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Docker系列 WordPress系列 将WordPress博文批量转发至其它平台

刚刚开始玩WordPress的小伙伴们可能连设置都还没搞通,这个问题估计没怎么想到过。哈哈!但是我要说的是,如果你的博客正常地运转的话,你总是会想到这个问题的。

10年积累的成都网站建设、成都网站制作经验,可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你,你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程,更有泰顺免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

如果你觉得自己的内容做得到不错的话,确实可以推广一下 。虽然我们的WordPress小站可以做一些简单的SEO优化(这个我以后也会讲),但是效果一般是十分有限的。如果能够在那些大平台里进行发表,而且质量也不错的话,应该会收获一些流量,这对个人博客的成长是有好处的。况且,我从未推广过自己的作品,也想试试看。

我大概的想法是 将WordPress博客里的文章转发到多个国人比较熟悉的平台 ,比如头条号、知乎、或CSDN。但是如果一个一个平台地发,效率低,体验也好差。 有没有什么相对自动化点的方法呢?

最近,我在Github上发现了一个做的不错的项目,可以较好地解决这个问题。它就是 Wechatsync :

目前在Github上有1.4k的Star!

其实我很早就知道这个项目,知道它可以支持很多个平台,比如今日头条、WordPress、知乎、、掘金、CSDN、typecho等,但当时看走眼了。我刚刚开始的用法是在自己的博文上用它的一键提取功能,但感觉样式很难看,在各平台的后台都不忍直视,所以就觉得这人软件不行,故一直未多加留意。

然而,最近我发现 Wechatsync有一个内置的markdown编辑器 ,像这样:

有markdown编辑器那就是另外一回事了!要知道我的博文全部都是基于markdown! 我马上试用了一下。感觉还行!

我估计它大致的原理是生成html之类的文本,然后通过API接口推送至各大平台的草稿。所以你并不是一键直接发布的,而是 在每个平台的草稿里进一步修改、预览、确认之后再正式发布 。我觉得这个功能已经是很贴心的了。

你可以每天花一点点时间将新的博文转发到这些平台中。感觉酷酷的!当然,由于你要一个个去后台审核的,所以不太可能做很多个平台。除非你有专人帮你处理,一个人的话,我觉得做3、4个大平台就行了。我尝试做的平台是 头条号 、 知乎 、 和 CSDN 。更重要的是, Wechatsync暂时还是一个免费的项目 !我先尝试一段时间,届时反馈和分享给大家!

下面我们来看看Wechatsync怎么使用吧!

其实在Wechatsync的 Github Repo 上已经说得很清楚。它其实就是一个Chrome浏览器的插件!我觉得已经是很简单的了。有不懂的评论区留言吧!

我这里直接转发原README中的用法,童鞋们可以根据自己的网络环境选择不同的方法:

传送门

安装好后,它其实是一个Chrome插件,大概是这样的:

如果你的浏览器已经登陆过相关平台,它会自动记录的。我亲测是可以成功被记录的!

你可以在官网这里找到内置的markdown地址:

或者,我们也可以直接访问它的内置markdown地址: 。其实我有点好奇,它这个地址似乎不指向某个帐号信息,这提示这些mardown文档并不是保存在云上。我估计这些markdown文件是临时保存在浏览器缓存里的。所以,你只可以将 Wechatsync 当作一个临时markdown编辑器,原始的markdown文件你要自己想办法保存。

我觉得都不用我教你怎么用了。就是一个经典的markdown界面!

准备就绪后,按右上角的 同步发布 。每个帐号前有一个小方块,你可以选择只发布到某几个平台:

之后很就推送好。你自己登陆每个平台的草稿里,进行相应的修改并发布就行了!感觉很方便哎!

我试了几个大平台。 大部份的平台都对每日发文量有一定的限制 。所以每天不要太多。我觉得每天1-2篇这样已经差不多了,操作完大约花几分钟吧。

下面我说一下我对它们的看法:

总体上, Wechatsync 的体验还是非常不错的!只要你的博客是基于Markdown的,很容易就可以迁移到其它平台!

其实这次经历也有一个意外的收获,那就是 个人博客的写作体验比平台要好太多 。我觉得这可以是 选择个人博客作为主力的理由之一 。平台其实是很容易支持markdown的,这种功能应该没有什么技术含量;只不过它们不愿意而已,所以都在markdown的基础上进行一些魔改,培养自己的用户习惯和用户粘性。但是,实际使用的时候还是能感受到markdown的影子在里面。

这里我没用用微信公众号,应该也是支持的。以后有机会再尝试吧!

更多WordPress个人博客的玩法敬请关注喽!

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magento比较适合你吧

虽然前期比较难

但是可扩展性比较强

能让用户产生原创内容的功能,这个是你的产品和服务决定的吧

你的客户粘性不是程序能决定的

你的客服好

有二次客户多

自然会有一部人原因评论!

也谈各种微和各种博

这个话题基本我每年都会写一次,有的时候自己都觉得很无聊。

而之所以每年都会写一次,是因为每年都会有新的微或者新的博冒了出来。

博客,轻博客,微博,长微博,G+,,等等。

好多啊。。。

我用博客的历史,大概要从04年算起。

当年喜欢一个女生,她开了一个教育网的博客,于是我跟风。

后来05年,喜欢另一个女生,她用SPACE,于是我也就用SPACE。

SPACE是第一个长时间使用的,一直用到MSN抛弃了SPACE,转到WordPress后感觉不好看就放弃了……

接着使用BlogSpot,同步更新到人人校内豆瓣Q空间和新浪博客。

现在基本就用做对外公开,Evernote做私人存档——啊呀,提醒我了,我有好几篇东西写在然后忘记同步到Evernote去了。。。

轻博客方面,用过新浪Qing,和鼻祖Tumblr。

微博方面,国内的有新浪微博腾讯微博网易微博,国外的有Plurk和Twitter。

用了这么多杂七杂八的东西,总会有一些看法。

定义一:信息的重量,指信息本身的信息量,信息的浏览与传播媒介的操作成本,信息呈现方式的复杂度,这三者的综合。

距离来说,微博和长微博,基本所有方面都一样,但微博最多140字,长微博最多能撑死你的浏览器……所以微博和长微博的重量是不同的。

而且,微博直接就能看,长微博你需要点击显示大图,从这点来说,即便同样一份微博,将其转换为同内容的长微博图片后,重量也会随之增加——因为你的浏览操作成本上升了。

来谈个跨界的。

SNS上经常有人的实时动态,这些动态信息一般都是140字以内的(我一个美女同学有一次就跟我说:微博不就是人人个人签名么?为什么这么火?然后我一边幻想着她深V外衣下的珠穆朗玛,一边跟她解释了一通这里的原理,然后,就没有然后了——朋友们,引以为戒啊!),所以从文本信息量来说,SNS的个人状态和微博是相同的。但不知道你有没有注意到,SNS里的个人状态如果你要互动的话,一般你都需要点进去,然后评论,或者转发——当然,点赞是可以直接在主页TL里完成的。

所以,SNS里的个人签名和别的实时动态的操作成本比微博要高,所以也就比微博要重。

博客更是如此了。

一般写博客的人,帖子的字数都远超博客——简叔大人最近不还号召大家“ 日啖千字文,思如井喷笔尿崩 ”么?(怎么样怎么样,我这句子很通顺吧?哇哈哈哈哈~~~~~)更可观的是,一般你在首页是看不全的,你在所有文章列表里也是看不全的(SPACE倒是可以看全,于是看TL就成了灾难……),你需要点进去才能看全,才能交互——于是操作成本又上升了。所以博客相对微博,好重……

那么博客和SNS相比呢?

这就牵扯到第三个维度——呈现的复杂度。

博客里的内容是唯一的,就是帖子。而SNS里的内容却是五花八门的,有帖子,有投票,有广告,等等。

互动的多种多样,也就决定了整个SNS系统具有了额外的重量——用户需要花费额外的精力来区分什么内容是什么,这种额外的分类造成了额外的操作成本——但和第二项不同,这里的操作成本是脑袋自动完成的,不需要你鼠标去点击。

这是潜操作成本,但也是成本。

所以,SNS比博客更重。

当然,也不是那么一定。比如,博客里帖子密集,而SNS布局相对更松的话,那其实对用户来说SNS可能更轻——这就引出了另一点,丰富性不但和内容的种类相关,还和内容的密度相关。

种类越多,信息越重;密度越小,信息越轻。

当然,丰富性也不仅有这些内容。以轻博客和博客来说,它们在信息种类和信息密度上几乎没有分别,但博客的整体UI比轻博客要丰富,这就导致了整个平台赋予信息的额外重量就更重了——但这部分很难量化。

上述三个重量的指标,一个是信息本身的,后两个则是信息传播的平台赋予的。但,没有信息传播与生产的平台,也就没信息了嘛——但这提醒我们的是,可以通过第三方APP来修正这部分的重量。

大致来说,在一设备d上,某信息平台p上某条信息m的重量W可以写作如下形式:

W(m, p, d) = Len(m) / 100 + (Ob(p) + Op(p)) × 2 + (1 + K(p)) / 2 × N(p, d) / M(d) × UI(p)

其中Len(m)是m的长度,Ob是浏览一条信息所要的操作数,Op是传播一条信息所要的操作数,K是平台提供的内容类型数,N则是一页能显示的信息数——这个值得不单和平台p有关,也和用户使用的设备(PC?手机?平板?)相关,但这里就只记为p了。相应的,M是在指定设备上一页最佳显示数,比如PC和平板上是10,手机上是2,等等。最后的UI是平台的UI导致的额外重量。

当然,一些权重参数,比如那个M,目前是随意取的,未必就是好值。

现在,举例来说,一条100字的微博和一条50字的微博,它们的重量就不同——对新浪微博来说,Ob(sina)=1,但Op(sina)1,因为如果我们是要转发一条被转发消息的原消息,那么需要额外的操作(点选“原微博”)才可以。姑且认为Op(sina)=1.1。对于Twitter来说,我们可以认为Op(twi)=1。关于信息种类,新浪微博上有微博,有推广帐号,有广告,有朋友活动,所以,算上出现的频率权重,我们可以认为K(sina)=2.5,而K(twi)=1。每页显示数量,这个根据Theme不同而不同,我们姑且认为N(sina, d) / M(d) = N(twi, d) / M(d) = 1。

所以,在这两个不同平台上,这两条信息的重量分别是:

W(100, sina) = 1 + (1 + 1.1) × 2 + (1 + 2.5) / 2 = 6.95

W(50, sina) = 0.5 + (1 + 1.1) × 2 + (1 + 2.5) / 2 = 6.45

W(100, twi) = 1 + (1 + 1) × 2 + (1 + 1) / 2 = 6.0

W(50, twi) = 0.5 + (1 + 1) × 2 + (1 + 1) / 2 = 5.5

作为比较,千字文的重量是这样的:

就平台来说,的浏览成本是2(点开,看)。转发成本高于2,估计为2.5(内喜欢是2,然后你要分享到别的平台,还需要额外的点击和确认过程,是4。考虑操作频率导致的加权,认为是2.5大概差不多……)。内容种类,在主页是1,在TL是2(发帖,回复),在提醒是4(发帖,回复,喜欢,加入文集或者推荐),我们综合来说,就算2.5好了。至于N/M,在主页算1的话,在TL和提醒里就超过2了,综合说来就算2吧。于是,上一篇千字文的重量为:

W(1000, JS) = 10 + (2 + 2.5) × 2 + (1 + 2.5) / 2 × 2 = 22.5

果然好重……

豆瓣估计差不多,而人人开心这样的SNS,K值就高了很多,N/M也高不少,于是大家鼓掌。

下面来比较一下,同样的消息作为长微博、轻博客和博客,其重量分别是多少。

还是以千字文为例。作为长微博的时候,各参数和微博是类似的,从而有:

W(1000, pic) = 10 + (2 + 2.1) × 2 + (1 + 2.5) / 2 = 19.95

而当同样的内容放在轻博客的时候,如果只考虑轻博客内的传播,那么其重量为:

W(1000, qing) = 10 + (2 + 2) × 2 + (1 + 1) / 2 = 19

但显然轻博客内的传播不算主流,主流还需要使用微博来推广,因而考虑上这部分的额外重量,结果就是:

W(1000, qing+weibo) = 10 + (2 + 2.5) × 2 + (1 + 1) / 2 = 20

相比长微博略重。

而对于博客,重量同样可以分为只在博客系统内传播和通过微博辅助流通量部分,分别为:

W(1000, blog) = 10 + (2 + 2) × 2 + (1 + 1) / 2 × 1.2 = 19.2

W(1000, blog) = 10 + (2 + 2) × 2 + (1 + 1) / 2 × 1.2 = 20.2

这里相对轻博客多出来的因子1.2,就是上文所提到的因为博客整体UI相比轻博客更丰富而多出来的额外重量因子。

前面只是一个铺垫,下面是正餐。

定理一:一个平台用户数的增速,与平台上的平均信息重量成反比,和已有用户数量成正比。

可以写为这样的形式:

ΔU = V × U / Ave(W(m))

这里V是增速常量。而平均重量则可以认为是将W中和信息本身相关的因子扣除的结果。

可以看出,基本上平均重量越低的平台,在相同时间内,上面聚集的人也就越多。

定理二:一条消息的存在时间和传播范围,随平台用户数的增多而增加,随信息品质的增加而增加,随信息重量的增加而减少。

也许可以写成这样的形式:

Life(m) = LIFE / W(m) × Q(m) × F(U)

Range(m) = RANGE / W(m) × Q(m) × F(U)

这里LIFE和RANGE是两个常数。F(U)是和平台用户量相关的一个函数,至少不可能是线性函数,可能是这样的函数:

F(U) = 1 - 1 / (1 + (U / Limit) ^ 2)

这就是说,越重的消息,传播范围和存在时间越小,越轻的消息,传播范围也就越广,存在时间也就越长。

比如说,同样的内容,作为长微博、轻博客和博客,其传播范围就会不同。

定理三:用户对信息交互频率和信息的存在时间及传播范围成正比。

也即:

Act(m) = ACT × Life(m) × Range(m)

其中ACT是交互常数。这条定理的特点,在于信息质量并不显然地出现在关系中——所以,一条烂消息,如果反复出现的次数够多(比如水军反复发同一条消息),也能引起足够的交互。

上面还只是考虑在同一个系统内部,如果同时有多个平台共存,用户可以在多个平台之间选择,那情况就又不同了:

定理四:用户更倾向于在消息交互更频繁的平台上交互。

基本上,平台p对用户的粘性大致可以表达为:

Stick(m, p) = Act(m, p) / Sum(Act(m, q), q)

所以啦,我们比较微博、轻博客和博客,就会发现,因为微博最轻,所以微博上的信息传播最广,信息存在时间最长,因此用户增长最快,用户和信息的交互也就最频繁,最后导致的就是大家越来越喜欢在微博这个平台上进行交互。

上面的都是一些统计性的猜测性的东西。既然是统计,所以具体到个体自然是有差异的;既然是猜测,那总会猜错的。

嗯,以上。

欧耶,终于把废话都写完了,万岁~~


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