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。
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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！
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！
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～～
