微信公眾號分析板塊重磅更新，為深度運營提供數據支持
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2019/08/30 09:45:29 36113閱讀
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繼月初上線“常讀用戶分析”功能之后，微信公眾號后臺再次迎來分析板塊的重磅更新！這次，微信對“單篇文章數據分析”進行了全面升級更新，新增了分享轉化率、閱讀完成率等多項數據跟蹤記錄，不僅讓刷量無處遁性，更是為公眾號深度運營提供了詳盡的數據支持！一起來看看吧~聽說，新版數據后臺上線后，刷量的公眾號都坐不住了~這次的后臺更新真有這么勁爆？一起來看看吧！點擊 后臺首頁-已群發文章-數據統計 ，或者點擊 菜單欄-內容分析-單篇群發-詳情，就能夠進入新版的“單篇文章數據分析”頁面了。與舊版的單一圖表相比，新版頁面顯得專業和豐富多了，用了整整一頁去呈現文章數據。那么，新版究竟增加了哪些數據維度呢？發推文的目的，是漲粉。但是，推送的文章究竟為公眾號吸引了多少新粉呢？在此之前，我們是無法確切得知的。只能通過推文發送后的漲粉數，間接得出一個大概結論，但這樣的結論并不準確。如今，再也不用費心計算漲粉數啦，文章帶來多少新粉？后臺直接告訴你！文章究竟觸達了多少用戶？又有多少用戶點開了文章？新版后臺提供了「送達轉化」與「分享轉化」兩個板塊來呈現“觸達轉化比”數據。「送達轉化」包含送達人數、閱讀數及二者比率。「分享轉化」包含閱讀量、首次分享次數，以及二者之比；總分享次數、分享產生的閱讀總數，以及二者之比。在舊版本的圖文數據分析中，公眾號運營者其實已經可以很方便地查看不同渠道的閱讀來源分布。但新版在此基礎上，為運營者提供了顆粒度更細的運營數據。不僅可以查看閱讀來源的分布比例，還能跟分別查看每個來源的的每日閱讀量、分享量，及變化情況。閱讀完成情況分為：跳出比例與仍讀比例。這兩項可是全新的指標，此前的數據板塊完全沒有。那么，這兩項指標，有什么作用呢？跳出比例，可以間接幫助運營者衡量文章的內容質量。跳出比例 = 跳出人數/總閱讀數。如果跳出率過高，大概率說明標題起的好，但內容質量較差。微信后臺貼心地提供了文章瀏覽位置與跳出比的對應關系。如果你的每篇文章跳出率峰值都在100%處，那么恭喜你，這說明你的大部分讀者都“堅持到最后一刻”了喲。而仍讀比例，和跳出比例恰好相反，可以用于直接衡量文章對讀者的吸引程度。仍讀比例 = 仍讀人數/總閱讀數。在100%處，“仍讀”的人數越多，說明文章的吸引力越大。看來，以后的公眾號創作者們，都會“把好戲留在后頭”了吧！與其說是用戶畫像，不如稱之為“讀者畫像”也許更加貼切。公眾號后臺一直都有粉絲畫像數據，而這次，微信又給每一篇文章都做了一個“讀者畫像”。運營者們能夠了解每篇文章的讀者在性別、年齡、地域等維度上的分布數據。用戶畫像對于公眾號電商及公眾號廣告變現的效果衡量，是一項非常有用的數據。通過單篇推文呈現的讀者分布，運營者可以獲知文章是否精確觸達了目標消費者群體。如果文章的帶貨效果太差，不妨看看該文的用戶畫像與產品的目標客群是否相差過大~。不改則已，一改驚人。對后臺進行了如此大的改動，微信為何這么做？整治微信內容生態、打擊造假刷量的風氣，必是其中一個原因。對于微信內容生態的維護，官方向來極其重視。對于營銷外掛、惡意鏈接、刷量、養號等不良操作基本上是0容忍。在此之前，微信也幾次對“刷量產業”下手，不少大號“一夜回到解放前”。但道高一尺，魔高一丈，微信官方與灰黑產業鏈的斗爭必是一場持久戰。此次“單篇文章數據分析”全面升級更新，讓成千上萬的公眾號“卸下偽裝”，以最真實的數據示人。當然，這些數據僅運營者能看見。但至少，廣告主在尋求合作方時，可以要求對方提供相應的數據，以便更好地甄別真號和水號。公眾號創作者在遭到質疑的時候，也可以披露數據以自證清白。此外，如此詳盡的追蹤數據，也能夠為公眾號深度運營提供更清晰的方向。例如，文章跳出率過高，是否意味著行文結構、題材內容上與讀者興趣有偏差？或者文章篇幅過長，用戶沒耐心讀完？轉發率數據過低，是否應該在文章中設置相應的話術，激勵讀者轉發、“在看”？有了清晰的運營方向，如今公眾號的閱讀量、打開率普遍走低的現狀，也許能夠得到改善。當今社會，人人都在講“數據化運營”，提倡用數據指導運營。但數據化運營的前提，必然是先得有準確、詳盡、清晰的數據。此前的公眾號后臺數據尚不完善，許多公眾號為了更好地了解數據，只能尋求第三方軟件。如今，微信官方直接提供了既豐富有清晰的數據圖表，數據的獲取不再是難題。今后，數據分析必然會是每一位公眾號運營者必備的基礎技能了吧~。文章來源：微信公眾號xcxsubao
