朋友圈广告为何能被接受？
和朋友圈广告系统内测时一致，昨晚上线的三支广告均以文字信息和图片的形式呈现，可“查看详情”看到详细广告信息。依靠右侧标注“推广”二字方便区分。也可选择“我不感兴趣”不再接收提醒消息。
要知道，微信才不是“第一个吃螃蟹的人”，信息流广告这种形式第一次被运用是国外社交平台Twitter，随后Facebook、Instagram、Pinterest，乃至短视频社交应用Vine也都出现了信息流广告的身影。国内的新浪微博、QQ空间也都相继加入了信息流广告。来自企鹅智酷《微信朋友圈广告首份用户研究报告》的调查数据显示，72.1%的用户曾在其他社交产品里看到过信息流广告。
所以当微信朋友圈广告亮相时，业内曾有人质疑其会伤害到用户体验。对此微信团队也特意发表声明称，朋友圈广告上线后仍然将用户体验放在第一位，并在商业化探索和用户体验方面取得最佳平衡。那么微信朋友圈广告究竟能不能让用户买账呢？
据腾讯科技观察，昨夜朋友圈广告不仅被大多数用户接受，还引发了一系列二次传播乃至三次传播，首次发布微信朋友圈广告因为评论好友可见的原因，不仅自身成了朋友圈内的社交子平台，还因广告匹配等问题逐渐变成了公共议题，引发了大量用户参与。
依托社交关系链互动传播
据了解，朋友圈广告会通过微信广告系统进行投放和管理，广告本身内容将基于微信公众账号生态体系，以类似朋友的原创方式进行展示，在基于微信用户画像记性定向的同时，通过实时社交的混排算法，依托关系链进行互动传播。
简单来说，正如文章开头所描述的，只要你的好友在该条广告下面评论或者点“赞”，你都可以看到。
要知道，微信的成功源自于“熟人社交”，而新浪微博看起来更像是“广场”，任何人都可以在推广下面发表评论，而用户无法判别信息的真实性和准确性。
和新浪微博相比，微信好友属于强关系链，在平日的生活里相对紧密，好友对广告的评价在一定程度上将影响你的购买决策；与此同时，你也可以看到好友对产品的真实评价。
基于这种熟人社交带来的信任感，如果你好友看到广告，并对广告评论或点赞，那么你看到该条广告的概率就会提升。同时，广告引擎还会选出高品质的种子用户作为广告的第一批曝光对象，以此为点挖掘出和他们兴趣相同的高质量好友。
已成为公众话题
在朋友圈广告亮相后，用户也自发思考出了很多有趣的现象和玩法。
有用户调侃，微信朋友圈广告出现的概率来自于大数据分析，比如分析用户朋友圈语言特性和朋友圈图片内容，识别分类如下，年收入100万以上消费能力强，收到的是宝马广告；买不起iPhone6但买得起小米的，收到的是vivo的广告；连小米甚至红米都买不起的，收到的是可口可乐的广告。
基于这种猜测，不少收到可口可乐广告的用户被调侃为“屌丝”，而收到宝马广告的用户则自称“土豪”，甚至有些收到广告的用户会在自己的朋友圈里截图转发，在无意中形成了品牌广告的二次传播。
同时基于在朋友圈广告下评论所有收到同一广告的好友都可见的特性，不少人还在评论区搭车发布信息，还有网友改名宝马、可口可乐或ViVo发布各类信息，俨然有当年凡客体肆虐之势。
频次低 不贪恋“置顶”位置
在国内，新浪微博应该是比较早使用信息流广告的社交媒体，但却一直饱受诟病，这与其硬性推广不无关系。
2012年，新浪微博推出用户可购买的粉丝头条，24小时内微博将出现在所有粉丝微博首页的第一位。
随后，新浪于2013年4月推出“粉丝通”，选择该产品的企业用户发的营销广告微博将会出现在微博信息流的顶部或微博信息流靠近顶部的位置（包括PC和微博官方客户端），以中小企业为主，但他们在广告创意方面往往显得缺乏实力。初期舆论也反映，用户体验并不太好，大部分反馈都是吐槽。
一年后，新浪微博又推出“品牌信息流”，按照此前新浪微博商业产品部总经理程昱的说法，品牌信息流主要面向的是商业品牌客户，客户选择该产品之后，在品牌微博发布的相关广告内容，会呈现在其粉丝的头条位置。
“微博首页第一位”、“靠近顶部的位置”、“头条位置”，不难看出从新浪微博一直试图把广告信息以最为醒目的方式呈献给目标消费者。然而这在某种程度上违背了信息流广告的内核，也就是在无意识中把广告内容呈现给用户，用户感到反感也就无可避免。
与之相比，微信朋友圈广告并没有“置顶”一说，而是随着信息流排列。
另外，根据企鹅智酷《微信朋友圈广告首份用户研究报告》显示，51.5%的用户认为最值得吐槽的问题就是“广告出现频率”太高。微信则对广告进行了规定，对单个用户每48小时之内推送一个广告。而新浪微博用户接收到的推广在一天内多达数条。
总的来说，信息流广告已经是移动社交媒体商业化的大势所趋。不过从Twitter、Facebook等社交媒体使用信息流广告的经验来看，只有用户数据的积累和算法的优化才会提升信息流广告的精准投放，如此一类，对用户体验的伤害才会更低。对此业内人士表示，对于微信朋友圈广告来说，基于算法实现精准投放是一个理想的情况，但目前还没有达到足够精准的程度。
