這個國外的微信粉絲 做了個沒有資訊流的公眾號
最近看到這麼一個新聞：美國一個叫「 Substack 」的訂閱平台，付費用戶超過了 100 萬。本來差評君覺得這也沒啥，但發現它和微信公眾號有層奇妙的關係。
Substack 創始人叫 Chris Best，據說他是張小龍的死忠粉，做 Substack 的靈感也是來自微信公眾號。巧的是，當初張小龍做微信的靈感是來自一個叫 Kik 的軟體。這個 Kik 的創始人之一，正好也是 Chris Best。這波啊，就叫互相學習，互相成長。
和公眾號差不多，當讀者在 Substack 上訂閱了某作者後，作者更新的文章會通過電子郵件發送過來。所以 Substack 也被稱為美國版的微信公眾號。只不過，這個平台里的一些「 公眾號 」，是需要付費訂閱的。
這年頭花錢看電影還行，要是花錢看文章，可能不少人還不樂意。但你別說，人家 Substack 從 2017 年推出，2021 年就有 100 萬人願意付費看文章了。今天差評君給大伙兒簡單分析下，這其中的「 小秘密 」。
就好比對胃口的 OnlyFans 主播，大伙兒願意花錢去訂閱。一個平台有足夠優質的作者和文章，自然也有一大波願意掏錢的讀者了。
說起來你可能不信，在這美國公眾號里寫文章的人，用「 優質 」形容都含蓄了。他們有的是美國歷史學家，麻省理工教授，普利策獎獲得者，什麼《 華爾街日報 》《 xx 時報 》的編輯更是佔據了一大部分。那有的差友可能有個疑問， Substack 憑啥能吸引這些作家入駐呢？這就不得不提到，國外傳統媒體的編輯，目前面臨的一個問題：要沒飯吃了。好比我們都在微博上吃瓜看新聞，老外獲取最新的消息，也都是通過推特和臉書。
這就意味著，國外新聞媒體的官網是沒人逛，報紙也沒人買。。加上疫情發生後不能亂跑，整個新聞行業只能說是吃了上頓沒下頓。自然就有了一波嗷嗷待哺的編輯。這時 Substack 找上門來了。
小老弟這個月沒多少工資吧？文章閱讀量還不如標題黨？又被領導指指點點了？要不抽空來我們平台寫文章？有人願意付費看你文章，你就有錢賺。舉個例子，你的訂閱費是 10 美元/月，只要 500 個讀者訂閱你，那你一個月就能賺 4500 美元。（ 我們只提取 10% 的點 ）
看到這有的人可能會說：我不是傻子，我有實力為什麼不自己寫部落格賺錢，還沒人拿抽成。話是這麼說，但據差評君所知，一個人要寫部落格賺錢可真不簡單。自己搞域名，搞數據分析不說，你能保證寫了文章，就一定有人買單嗎？但是加入 Substack ，它可以幫你一條龍服務到位，排版工具、數據分析樣樣都有。
另外只要你實力夠強，被 Substack 認可，他們還會提前預付你一年的收入。
比如他覺得差評君不錯，等我入駐了，他會先給我 5 萬美金，等我有收入了再從裡面扣。要是差評君沒收入呢，那這 5 萬 Substack 自己認了。除了能省去成本，保你不虧，Substack 還是關鍵時刻可以抱住的大腿。
創作者寫文章時，偶爾會遇到一些版權流氓，又或者是噴了某個無良企業後，會收到「 誹謗警告 」，要求刪帖。遇到這種情況，很多人都不想惹是生非。原本一篇有價值的好文章，可能就被這麼嚇唬沒了。但是入駐 Substack，它可以給你請頂級律師，分析案件，甚至白紙黑字寫明了墊付 100 萬美元都沒問題。
退一萬步說，創作者以後不在 Substack 寫文章了，讀者的郵箱地址也在他手裡，也根本沒啥損失呀。這種把編輯當寶貝兒子待的平台，你說創作者不願去，差評君都不信。當然，國外其實有好幾個平台和 Substack 類似，它之所以能脫穎而出，差評君認為還有個關鍵因素——去 TMD 演算法。在 Substack 的首頁，只有一個搜索框，一個訂閱榜、一頁精選文章。和演算法平台不一樣，想看什麼你得自己搜，平台不會給你推薦個性化內容。
有的差友可能會說，不搞演算法有啥好的，我就喜歡平台把我喜歡看的（小姐姐 ）送到臉上來。別急，大家不妨跟著差評君從另一個更熟悉的角度分析下：
平台使用演算法，真的好嘛？對用戶而言，有了演算法，平台會投你所好，讓你方便刷到自己感興趣的品類。但你可能沒發現，你接受到資訊永遠只有那麼一類，你看問題的角度也只有一種（ 你自己喜歡的角度 ）。久而久之，你對事物的認識就會產生偏差。舉個例子，食堂師傅知道你喜歡吃烤雞腿，每次去食堂，他都給你塞上烤雞腿。
於是你每天都吃，你也很喜歡吃，更懶得去嘗試新的菜。但你不知道，食堂里其實還有更美味的獅子頭，啤酒鴨，臘香腸。而你還以為烤雞腿是最好吃的食物，產生了認知偏差。
同樣，演算法對創作者而言，有利也有弊。先說利吧。差評君有個表弟，三年前剛做自媒體時，在今日頭條和微信公眾號上投了同一篇文章。在公眾號上，他的文章只有幾百閱讀量，和他寥寥無幾的粉絲數牢牢掛鉤。
但在今日頭條里，因為被演算法推薦到首頁，文章獲得了幾十萬的閱讀量，粉絲也漲了幾千。
演算法好就好在，它可能會挖掘一些有潛力的新人作者。
那這樣也有個弊端：App 首頁只能出現那麼多內容，為了儘可能被觀眾看到，每個創作者都必須順著演算法來做作品。發微博帶的標籤比原文都長。作品能短則短，節奏能快就快，生怕別人中途退出。為了引導三連，啥文章都能給你灌一口雞湯。
因為不這麼做，數據就不好看，演算法就會判定你的作品不夠優質。別說被推薦了，不進你主頁，粉絲都看不到你的作品。於是越來越多創作者，被迫成為了演算法的奴隸。這種趨勢下，人們創作時最關注的還會是內容本身么？
所以現在 Substack 說它拒絕演算法，那自然會在一定程度上吸引人們的加入。
當然了，差評君認為完全拒絕演算法也不行。適當用用演算法推薦，對讀者、對創作者都有好處。但平台可不答應。因為演算法除了能綁住用戶，還能美其名曰「 提供便利 」。這麼好的事情，怎麼能適當用用？這就出現一個的趨勢。一個平台通過大量的演算法推薦內容，把用戶綁得牢牢的，其他平台為了保護自己，也加入了演算法機制。就比如月活 12 億用戶，在訂閱制上走了很久的微信，也開始在公眾號內推薦內容，搞起了資訊流。
以後 Substack 會不會也跟著微信的腳步，我不清楚。倒是作為一個用戶，我是不想看到所有平台都去追尋演算法，過度使用演算法。
因為咱們天性懶惰，有人把喜歡的東西送到臉上來，都很難拒絕。可如果每個人都只看他們想看的、願意看的、喜歡看的東西，這真的對嗎？是，演算法是科技發展的產物，是可以提供便利。但濫用起來，它 TM 就是一個糖衣炮彈。
