根据微博官方公布的2016年第二季财报，微博净收益2590万美金（净营收为1.469亿美元），较上年同期增长了516%，盈利更是大幅上升，从去年同期的亏损310万美元变成了盈利710万美元。

“离开你，我很好”

三年前，阿里6亿入股微博，3年内给微博带来2.997亿美金收益，并帮助微博完成广告社交化、垂直运营领域细分化和网红经济化的转型，成为了名人八卦、重大事件、商业营销的传播渠道，最终迎来了“第二春”。

三年后，“整形后”的微博却要和阿里高调分手，离开阿里输血，以至于坊间一直有传言微博已式微，新浪将在极短时间内被阿里收购。

《华尔街日报》：新浪可能会走上与雅虎一样的道路，并且考虑到新浪当前的低股价以及阿里在媒体领域的野心，阿里还可能放弃增持微博股份，直接廉价收购新浪。

新一季度的新浪财报直接打脸：“离开你，我很好”。

2016年Q1，阿里为微博带来营收1110万美元，仅占微博Q1收入的9.30%，而根据微博Q2财报，这一季度微博总营收1.469亿，只有8.7%来自阿里贡献。

数据来源：新浪2016Q2财报

“分手快乐，我可以找到更好的”

微博“离婚后”日子过得依旧滋润，正是在近年的转型中找到了适合自己的风格。广告模式让微博造血能力日益完善，网红、短视频的加入，二、三线城市用户的覆盖面变广，最终为微博迎来了第二轮爆发。

1、打造闭环，中小企业成为微博广告主要受益来源

微博广告矩阵进一步完善。2016年Q2微博广告和营销收入1.272亿，增值服务1970万美元。相较于微博上涨了33%的日活来看，开通会员越来越非必须，而广告已经成为微博的主要受益来源。值得一提的是，来自阿里的广告收入仅占总营收的8.7%。

数据来源：新浪2016Q2财报

通过全面开放信息流广告产品、推出电商产品微博橱窗等方式，微博已经形成“自助广告—中小广告—品牌广告”连锁效应闭环。现在的微博其覆盖的企业主已经从品牌用户渗透到中小企业中，后者正是微博广告营收增长的主要来源。2016年Q2，微博大品牌客户同比增长45%，微博中小企业和自助客户数同比增长107%。

2、扶植大V、网红，转型社交媒体，打造网红生态体系

2014年后，微博推出大V垂直计划，面向网红群体，提供包括电商、广告在内的多样化变现形式，对其精准广告投放有不小的推动作用。

另一方面，通过扶持各行业领域的大V、网红，微博在内容上获得了更多的垂直化数据，为其转型社交媒体的奠定了基础。《2016网红生态白皮书》提到，微博目前有3.6万的活跃网红，覆盖了3.85亿的粉丝。

数据来源：《2016网红生态白皮书》

但微博的作用不止于渠道，它还和网红经纪公司建立了资源互换的合作，向为微博带来更好活跃度的网红经济公司提供更加的推荐资源，获得共赢。

据统计，微博排名靠前的微博网红账号年GMV交易量甚至上亿。换句话说，微博已经拥有一条完整的网红制造、传播、变现的产业链，网红经济的生态体系已经形成。

3、“短视频+直播”爆发，产生巨大推动力

从小咖秀到一直播，“短视频+直播”为微博的发展产生了巨大推动。

据统计，第二季度一直播的直播开播场次是上一季度的116倍，总计超过1000万场次，6月日均观看人次773万，日均观看时长38.7万小时。其短视频日均播放量上涨了225%，达15.7亿。平均每条热门微博的评论量环比增长30.9%、转发量环比增长23.3%。

不同于传统靠购买流量和市场投放为驱动的直播平台，微博在粉丝沉淀和流量导入上具有天然优势。截止到2016年6月，微博已经与相关行业200多家经纪机构达成合作。未来，微博在视频尤其是短视频方面，其优势将会更加明显。

另一方面，虽然秒拍可以被嵌入微博的信息流，但直播却只能跳转到独立页面中去互动，无意中也也将用户导入了直播平台。如何留住这部分用户，也是值得微博思考的。

4、布局二三线城市，用户数目和粘性都大幅提升

通过前面提到的内容垂直化，主打直播及短视频产品，加上和各大厂商不断合作，微博在非一线城市的渗透率逐步提高。其6月的日均活跃用户数突破1.26亿， 其中，89%为移动端用户。

数据来源：新浪2016Q2财报

根据CNNIC《第36次中国互联网络发展状况统计报告》，今年上半年新浪微博在一至五级城市中的使用率都在65%以上，用户分布呈现更加稳定的金字塔式结构，用户数量和粘性都出现了大幅度的提升。

数据来源：QuestMobile

用户的的增长，或许我们还能从另一个角度来解读。

2013年前后，关心时政、民生、维权等领域的大批大V出走微博，留下来的用户是更加年轻的一辈人。这一部分人在兴趣社交上的需求更大，也更容易因为前面提到的垂直化内容、直播、短视频、网红、明星等人和内容聚集起来。

这个数据，我们可以在统计2012至2015年的微博用户数据后，得到证实。2012年90后用户占比只有37%，2015年，微博83%的用户年龄落在了17-33岁这个区间。

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