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小红书报备笔记,如何做数据分析?

   日期:2024-10-31     移动:http://keant.xrbh.cn/quote/7695.html

来源:麋鹿先生Sky

小红书报备笔记,如何做数据分析?

想学会分析,第一件事,当然不是直接开干,而是先搞清楚,我们能看到什么,以及能看到的每个数据都代表什么。

作为报备笔记能看到的数据,就明显要比普通笔记更多一些,主要集中在四大部分:

1、核心数据概览:里面会把阅读,互动,内容相关的主要数据直接做呈现。

小红书报备笔记,如何做数据分析?

这里有几个数据容易造成疑问需要解释:

1)曝光量:曝光的意思就是在用户手机上展示的次数,展示一次即为1次曝光,展示的数据为笔记发布至数据更新日期的累积曝光数。

2)阅读量:用户进入笔记正文,就算为阅读,展示的数据为从笔记发布至数据更新日期的累积阅读数。

3)互动量:赞藏评累计数量,展示的数据为从笔记发布至数据更新日期的累积互动数。

4)点赞量,评论量,收藏量不解释了,大家太懂了。

5)分享量:用户会分享笔记,例如分享到微信等,分享量就是累积的分享次数。

6)粉丝阅读占比:很容易理解,即笔记阅读受众中博主粉丝的占比。

7)5S播放率/3S阅读率:5S播放指的是视频内容,如果是图文就会显示3S阅读率,展示的数据是用户阅读中超过5S/3S的人群占比。

8)互动率:互动量/阅读量得出。

9)阅读单价:(博主报价+平台服务费)/全部流量下的阅读量,也称为CPV。

10)互动单价:(博主报价+平台服务费)/全部流量下的互动量,也称为CPE。

2、传播表现:会详细的展示笔记曝光、阅读、赞藏评、内容表现以及分渠道流量数据,不仅有绝对值,还包含了趋势图等,可以理解为核心数据概览的细化版本

小红书报备笔记,如何做数据分析?

小红书报备笔记,如何做数据分析?

小红书报备笔记,如何做数据分析?

这里面需要注意的是,数据包含了免费的自然流量和付费的推广流量,使用时要注意区分,如果有投流的笔记,去对比自然流量的笔记数据,就会失去意义。

3、评论透视:根据笔记的评论区生成的词云,词云可点击,点击后会展示相关评论。

小红书报备笔记,如何做数据分析?

4、笔记用户画像:展示笔记触达用户的画像。

小红书报备笔记,如何做数据分析?

这4大项数据都有其特殊的意义,但常规情况下,我们主要还是看核心数据概览更多一些。

注:如果是小红星笔记或添加了功能组件的笔记,那么还能看到部分站外数据和组件的使用情况数据,不过多数是未添加的,所以我们这里不多说。

了解了这些数据,那么就可以开始行动了,这个分析过程并不复杂,只需要2步。

1、衡量数值:

第一项,就是要先衡量笔记的数值,这样才能知道笔记的好坏,也才能为后续的原因诊断提供分析方向。

这里需要衡量的有3点:

1、笔记的曝光量对比往期笔记是高是低?

2、笔记的阅读量对比往期笔记是高是低?

3、笔记的互动率对比往期笔记是高是低?

这些高低当然指的是大幅度波动的情况,小幅的波动在合理范围内。

举个例子,以往一篇笔记都是1-2W阅读,而这次的阅读是1-2K,那么就代表笔记的阅读是低于往期的。

如果感觉自己估的不准,那么也还有稍微客观一点的做法,请MCN或者品牌方朋友帮你在蒲公英平台上直接看一下就OK了,上面会直接显示你近期的阅读中位数(平均值)。

这些数据,懒得自己算,很容易理解,但没关系,蒲公英上都有显示,我们需要的曝光和互动率也都非常齐全。

小红书报备笔记,如何做数据分析?

甚至还很贴心的写了超过n%的同类博主,但是我并不建议参考这个数字,意义不是很大,和自己对比才最有意义。

根据以上的衡量和对比,那么此时你应该清楚了自己笔记的不足之处,接下来就要诊断原因了

2、原因诊断:

最先要诊断的就是笔记流量,这是99%博主最疑惑的,也是一切笔记问题的根源,比如笔记发出来之后,为什么没有流量呢?其实问题可能出在了点击率上,那为什么点击率低呢?问题可能出在了封面上。

小红书报备笔记,如何做数据分析?

为了更系统的去做分析和优化,我做了一个象限图,根据自己的情况带入一下,就可以知道自己的问题在哪里了,接下来我们分别分析一下每个象限怎么进行深度分析。

1)高曝光,高点击率;

这说明笔记吸引力很好,但是只靠曝光和点击无法判断笔记是否“完美”,例如互动数据是否很好?完播率是否很好,仍然要进一步去观看数据(但大概率是好的,否额曝光不会给到很高),以及用户的焦点是否在产品上?

小红书报备笔记,如何做数据分析?

小红书报备笔记,如何做数据分析?

小红书报备笔记,如何做数据分析?

这里我们重点要关注的是5S播放率和互动率以及评论透视和完播率。

说下优化的方向:

3)评论透视发现用户的评论失焦,很有可能说明产品在笔记中的隐藏太深了或者内容植入的太过于软了,很多博主认为软=笔记中占比少,但其实是错的,真正的软是合理出现,不尬吹,客观推荐。所以优化方法也是如此。

4)完播率更多的起到一个参考作用,用来检验我们笔记是不是太过于冗余了,比如废话太多,那么用户很有可能拖动进度条来看,随便拉几下重点看完就走了。所以让内容变得更加紧凑环环相扣或者注意每隔一段时间提供一点重点,这都是能有效提升完播率的好方法。

2)高点击率,低曝光

根据象限图来看,很有可能是用户点进笔记后发现内容上不满意,所以导致平台推送的时候没有进入更高的流量池。

这里指的内容不满意,可以重点看互动率和5S播放率上得出结论,因为笔记内容不好,那么点进来立刻就出去的人会很多,其次是就算留下看完的人,也很难出互动。

优化方法如下:

3)高曝光,低点击率

根据象限图来看,说明我们的笔记可能出现的情况是封面或者标题或者选题方向不吸引人。

这一点几乎不需要其他数据再去做验证了,但为了更加深入的拆分是选题方向还是封面/标题的问题,我们还有必要多看看,毕竟改选题,那就是彻底重新写笔记了,改封面和标题,无非是重新做图罢了。

这里我们重点要看的是互动率,主要就是看虽然很少人进来,但这些人的表现是什么,有没有认为笔记本身还不错的

此时如果互动率很低,那么建议就不要只修改封面和标题了,最好彻底连选题都改一改。

4)低曝光,低点击

最惨的笔记,就是低曝光又低点击了,这个时候说明笔记全面不行,除了像刚才提到的3)去看选题是否OK之外,更加建议的是,要考虑本次合作的产品是否合适。

举个例子,我作为男孩子,去在笔记中植入了一个女性高跟鞋,本想打个反差带货,没想到市场完全不买单。

这就是更要调整的地方了,产品本身不匹配,又没有更好的植入场景,下次合作就要注意选品了。

品牌合作本就是双向选择,品牌可以选你,当然你也有选品牌的权利,选到合适的品,才能既不翻车的同时又合理恰饭。

最后,笔记的数据分析再多说一点,目前小红书提供的数据,其实是“富裕”的,意思是很多数据,日常已经是用不上了,多数的数据是用来想做“深入分析”时提供理论支持的。

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