扫文前线 | 番茄小说扫文报告：大数据迷阵和阵中人(5)

推荐榜是读者打开番茄小说第一眼就能看到的一个榜单。与传统榜单不同，推荐榜是一个纯实时榜单，内容变动极为剧烈，每次刷新，榜单书籍都完全不同，似乎完全符合大数据推荐“千人千面”、“无限信息流”的外部印象。
推荐榜的排行依据是“实时阅读热度”，并不是个非常明确的标准。据观察，构成“热度”的指标大致包括点击量、阅读量、加入书架数量、评论量等，在此基础上进行实时或短时间内相当大量的“热度”计算。相对的，在读人数、评分、书籍完结与否都不重要。
相较于番茄大数据系统中更为灵敏的模块，推荐榜上的小说同质化较高，受读者行为的影响相对不那么灵敏，榜上推的是番茄小说最擅长、最富集的类型和套路。就像番茄小说的“实时晴雨表”，推荐榜主推番茄原创文，主推连载中的文，主推爽感要素流动更快更密集的男频、都市、玄幻文；具体说来，批发爽点的系统文一枝独秀，配以平均两章就有爽点供应的快节奏，像这样的小说在每次刷新得到的一张榜单上会占到五分之三左右。

显而易见，推荐榜和阅读榜并不是一样向度的“下沉”，但其榜单定制思路有一定程度的相似：对于“下沉市场”的读者来说，“随便找文来消遣时间”的“文化产品快消费”是再平常不过的一件事。因此，虽然看上去琳琅满目，推荐榜尚不是足够千人千面的精细化定制，而是通过大数据主导和高刷新率赌一个“大概率满足”的注意力回收，以争取读者的“第一眼留存”。
✦ 二、人气榜、书荒广场、猜你喜欢：群众选书， 私人推送
NO. 1 人气榜
在番茄小说APP首页展示的三个榜单中，和推荐榜、完本榜一起，人气榜占据了最后一个席位。人气榜的排行依据与其他榜单有所不同，它参照的是另一个功能模块的二级指标：根据书荒广场的话题推荐次数排序。相应地，在上榜书籍的详情页面也会出现“被话题收录#XXXXX”的字样，听起来似乎有更强的“民选”意味。人气榜满足读者的两种需求场景，一是有目的性地搜索想看的书，二是无目的性，但会被更生动、新鲜的推荐理由吸引，阅读平台推荐的书籍。于是，在推荐与被推荐的环节之间，大众读者再度参与进来，组成番茄小说筛选、推荐链条的重要部分。