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。

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