Hootsuite:7个重要的Twitter分析指标

标签: 移动数据 | 发表时间:2015-12-30 06:35 | 作者:猫儿
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       分析,听起来就吓人。

        现在我们要展示一些并不吓人的分析。事实上,社交网络确保分析更简单,每个人都能理解,不管是新人还是CEO。

        Twitter分析就是一个例子。不管你每天推特一次还是五十次,社交网络都会收集这些信息,以及阅读这些推特的读者的信息。而且还会以复杂但可以理解的方式呈现这些洞察。你得到的是一系列数字,快速展示你的Twitter营销成败与否,以及如何改进。

        为了使分析易于理解,我们将Twitter分析洞察细分为七个部分,这些洞察能帮助你短期内快速改善Twitter营销。

        如何访问Twitter分析

        重中之重:如何找到Twitter分析?自2014年8月分析就对所有用户开放了,你可以点击Twitter页右上角的头像,从下拉菜单中选择“分析”,或访问https://analytics.twitter.com/。你只有先访问分析页,Twitter才会开始向你推送推特数据。

        点击分析标签后会链接到一个有更多标签的首页,你需要的大部分信息可以在头三个标签中找到:首页、推特和受众。其他标签可以在你熟悉之后或是发布更复杂的Twitter广告时再使用。

        展现量

        “展现量”单独并不能提供很多信息,但是,他可以给其他指标提供更多背景信息。如果你的50条推特获得了250条转发,那相当不错。但是如果这些推特获得了50万的展现量又如何呢?说明转发获得了新的传播。展现量随着时间累积会变的更有价值。Twitter已经认识到这一点,根据时间给用户提供展现量两种不同的视图。

        首先,你可以在Analytics首页快速浏览你的展现量,就像上图。这个数字展示了过去28天你的推特展现量有多少,但是真正重要的是旁边的百分比,显示了展现量的变化,这样你就可以探究其中的秘诀了。

        在快速变化的社交媒体界,展现量变化百分数也许更重要。在推特标签下,Twitter用柱状图和时间线展示了展现量的变化,显示了每天展现量是如何变化的。图表展示了原始展现量以及推特的数量。这个图表绝妙的地方是指出哪天你的营销策略表现最好,让你找到最佳方案。图表还显示了哪类推特能够产生最多展现量。天长日久就能清晰地塑造出推特营销的最佳内容、时机和方式。

        参与率

        参与率对社交媒体营销人员来说是最重要的指标之一,参与率将若干不同指标整合为一,给你提供一个更综合的洞察,展示人们和你的互动情况。根据Twitter,参与率提供了推特内容获得的参与数量,按照展现量进行划分。参与度按互动方式划分,包括:转发、回复、追随、点赞、链接点击、网卡点击、标签点击、嵌入式媒体点击、用户名点击、资料照片点击、推特传播。

        参与率折线图展示过去一个月的进展。图表是互动式的,所以你可以悬停在某一点上收看当天的参与率。和展现量不同,折线图能向你展示参与率峰值,这样就能回溯当天的内容和推广策略,并从中获得更多收获。

        点击量

        如果非要从众多指标中选一个,那一定是点击量。点击量是一个更具体的社交媒体指标,因为它显示了用户的具体行为。

        点击量能帮助你扩展经营目标,而不仅仅是提高品牌知名度。不管你是通过登录页收集潜在客户还是推动应用下载,点击量是你实现这些目标的途径。最可贵的是能追踪你的链接,这样你就能知道什么人通过什么途径点击你的推特导航,并沿着消费者的购买路径追踪他们。

        点击量也能在Analytics的推特标签页找到,就在参与率下边。点击量以柱状图展示过去28天的情况。点击量峰值意味着你的推特内容非常有吸引力。找到这些内容,再发送一次。相同的人看到这些相同的信息的几率非常低,因此,这意味着你很可能获得一批新的潜在客户。

        受众兴趣

        社交媒体是社交工具,给营销人员接触整体受众提供机会。不像传统媒体,社交媒体用户拥有决定权。他们决定阅读什么或忽略什么。作为企业,你需要在适当的时机满足消费者的需求。Twitter提供了保障性的指标:受众的兴趣。

        受众的兴趣是分析内容之一,它展示了你的追随者正在活跃讨论的流行话题是什么。Twitter收集了这些信息并强调了你的追随者分享的大部分内容是什么。它以柱状图显示最普遍的话题,以及每个话题感兴趣的追随者的比例。

        受众的兴趣之所以重要是因为,品牌希望接触目标消费者,这些兴趣指标让你了解受众正在谈论的内容。如果你能创建适合这些主题的内容,那么,受众阅读、分享和评论这些内容的几率就会大大提升。

        兴趣洞察可以在Analytics的“受众”标签下找到,或在生活方式概述部分找到。经常检查受众的兴趣,因为随着受众的参与会不断产生新的流行话题。

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