“可是，张总，在初期的时候，只有通过我们审核。”

“我知道，初期你们是可以审核。但是，在审核之后，我希望，对于所有审核过后的作品，我们的宗旨是一视同仁。我们不能再按着原来的经验，认为哪本漫画作品好，也不能凭着自己的喜欢，强烈推荐哪一部。我们要用我们这个平台，来弥补我们眼光与经验的不足。所以，我建议，所有签约后的作品，必需给他们至少一次推荐的机会。而且，这一条以后我们要写入到合同。这一方面可以保证所有作品的公平性，另一方面，也可以让所有的作品，有一个出头的机会。这是第一步，第二步，当所有作品都有了一次推荐之后，做为编辑，我们应该总结这一些作品在推荐之后的成绩变化。成绩好的，我们重点继续推荐，成绩不好的，我们可以稍微放一放。也就是，未来，我们的推荐原则，一切以数据为第一服力。哪怕编辑们很看好的一部作品，但推荐之后没有多少人阅读，那也只能先放一放，我将这样的推荐制度，称之为大数据分析方法，在全面数据的分析当中，我们绝对可以发现最优秀的作品。”

这也是后世络为什么可以一直火爆的原因。

在一切以数据，一切以读者喜欢程度为原则之下，数据越好的，越是证明这部作品好看。

这也是为什么，后世排在点击榜第一，搜索榜第一的作品，大家都感觉不错的原因。

其实，数据分析方法为什么可以成功，他事实上就是给了评价漫画的一个标准体系。

在以前，要评价一部作品好不好，经不经典，根本没有一个统一的标准。

有的，这部作品经典，也有的，另外的作品经典。

但是，以数据为分析原则之下，那么，标准就出来了。

经不经典，拿数据话。

你你的作品好看，可是，点击就那么几个人点，鬼才相信。

你这一部作品垃圾，但却有几千上亿的点击，难道看这本书的人是傻子吗？

“嗯，张总，你的太好了，我发现，如果按张总您这样的推荐安排，那我们的确可以做到不遗漏任何一部经典的作品，也不会埋没任何一位漫画才。而且，我们这样的推荐制度比之出版社的出版安排更为方便的多，我们只需要将这一些作品推荐到络平台之后，成本并不需要多少。但是，出版社要检验一部作品好不好卖，必需通过出版。可一但出版反馈的成绩不好，将可能浪费太多的资源。而且，越是这样的制度，越是考虑编辑的眼光。久而久之，这样的制度必将会埋没不少作品，也必然会导致推荐与审核效果的低下。” 本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第2页/共3页