📈 阅读量：从 “稳定线” 到 “过山车” 的突变
进入流量池的第一个明显信号，是阅读量的非规律性暴涨。之前可能每天稳定在几百的号，突然某天推送后 2 小时内就破了 2000，而且这种增长不是偶尔一次，会连续出现 3-5 天的高峰。更有意思的是，阅读量的峰值会比以前来得更早 —— 过去可能要等到推送后 4-6 小时才到顶，现在往往在 1-2 小时内就冲到最高点。
工作日和周末的差异也会变得模糊。没进流量池时，周一的阅读量通常比周五低 20% 左右，进入流量池后，这种周期性波动会减弱，甚至出现 “反常识” 的数据，比如某个周二的阅读量比周日还高。另外，单篇文章的 “长尾效应” 会延长，以前发布 3 天后阅读量基本停滞，现在可能第 5 天还能有每天 200 + 的新增。
👥 涨粉数据：从 “涓涓细流” 到 “百川归海”
涨粉速度会出现质变级的提升。之前可能每天自然涨粉 10-30 个，进入流量池后，单篇文章带来的新增关注能达到 100+，而且这种增长会持续 2-3 天。更关键的是，新关注用户里，通过 “公众号推荐” 入口进来的比例会从原来的 5% 以下飙升到 30% 以上，这是平台算法介入的直接证据。
粉丝画像也会出现微妙变化。原本可能集中在某个省份的粉丝，突然会新增大量其他地域的用户，比如一个主打广东本地资讯的号，可能会突然出现江苏、浙江的粉丝。年龄层也会拓宽，比如原本以 25-35 岁为主，可能会加入 18-24 岁或 40-50 岁的用户群体。但要注意，这些新增粉丝的活跃度初期可能不如老粉，需要 1-2 周的内容磨合才能稳定。
💬 互动指标：从 “零星回应” 到 “群体讨论”
留言区会先热闹起来。没进流量池时，单篇文章能收到 5 条留言就算不错，进入后可能会有 20-50 条，而且用户留言的长度会增加，从原来的 “支持”“不错” 变成 30 字以上的观点表达。更特别的是，会出现 “跨留言互动”，比如用户 A 在留言区提问，用户 B 会直接回复 A 的问题，形成小型讨论。
点赞和 “在看” 的数据会呈现非同步增长。以前点赞数通常是在看数的 3-4 倍，进入流量池后，这个比例可能降到 2 倍，甚至出现 “在看” 超过点赞的情况 —— 这说明新增用户更习惯使用 “在看” 功能，他们可能是从视频号或其他内容平台迁移过来的新用户。另外，后台的 “用户问一问” 功能，提问量会增加 50% 以上，而且问题会更具体，比如从 “怎么投稿” 变成 “XX 话题能不能详细讲讲”。
🔗 转发分享：从 “个人行为” 到 “圈层扩散”
朋友圈转发会出现裂变式增长。单篇文章的转发次数会从原来的 20-50 次涨到 200+，而且转发用户的分布会从核心粉丝向普通读者扩散。通过后台数据可以发现，很多转发者是刚关注 1-2 天的新用户，这说明内容触达了 “非熟人圈层”。
群聊分享的比例也会上升。原本群聊来源的阅读占比可能只有 10%，进入流量池后会升到 20% 左右，而且群聊类型会多样化，从亲友群扩展到同事群、兴趣群。更值得注意的是，会出现 “跨群转发” 现象，同一篇文章在不同城市的同类型群里被多次分享，形成区域性的小范围传播。不过，转发带来的阅读量占比反而会下降，因为平台推荐带来的流量占比提升更快，可能从 30% 涨到 60%。
📊 留存数据：从 “来者即走” 到 “沉淀转化”
新用户的次日留存率会提高。没进流量池时，关注后 24 小时内再次打开公众号的用户可能只有 15%，进入后会升到 25%-30%。这背后是平台算法的精准推送在起作用 —— 能刷到你的用户，本身就对内容有更高的匹配度。
菜单栏的点击量会翻倍。以前用户关注后，只有 10% 会点击菜单栏，进入流量池后这个比例会到 20% 以上，特别是 “历史文章” 和 “关于我们” 这两个入口。后台的 “搜索” 功能使用频率也会增加，用户会主动搜索关键词查找过往内容，这意味着他们开始把你的公众号当成 “内容库” 而非一次性信息源。不过，留存数据会在 1-2 周后出现小幅回落，稳定在比原来高 50% 左右的水平，这是流量池效应的正常波动。
🔍 平台推荐：从 “被动等待” 到 “主动推送”
“常读用户” 的定义会被改写。原本常读用户占总粉丝数的 8%-12%，进入流量池后，这个比例可能会暂时降到 5%，但新增的 “非粉丝阅读” 会弥补这个空缺 —— 也就是没关注的用户通过推荐读到文章的比例会从 10% 跃升到 40%。
系统的 “灰度测试” 特征会显现。比如连续 3 天在固定时间（比如晚上 8 点）出现流量峰值，然后突然某天提前到 7 点；或者某类话题（比如职场类）的文章数据特别好，换其他话题就稍弱。这其实是算法在测试你的内容边界，建议这时候多尝试不同选题，观察数据反馈，能更快摸清流量池的偏好。