京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
首先要善用数据分析 才能对症下药去想涨粉变现的事
昨天聊到公众号最赚钱的地方就是广告,和卖产品比起来,用公众号发广告赚钱确实是省时省力省心。但是,做到这样的前提是,我们公众号粉丝要足够多,粘合度要足够高,这样才能够好好利用粉丝带来的经济效益。这就要求我们运营公众号时要时刻关注后台文章数据动态,了解每一次发文后涨粉了多少,掉粉了多少,根据这些相关数据分析问题,及时调整公众号的运营策略,维护粉丝粘合度。那么,如何做文章数据分析呢?
说到数据分析,大家想到的大多都是用户分析和运营分析吧。用户分析可以让我们知道粉丝的性别、所处的地域、所用的手机型号等,有利于我们精确分析出粉丝所属群体、消费能力,从而对症下药。运营分析则可以帮助我们分析公众号的经济效益。而文章数据分析却比较少人提及,但这一环节在增加文章影响力、增加粉丝粘合度中却能发挥极大的作用。
在我看来,文章数据分析主要是指每天推送的每篇文章的阅读量、转发量和点赞。通过这三个数据我们可以看出一篇文章对粉丝的吸引程度。其主要有两个方面,一是不同类文章对比,二是同类文章对比。
一、不同类型文章对比
我们用得最多的就是不同类型文章对比了。
如果一篇文章阅读量、转发量和点赞数都很高,那么我们可以主要从这篇文章的标题、内容出发,了解粉丝对什么类型的标题更感兴趣,对什么样的内容更具有共鸣。当然这些数据并不是一下子就能够看出来的,我们需要和往期文章进行对比,跨度可以按周或者按月来选择。
比如八月的一篇文章阅读量特别高,那么我们就将其前一周或者前一个月的文章都列出来,将他的数据和往期的这些文章进行对比,思考为何这篇文章的阅读量就偏偏领先于其他文章。可以从标题、行文风格、图片风格、排版等找出其中阅读量较高文章的共同点,找出好文章的共同规律。
转化率
为了更加直观的看出文章的效果,我们也可以加一个转发阅读比,暂时就称它为转化率吧。转发率=转发量/阅读量×100%。通过转化率,我们可以看出文章的质量,在我看来,一篇文章的转化率为4%才算合格,也就是一篇1000阅读量的文章转发量要达到40以上的转发量才算合格。
这种转发率的计算,我们可以通过Excel表格,制作函数公式制作出来,按周或者按月通过表格一一列出来,这样就一目了然。
二、同类文章对比
除了以上这种方法,我们也可以将文章按以下四种情况进行分类,同类之间进行对比。
第一类:阅读高,转发高。这种文章是重点研究对象,找出他们所具有的共同点。
第二类:阅读低,转发低。这种文章是我们重点反思的对象,除了找出这类文章的共同点外,我们也一定要将其和第一类文章进行对比,找出其自身缺点,看看这篇文章坏在哪儿了。
第三类:阅读高,转发低。这种文章大部分都是标题能够引起人们的阅读兴趣,但是内容却不怎么样,或者并没有引起读者的共鸣。吸引人的标题虽然能够增加阅读量,但不一定带来高转发率。我们需要避免出现这种文章。
第四类:阅读低,转发高。这种文章主要是一些专业性的干货,虽然对很多人有用,但是内容非常干,很多人只看重他是干货但是阅读起来却很难读,因此转发高却没多少人看。还有一种就是搞活动做优惠的文章,转发量大但没多少人阅读。
依据这四种情况,我们通过Excel表格将这些文章分成这四类,同样,按每周或者按每月进行汇总。接着就是和以上的步骤一样了,总结。
好文章的共同特点
最后,跟大家分享一下转发高、阅读量高的好文章的共同特点。
1、一个好标题
这个就不用多说了,一个好的标题可以起到画龙点睛的作用。在现在“眼球第一”大众传播社会中,吸引眼球是达成传播的第一步,因此一个醒目的标题,现在闲的尤其重要。当然,我们不能去做那种标题党,这虽然能够吸引阅读,但是按长久来说,这样做很容易掉粉的。
2、一段好内容
虽然好的标题能够吸引粉丝阅读,但是让读者点进去这只是起点。文章里面的内容如果不能吸引读者,那在高的阅读量都没有意义。对于一个读者而言,好的标题引起了他的阅读兴趣,如果他点进去发现内容并不能符合他的期望值,并不能让他读起来获得满足和享受,那么公众号很难对他产生粘性。
3、一个长篇幅
虽然说短篇幅的文章简单易读,符合现在的快节奏生活。但是事实上,和短篇幅文章相比,更易于转发的是长篇幅的具有深度的文章。
4、一个低的认知成本
文章易于阅读易于理解,越容易被点击和转发。像那种干货类的文章转发量一般都很高,但我们要注意的是,干货文章不能写的太专业,不然转发上去了,可阅读量却没上去。
我们通过以上两个分析方法总结出规律,同时结合这好文章的四个特点来撰写文章,肯定会事半功倍的。
说起公众号运营,对于公众号初级运营者来说肯定都感触颇深,尤其是在数据分析这一块,能够学到很多东西。要统计什么数据、如何去统计、如何通过这些数据看出公众号运营存在的问题......这一轮下来对初学者来说几乎是蜕了一层皮,就感觉像是玄奘西天取经一样,遇到种种困难,但是取完真经后,便是快乐欣慰的时光了。因此,对于数据分析,我们不用害怕,虽然我们一直是在路上学习,但是通过对这些文章的数据进行分析,我们总能找到规律的,按着这些规律来写文章,就不用愁吸引不了粉丝、增加不了粘合度了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12