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自媒体排名

12小时前更新 8 00

聚合各平台新媒体影响力榜单的查询工具

收录时间:
2026-09-21
自媒体排名自媒体排名

一、网站概况

这是一个由上海新榜信息技术股份有限公司运营的自媒体榜单聚合查询页面。新榜于2014年11月11日正式起盘,是国内较早从事新媒体数据监测与内容评估的第三方机构,目前在上海、北京、成都、广州、长沙均设有办公室。

页面核心定位是”自媒体排名”——把分散在抖音、快手、小红书、百家号、搜狐视频、腾讯新闻、网易号、西瓜视频等几十个平台的官方或行业榜单汇总到一处,方便用户按平台、区域、行业三个维度快速查找。从首页陈列的内容看,榜单时间跨度从2017年一直持续到2026年,既有仍在更新的活跃榜单,也有大量已停更的历史榜单,累计期数最多的如”新浪看点百强榜”达到289期、”快手认证达人榜”达221期,足见其数据沉淀的厚度。

二、核心功能详解

多平台榜单聚合:页面按”平台””区域””行业”三个标签对榜单做了归类。平台榜覆盖抖音精选、快手MCN、百家号、搜狐视频、小红书蒲公英等主流渠道;区域榜细分到北京、青岛、辽宁、贵州、湖北等地的微信影响力排名;行业榜则切入汽车、黄金珠宝、母婴亲子、体育、高校等垂直领域。用户不需要逐个登录各平台后台,就能在同一个页面横向对比不同平台的头部账号格局。

榜单定制服务:这是页面中反复出现的增值入口。针对有特定需求的机构或品牌,新榜提供按指定平台、指定指标、指定周期定制的榜单。比如某个汽车品牌想了解抖音上汽车垂类账号的传播力排序,可以通过定制拿到一份专属榜单,而不是用通用榜单凑合。

历史榜单回溯:页面保留了2017年至今的完整榜单记录,包括已经停止更新的”企鹅FM电台影响力榜””梨视频号排行榜””美拍原创作者榜”等。对做行业研究或自媒体发展史梳理的人来说,这是一份难得的时间序列资料。

投放变现衔接榜单查询页还挂了”投放变现”入口,指向新榜旗下的”新榜有赚”服务。看完榜单、锁定目标达人后,可以直接跳转到接单或投放环节,形成”查数据—选号—投放”的闭环。

三、使用教程/操作指南

查找榜单:进入页面后,顶部有”平台””区域””行业”三个筛选维度。想找抖音相关榜单,点”平台”后定位抖音类目即可;想看某个城市的微信账号排名,切到”区域”标签下选择对应城市;关注汽车、教育等垂直赛道则走”行业”入口。

阅读榜单:每个榜单会标注期数和发布日期,点进去能看到具体的排名明细,通常包含账号名称、对应指数或排名依据。注意不同榜单的统计口径可能不同,有的看传播力,有的看商业价值,有的看公益贡献,读榜前先确认榜单名称中的限定词。

注意事项:页面中不少榜单已经停更多年,比如”淘宝达人消费影响力榜”停留在2017年、”喜马拉雅音频自媒体榜”停留在2019年。查询时效性数据时,务必先核对榜单右上角的更新日期,避免把几年前的排名当作现状使用。

四、内容与资源质量

从资源量看,页面聚合了超过80个不同名称的榜单,覆盖微信公众号、抖音、快手、小红书、B站、西瓜视频、搜狐、网易、百家号、企鹅号、喜马拉雅、蜻蜓FM等几乎所有曾活跃过的内容平台,覆盖面在国内同类页面中属于第一梯队。

但时效性参差不齐是明显短板。约三分之二的榜单在2022年之前就已停止更新,仍在活跃更新的主要集中在抖音、快手、搜狐视频、百家号、小红书、公益类等少数赛道。数据来源以各平台官方发布或新榜自有指数为主,权威性有保障,但”独家资源”属性不强——大部分榜单在对应平台官方渠道也能查到,这个页面的价值更多在于”聚合”而非”独占”。

五、适用人群与场景

自媒体创作者:适合用来观察自己所在赛道的头部账号格局,判断竞品水平、寻找对标对象。比如一个做母婴内容的创作者,可以直接查”中国母婴亲子微信影响力榜”了解头部账号的更新频率和内容方向。

品牌方与广告主:适合在投放前做达人初筛,快速圈定某个平台、某个行业的候选账号池,再配合新榜有赚完成后续投放动作。

MCN机构与行业研究者:适合做横向对比和历史回溯,尤其对需要写行业报告、做竞品分析的人,停更榜单反而是研究平台兴衰的素材。

不适合的人群:只想随便刷两个网红排名的普通网民,这个页面信息密度偏高、交互偏工具化,体验上不如直接刷短视频平台的热榜来得直观。

六、优缺点分析

维度表现
榜单覆盖广度优,横跨80+榜单、数十个平台
数据权威性优,官方榜单+新榜自有指数双重来源
历史数据完整性优,2017年至今可回溯
时效性一般,大量榜单停更深,需用户自行甄别
交互体验中,工具属性强,页面信息密度大

优点:一是聚合度高,一个页面替代了逐平台翻查的麻烦;二是历史数据完整,做研究很实用;三是榜单维度分得细,平台、区域、行业三个切口基本覆盖主流查询需求;四是有榜单定制和投放衔接,对商业化用户友好。

不足:首先是大量榜单已停更,首页陈列容易让用户误以为都是活跃数据;其次免费可见的信息颗粒度有限,深度数据往往需要注册或付费咨询;第三是页面视觉偏”列表堆积”,对普通用户不够友好。

数据统计

数据评估

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