查看: 660|回复: 0

除了阅读量、转发量,其实还有一些公众号数据也是需要我们重视的!

[复制链接]
发表于 2017-10-30 12:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
在做公众号运营的时候,数据分析肯定是少不了的。

特别是你新接手一个公众号,或者在现有公众号做优化的时候。

数据的分析至关重要。(做公众号,绝不仅仅是做内容)

一般而言,我们评估公众号运营好坏以及内容质量的的时候,还是比较简单粗暴的。

大多是直接对比公众号后台提供的数据,比如阅读量、转发量、新增粉丝数量、粉丝总量、收藏量等等……

这些数据便于统计、可量化、也非常直观,每个人都可以轻易获得。

但你得承认纯粹的这些数据会存在一些问题,也可能会让运营趋于表象化。

比如阅读量10000,那究竟有多少是有效阅读呢?

比如只凭转发量和收藏量就能评估内容质量吗?那究竟这个内容能给公众号带来多少粉丝?

比如阅读量很高,但是基本没有点赞的,这算不算问题?

又比如留言很多,但仔细看过去一大半都是负面吐槽的,这又算不算问题?

201710301509332683596682.png


甚至之前有从业人员跟我说,现在他看后台数据都成机械化行为了。

没事就上来看看阅读量有没有变多,粉丝有没有增长,收藏量到多少了。

我问他为什么看。

他说就是想看看,习惯了。

这肯定是不行的。

当然,我不是说阅读量、转发量、新增粉丝数量、粉丝总量、收藏量等这些数据完全没用,或不需要统计。

这个我说了也没用。

其一,你不会听我的,怎么可能完全没用,我自己都会看;

其二,公司有要求统计,那当然就得统计。

但是,作为一个负责任的新媒体运营者,于公于私,都应该思考更多。

所以说,我的意思不是完全摒弃之前的数据分析指标,而是在此基础上我们可以加入几个新的项。

201710301509332696107037.png


下面,老贼就来分享一下,大家可以根据实际情况引入尝试。

1 阅读完成率

举个简单的例子,你某一天突然想到一个完全不同的选题方向,然后起了一个屌炸天的标题。

文章发出去之后,阅读量达到5000,基本是之前的2倍。你高兴坏了,还得到领导称赞,而且立马开会决定以后要多做这样的选题,多起类似的标题。

起初,效果确实不错,阅读量有一定的增长。你心里乐开了花。

不过,一段时间之后,可怕的事情发生了,你的文章打开率越来越低,取关的人也越来越多,你们正常的内容读者都不看了,而且还恶狠狠的说:“原来你们是这样的!”

领导当着所有人的面批评了你,你好像一下子掉进了冰窟窿,倍感委屈。

问题到底在哪里呢?

可能是这样,当时那篇阅读量5000的文章,实则是一个夸张的标题党,读者被诱引点击,其实内容他们压根就不认可,根本没几个人看完,对你已经是有所不满。

所以明明是个标题党用户都反感了,你还高兴,当然就会造就之后的悲剧。

这个时候,除了看转发量、收藏量、点赞量之外,我们还可以去看这篇文章的阅读完成率,就是5000阅读里面有多少人真的看完了。

这个类似的数据,今日头条的头条号后台是有做的。如下:

201710301509332710426006.png


阅读完成度越高,说明文章标题与内容越为相关,读者的阅读沉浸程度也越高,对这个内容越是认同。

但是这个数据在公众号后台是没有的,我们只能很粗略的去算。

怎么算呢?利用流量主数据。

在流量主功能的【报表统计】里可以查看底部广告的当日曝光量,然后用当日曝光量/当日阅读量。

201710301509332721567887.png


当然了,这个算法肯定是有很多干扰项的,所以这只是一个粗略的数值。没办法,谁叫公众号自己没有呢?这都是被逼的。

不过,既然干扰项一直都有,那2篇文章的阅读完成率差值就明显更具参考性了。

我们可以通过这样的对比差值去评估到底什么样的标题,什么样的内容,什么样的选题读者更愿意读完。

2 内容增粉量

运营公众号,肯定是要涨粉的。

我们知道,新粉丝都是来自公众号外部的,你自己公众号内的粉丝哪怕都点击阅读了,但是如果外部的读者没有看到,那也关注不到你。

很明显,要涨粉,我们就需要内容能扩散到公众号以外,而这就主要靠转发分享了。

所以很多人就判定转发分享多的文章就是能吸粉的内容。

这个就是属于典型的相关性认知偏差了,转发分享与吸粉只是相关的两个项,并没有很直接的正比例关系。

分享很多但是没带来新关注,那就不是能吸粉的内容,你只能说是易于传播的内容。

只有转发出去带来大量涨粉,这样得内容才可能是更能带动粉丝增长的内容。

所以这里才提出内容吸粉量,就是具体某一篇文章发出去后带来的粉丝增长量,这样我们就能知道这个内容的涨粉能力。

不过遗憾的是,公众号也并没有这个数据(头条号为啥又有),所以我们又只能粗略估算了。

在公众号【用户分析】功能里,我们可以统计当天从图文页内公众号名称、图文右上角菜单、名片分享、其他合计和扫描二维码带来的合计涨粉量。

支付后关注和公众号搜索的可以不用统计,如果你在图文很少用二维码,那扫描二维码来的也可以排除。

201710301509332753140891.png


很显然,这么算干扰项也是非常多。所以更建议在单篇内容发布或不同内容测试的时候使用。

然后和阅读完成率一样,去对比不同内容发布的涨粉量差值,间接的去评估这个内容在你目标人群中的涨粉能力。

3 留言阅读比

还是举个简单的例子,你的一篇文章阅读量10000,虽然高于平时的阅读量,但却没有一个留言(已开通留言功能),你说这算不算一个问题?

我们再退一步,你的一篇文章阅读量10000,有高达100个留言,是不是挺牛气?内容杠杠的。

但仔细看过去有60几个留言都是负面的吐槽的,这又算不算一个问题?

所以,一篇文章发出去,我们不仅是要看它的阅读量,也看查看它的留言量,计算出留言阅读比,就是留言量/阅读人数。

这是很关键的一点。

包括现在很多大V也一直在强调,相比于粉丝量,很多时候粉丝质量更加重要,而留言率就是粉丝质量的一个很好体现。

不过,仅仅是计算留言阅读比还不够。更进一步的,我们还需要去计算正向留言阅读比,也就是正向留言量/阅读人数。

201710301509332797110377.png


不然,很多留言其实都是在吐槽,但光看数据你还以为用户超级支持,超级喜欢。

正向留言阅读比能更好的体现你的这个内容与用户的匹配度,也体现了你这个内容对用户留言的调动与激发能力。

而另一方面,它也能体现你用户的质量、现在公众号用户的活跃度、以及你的公众号长期以来对用户的影响力。

这都是在以后会越来越重要的一些关键項。

4 点赞阅读比

点赞阅读比(点赞数/阅读人数)这个数据其实很多公众号都已经开始在统计使用了。

主要是来判断用户对于文章的喜欢程度、认可度、对其中的观点是否有共鸣等等。

首先这个数据确实值得我们去计算分析,这是肯定的。不过在老贼看来,它的权重是要低于正向留言阅读比的。

为什么这么说呢?

你想,留言我们是可以直观的看到用户表达的态度,但是点赞就不一定了,它背后代表着什么可能性太多,没有留言那么直观。

比如用户可能只是被文章不怎么相关的一句鸡汤打动,比如他可能只是觉得你排版好,再比如他可能只是习惯性的点赞......

所以,如果留言量和点赞都很多的时候,建议还是主要看正向留言阅读比。

另外,现在能做到3%的点赞阅读比都很不错了。而且越是体量小的时候往往越容易做到,而体量变大后想保持就难多了。

阅读量100的时候,获得3个点赞真的很容易,而等你阅读量到100000的时候,你就得3000个赞,这就相当难了。

201710301509332835269664.png


5 用户互动数

除了留言、点赞、分享等之外,用户互动情况也是用以衡量一个公众号用户活跃度的重要参考。

而做公众号互动,不仅仅是看要有没有促进阅读量、转发量这些。

还可以在公众号后台,查看用户对于话题、活动、文章互动等的关键词回复。

什么意思?

我们可以在后台【消息分析】功能中点击【消息关键词】查看粉丝发送文字中所包含的特殊关键词。

201710301509332820158912.png


基于此,我们就可以判断用户互动情况,参与的数量,重点关注的主题,常见问题等等。

特别是现在比较流行的后台关键词回复的这种互动,统计起来就非常方便。

好了,这几个新的公众号数据分析項就说到这。

总而言之,之前常用的那些基础数据分析不是没价值,大多情况它能让我们对公众号状态有个基本认识。

这是非常必要的。

而这里新增的几个项是能让我们有更深入的分析以及思考。

帮助我们更有针对性和精准的运营账号。

可以肯定的是,对于公众号数据分析,我说的这些也是不够完整的。

更多的分析需要我们根据自身的运营重点去做。数据本身不会告诉我们什么,甚至会"欺骗"我们,重要的是数据的分析,如何去使用这些数据。

不是有人就说了吗,数据不会说话,她告诉你的都是你让她说的。
温馨提示:
1、本内容转载于网络,版权归原作者所有!
2、本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
3、本内容若侵犯到你的版权利益,请联系我们,会尽快给予删除处理!
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

客服QQ/微信
1973443284 周一至周日:09:00 - 22:00
十五年老品牌,学习网上创业赚钱,首先科创网,值得信赖!
科创网 版权所有!

本站内容均转载于互联网,并不代表科创网立场!
拒绝任何人以任何形式在本站发表与中华人民共和国法律相抵触的言论!

QQ|小黑屋|广告服务|加入vip|APP下载|手机版| 科创网

GMT+8, 2024-12-23 20:37 , Processed in 0.085131 second(s), 35 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表