如何分析数据优化传播能力

人是主观的，数据是客观的。数据可以最直观、最理性地告诉你：你在哪些方面做得好，在哪些方面做得差，在哪些方面需要及时纠正。

第一，分析阅读总量

阅读总量跟你的选题、标题质量直接相关。你每天要通过这个数据来复盘你对选题的敏感度、对标题的把控度，进而更好地预判阅读量。

第二，分析转发分享

点开阅读代表的是你对存量用户的利用，分享人数代表着你的增量用户。如果你的账号阅读量很高，但高阅读量只是靠打开率实现的话，那就不好了，因为这样你的增长就停滞了，只有分享才能带来新的增量。

（1）阅读量低、分享人数低说明：选题、标题差，写得也不好。即喜欢看的用户不多，看完愿意分享的用户也不多。

（2）阅读量低、分享人数高说明：标题差，但写得好。标题不好，点开率低，但是看过的都说好，都愿意分享，所以分享人数很多。但因为标题差，分享也没带来多少增量，所以阅读量还是不高。

（3）阅读量高、分享人数低说明：标题好，但写得不好。这个就是标题起太好了，用户一看就想点，但看完文章觉得很不好，肯定不想转发。

（4）阅读量高、分享人数高说明：标题好、写得好。这就是我们追求的，谁都没有辜负谁。

第三，互动数据

互动一般指的是点赞和留言。

点赞数能够非常直观地反映你的内容质量，如果阅读量很高，但点赞数很低，说明大部分用户没有认可你这篇文章，传播效果势必不好。

留言数是判断你选题质量的风向标，如果你的选题特别好，戳中了用户痛点，满足了用户需求，留言区一定很活跃。

第四，用户数据

用户数据是传播效果的最终反应。

用户数据一般有新增数、取关数和净增数（新增数-取关数＝净增数）。

要注意取关数量。取关是已有读者对你发出抗议的信号，要么是你的内容定位不是他们喜欢的了，你的内容没有从前好了，要么是你的内容传递出了他们不认同的观点和价值观，这个也要被重视。另外，适当比例的取关是正常的，读者来来往往是常态，就像人们喜欢的东西一直在变，你要关注的是那些非正常数据，比如某天取关数异常高，你就要认真分析了。

第五，定期复盘

定期复盘可以让你周期性地、整体性地看这些传播数据，核心目的是总结普遍规律。