第三一九章 百強作品

我真不是網文作者 第三一九章 百強作品

目前銀河閱讀上面進駐的作品過了五萬冊左右，不過也有一些作品并沒有參加比賽。

雖然這次比賽幾乎沒有要求，可是連載中作品就是為數不多的要求之一。這一個條件讓一些作品無緣參加比賽。

當然了，完本的作品也不用擔心這不公平，如果這次比賽成功了，為了吸引用戶、篩選作品、培養作者等多種目的葉寧還會在后續舉辦一系列的比賽，完本作品還有機會。

剔除完本作品，加上其他一些原因沒有參加的作品，這次參加比賽的作品在兩萬多，接近三萬本左右，而在第一周過后，就有三分之后的作品被放棄了，只有一萬本左右的作品過鄰一周的競爭。其中男頻七千，女頻三千。

這么多作品一起競爭，每部作品獲得的曝光量不多，不過對于作者來，增加數據的方法并不是只有一種。發動讀者、親朋好友、作者群里互幫互助等等，都是方法。當然了，因為作品數量太多了，許多作品使勁渾身解數增加的數據也不多。可也正因為作品數量多，基本上只要有一個基本的數據就可以過關了。

在目前的萬本作品當中，基本上只要增長量超過二十就可以過關了。不過隨著后續作品數量的減少，每一本作品的曝光量大增，后面需要的數據就越來越多了。

在第二周過后，又有三千本作品被放棄了，而此時的數據已經需要五十了，而且第二周開始，許多讀者已經讀到了收費章節，不少作品開始產生訂閱，而其它數據也納入了考量范圍。

第三周過后，只有三千本作品了，第四周過后，也就是一月之期結束，經過海選，進入初選的一千本作品出爐，其中男頻七百四，女頻二百六。

此時，最差的作品增長量也過了五百，并且幾乎所有的作品都開始有了訂閱，評論、

等其他數據也是在不斷的增長之鄭

而這一千本作品，獲得的好處不單單是從一萬多作品當中殺出來，以十五比一的比例脫穎而出。還代表這些作品已經進入了銀河閱讀的種子庫，以后平臺的推薦、資源傾斜都會以這一千本作品為基準展開。

現在以及未來會成為主戰場，可是作為閱讀平臺，推薦位只有一百多個，多得也只有二三百。可各個網站的作品數量卻是數以萬計，僧多粥少，有一些作品基本上從登上平臺到完本都沒有推薦機會。

所以，以后平臺的推薦圍繞這千本作品展開，雖然對其他作品不公平，但也相當于替網站做出了選擇，可以讓網站進行資源的合理規劃，減少成本。對于被放棄的作者，雖然殘忍，但也讓他們減少了時間成本，去創作更出色的作品。

在一千本作品當中，起航幾個網站的作品數量超過了一百，比例超過一成。看著不多，可是在那么多網站當中，作品數量超過一成已經很厲害了。畢竟銀河閱讀是獨立發展的，起航等網站的作品也借不上力，同樣要憑真材實料的廝殺。

不過一成和一成也不一樣，起航幾個網站的作品排名基本上都在前五百左右，含金量極高。

而在一千本作品當中，玄幻和都盛仙俠幾個大類的作品數量也都超過了一成，而最慘的分類不到十本作品。不到這里也可以看出來眾的讀者黏性了，幾個眾分類的作品不多，但是排名挺高。

海選過后，就是更加激烈的初賽、復賽、半決賽、決賽了。

當然了，看比賽規則后面的幾輪比賽和第一個月差不多，也是通過一輪輪的篩選，通過數據比對選出晉級作品。但嚴格來，后面幾輪的晉級規則和海選也有區別。

海選基本上是通過純海選，僅僅通過對作品的滾動展示讓讀者自動選擇，還是有一些不嚴謹，有運氣的成分在里面，但是從初賽開始，所有作品就開始有推薦了。

這時候滾動式的隨機推送就不行了，需要平臺通過一輪輪的推薦加大作品的宣傳力度，才能讓這些作品走的更遠，堅持的時間更長。

這也是各個網站如此積極的參與，拼命也要進入千名的原因、比賽期間的推薦可能就足以讓各個網站收回成本，大賺特賺一筆了。

對于新的閱讀平臺，不但平臺方擔心用戶量、充值率，進駐平臺的網站也擔心回報率的問題。而在早期難道的推薦越多，分得蛋糕就越大。尤其是從進駐到現在基本上就沒有輪到推薦或者只是一些雞肋推薦的網站來，這次機會尤為難得。

在初賽的半個月，會以三為一個周期，分五期，對于一千本作品進行專題推薦。推薦時會按照作品類別進行合適的比例分配，盡量做到公平公正。

初賽的專題主要是按的流行元素進行推薦，分為五類。

而在初賽過后的復賽，銀河閱讀仍然會按專題推薦的方式決出下一步的晉級作品。不過這時的專題會更換推薦方法，以其他的點作為切入進行宣傳。

而在作品再次晉級以后，就只剩下二百本作品了。一百五十本男頻，五十本女頻作品。這時候平臺的推薦位數量已經足以滿足作品需要，接下來的推薦都會以推薦位的方式推薦了。

同樣的半個月，五為一個周期，分三次對這些作品進行推薦。對于各個作品推薦位的安排平臺參照各個作品的數據，進行合理的規劃分配，力求公平。

如果好幾萬作品的時候讀者挑花了眼，一千本作品、五百本作品的時候讀者也懶得翻。但現在比賽到了半決賽的階段，所有的作品開始走出比賽專區，登陸平臺的各個推薦位，讀者總算不用費勁巴拉的尋找作品了。而各個作品的數據也迎來了飛速增長。

很快，三次推薦完畢了。

這一回每一本作品獲得的曝光量超過了之前的和，而數據的增長速度也是數倍于之前。每一本作品之間的數據也開始迅速的拉開，開始呈現出巨大的差異。

這時選最后的一百強倒是簡單了，一目了然的數據，百強名單很快出爐。