我们大多数人聪明。

评论数据对微信公众号来说是很无力的指标，因为他受到自媒体人的把关选择性的展示，我们暂且不谈。

但评论是用户参与内容评价非常重要的指标，目前已有很多公司在对内容的评论进行情感评价了。虽然这些评价是从舆情监控的角度出发的，还没有应用到对内容质量的评价中，但至少我们有了技术基础。

值得一提的是，新榜在对微博帐号质量的评价时，评论占1/4左右的比重，得出了业内认可的排行，由此可见评论的重要性。

赞作为一个正向的情感，在内容质量的评价中应该占据非常重要的比重。这里的赞除了点赞外，打赏也应该算在其中，并且是更重要的指标。其中的原因不用过多解释大家也能理解，氪金才是真爱。

2. 作者水平

我们之所以相信专家（虽然现在它快要成为一个贬义词了）、相信大V、相信KOL，相信的是他们作为内容生产者的权威性和专业性。所以在对内容的质量进行评价时，作者的水平必须在内容的质量评价中占据重要的地位，甚至超过转评赞。

作者水平和内容水平是相辅相成的：优秀的作者产出优秀的内容，优秀的内容成就优秀的作者。但这并不会表示我们进入了莫比乌斯环，因为内容的质量还受到转评赞、公众号水平和读者评价影响，不考虑作者影响时，我们仍可以评选出较优质的内容。

3. 账号水平

对于期刊，有从SCI到EI到核心等有不同的分级，我们会理所当然的认为发表在SCI收录期刊的文章具有较高的学术水平。

在自媒体内容行业同样，能够被优质大号转载的文章，不考虑付费购买的情况下，文章的质量也代表了一定的水平。

再次感谢新榜，在新媒体帐号的排行工作中坚持不懈的深耕，我们有了不同垂类的公众号排行、有了不同认证体系的微博帐号排行，据说不久也会正式上线头条号的排行。

相信当我们增加更多评价指标进去后，帐号的质量评价会更加完善。

4. 读者评价

毫无疑问，作为内容的接收者，读者在内容的评价工作中占据更加重要的地位。

就像我们用大众点评对美食点评一样，如果对文章增加星级评定，每一个读者都参与到评价中，我们就可以得到五星好文和一星水文。

这不是天方夜谭，你会在豆瓣评价一部电影、一本书，那你也会在公众号评价一篇文章，我相信作为读者的我们有这个责任感。

人人为我，我为人人！

5. 专家评议