Raamatukogu

Twitter Analyticsi kasutamine: 15 lihtsasti leitavat statistikat, mis aitavad teil paremini tweetida

See postitus avaldati algselt 15. oktoobril 2014 ja värskendasime seda just Twitteri analüütika uusima teabe ja ekraanipiltidega.



Meie sotsiaalmeedia turundajad on õnnelik kamp mitte ainult neid on hiiglaslik arv tasuta sotsiaalmeedia tööriistad meie käsutuses (kõik alates ajastus tööriistad sotsiaalmeedia haldamise tööriistad meeldib Puhver ) on tasuta suhtlusvõrgustike tööriistu: Facebooki teadmised , Pinteresti analüütika ja nüüd ka Twitteri analüütika.

Meil on nüüd tonni teavet käes.





Ideaalne järgmine samm: teadmine, et vaatame õigeid numbreid ja õigete järelduste tegemine andmete põhjal lihtsalt ja lihtsalt.

Kui tegemist on Twitteri analüüs ja üldiselt Twitteri mõõdikud, olen natuke uurinud, mida täpselt saame õppida - võimalikult sirgjooneliselt - kõigist Twitteri kuvatavatest vinge numbritest. Loe edasi, et näha, mida ma olen välja mõelnud ja kas saate ka nendest statistikatest mõne ülevaate saada.


OPTAD-3

Parimad tööriistad parimate Twitteri statistika avastamiseks

Olen leidnud palju väärtust paarist lihtsast tööriistast parima avastamiseks statistika ja analüüs Twitteri jaoks. Minu Twitteri aruandlustööriist on minu sotsiaalse meedia analüüsi tööriist, Puhveranalüüs .

Puhveranalüüsi abil saan kiire ülevaate olulistest statistikatest ja põhjalikult, kuidas mu viimased säutsud on toiminud - sealhulgas klikid, korduvtõmbamised, meeldimised ja muljed.

Puhveranalüüs - Twitter

Twitteri analüütika juhtpaneel (otselink: https://analytics.twitter.com ) on suurepärane tasuta alternatiiv, mis pakub ka turundajatele palju kasulikke statistilisi andmeid.

Mõne asja jaoks läheb Twitteri analüüs üksikasjalikumale mikrotasandile.

Näiteks näitamiste arvu - st mitu korda teie säutsu inimeste voogudes kuvati - leiate üksikasjalikud jaotused selle kohta, millal ja kus need kuvamised toimusid. Sama kehtib ka klikkide statistika ja seotuse mõõdikute kohta (meeldimised, ümberviitamised jne). Twitteri analüütika ütleb teile, kus säutsus ja kus võrgus keegi teie tweetiga klõpsas või sellega tegeles.

Sektsiooni eraldaja

Kuidas pääseda vidistama Analyticsi

Twitteri analüütika on avatud kõigile. Kui säutsute - kas ettevõtte, kaubamärgi või üksikisikuna -, saate oma säutsude ja jälgijate jaoks täieliku Twitteri analüüsi.

Klõpsake vasakul külgribal valikut „Veel” ja seejärel valikut „Analüüs”.

Navigeerimine Twitter Analyticsi

Teise võimalusena saate oma Twitteri analüütikale juurde pääseda selle otselingi kaudu: analytics.twitter.com .

Kui olete esimest korda Twitteri analüütikale juurde pääsenud, hakkab Twitter tweetide jaoks näitamiste ja seotuse andmeid hankima. Kui teie analüütika juhtpaneel tundub esialgu veidi paljas, andke talle aega.

Juhud, kus peaksite saama juurdepääsu analüüsile, oleksid järgmised:

  • Peate säutsuma peamiselt araabia, brasiilia portugali, taani, hollandi, inglise, filipino, soome, prantsuse, saksa, indoneesia, itaalia, jaapani, korea, norra, vene, lihtsustatud hiina, hispaania, rootsi, tai, traditsioonilise hiina ja türgi keeles
  • Konto on vähemalt 14 päeva vana
  • Konto ei riku eeskirju
  • Konto ei ole kustutatud, piiratud, kaitstud ega peatatud
Sektsiooni eraldaja

15 kõige kasulikumat Twitteri analüütilist statistikat, mida profid kasutavad

Olen leidnud palju inspiratsiooni sellest, kuidas teised on Twitteri analüütikat leidnud statistika ja teadmised, mis aitavad neil paremini säutsuda . Siin on minu kogutud 15 lemmikut, aga ka see, kuidas leiate selle statistika oma Twitteri profiili kohta.

  1. Igakuine jõudluse ülevaade
  2. Trendiandmed
  3. Keskmine säutsu toimivus võrdlusuuringute jaoks
  4. Teie jälgijate kümme parimat huvi
  5. Kaasamise tüüp
  6. Kaasamise määr
  7. Twitteri sarnane määr
  8. Tweeti pikkus vs kaasamine
  9. Säutsu katvuse protsent
  10. Hashtagi võrdlus
  11. Muljed kellaaja järgi
  12. Klõpsud, ümberviitamised ja vastused kellaaja järgi
  13. Kaasamise määr kellaaja järgi
  14. Parimad päevad kogu seotuse ja seotuse määra jaoks
  15. Video valmimise määr

(Boonus: mul on hea meel jagada ka kõiki puhvri teadmisi.)

Kõige kasulikum Twitteri analüütiline statistika, mida proffid kasutavad


1. Igakuine tulemuslikkuse ülevaade

Millised on teie peamised säutsud?

Twitteri analüütika avalehel saate oma Twitteri konto 28-päevase kokkuvõtte ja eelmiste kuude kokkuvõtte.

Igakuine kokkuvõte on suurepärane võimalus saada kiire ülevaade oma Twitteri toimivusest iga kuu kohta. Vasakul näete oma säutsu esiletõstmist, mis sisaldab järgmist.

mida järgmistest ei soovitata sotsiaalmeedias kaasamise reeglite kohaselt?
  • Ülemine säuts: Kõige rohkem näitamisi saanud säuts
  • Enim mainitud: Säuts, milles mainiti teie @handle'i ja mis sai kõige rohkem näitamisi (see võib hõlmata teiste inimeste säutse)
  • Parim jälgija: Kõrgeima jälgijaga konto jälgis teid kuu jooksul
  • Populaarseim meedia säuts: Kõige rohkem näitamisi saanud foto või videoga säuts
  • Ülemine kaardi säuts (kui kasutate kaardi säutse): Twitteri kaardiga säuts, mis sai kõige rohkem näitamisi (see võib hõlmata ka teiste inimeste säutse)

Siin on mõned viisid, kuidas neid statistikat kasutada.

  • Populaarseim säuts / meedium-säuts: jagage seda järgmisel kuul uuesti - uue eksemplariga
  • Enim mainitud: säutsige säuts uuesti
  • Tippjälgija: sirutage käsi, tänage inimest jälgimise eest ja alustage vestlust

Paremal näete oma Twitteri konto mõnda peamist statistikat selle kuu kohta. Need arvud sobivad suurepäraselt aruandluse eesmärgil - teie igakuise toimivuse näitamiseks ja kuude kasvu määramiseks.

Igakuine jõudluse ülevaade

Kui kuu pole veel läbi, näitab Twitter teile andmeid kuni kuu praeguse kuupäevani.

Kuidas seda oma profiili jaoks leida: Minema analytics.twitter.com ja see on kohe seal!

2. Trendiandmed

Kuidas teie sotsiaalse meedia strateegiad mängivad?

Kui keskendume sotsiaalmeedia igapäevane tegevus , võime mõnikord laiema pildi kaotada. Samm tagasi ja sotsiaalmeedia toimivuse suundumuste vaatamine võib meid teavitada sellest, kas meie strateegiad töötavad pikas perspektiivis.

Kas on üldine tõusutrend? Või on see tasane?

Kui olete oma Twitteri toimivuse suundumusi avastanud, võib see olla kasulik Puhveranalüüs , saate graafikuid peamistest mõõdikutest, nagu klikid, meeldimised ja jälgijad. Ja saate neid võrrelda eelmise perioodiga.

Metrilised graafikud puhveranalüüsis

Kui eelistate kasutada Twitteri natiivanalüüsi juhtpaneeli, leiate viie kaasamismõõdiku trendiandmed lehe „Tweets” paremalt küljelt.

3. Võrdlusuuringute keskmine tulemuslikkus

Kuidas teie säutsud teie eesmärkidega vastuolus on?

Nagu ülaltoodud graafikult näha, kipub Twitteri statistika igapäevaselt kõikuma. Seetõttu on keeruline oma perioodi (nt kuu) toimivuse võrdlemine eelneva perioodiga.

Hea lahendus selleks on kasutamine keskmised .

Keskmised tasandavad kõikumisi, et võrdlusi oleks lihtsam teha. Saate hõlpsasti võrrelda oma selle kuu keskmist säutsu toimivust eelmise kuuga ja kiiresti kindlaks teha, kas teie Twitteri toimivus on paranenud.

Kuidas seda oma profiili jaoks leida: Sisse Puhveranalüüs , saate vahekaardi Ülevaade keskmised näitamiste, seotuste ja klikkide kohta ühe säutsu kohta.

tasuta muusika allalaadimiseks pole krediitkaarti vaja
Keskmised puhveranalüüsis

Sarnaseid andmeid leiate ka Twitteri analüütika juhtpaneelilt.

Kui olete oma keskmised väärtused leidnud, võite nende abil oma väärtuse määrata sotsiaalmeedia võrdlusalused ja analüüsige oma jõudlust.

4. Teie jälgijate kümme parimat huvi

Millised teemad kõlavad teie jälgijates?

Alex Bossenger sotsiaalmeedia eksamineerijast kirjutas suurepärase ülevaate sellest, mida kõike saate Twitteri analüütikast. Mõtlen tihti Twitteri analüüsi kui säutsu taga olevaid andmeid. Kuid ka jälgijate taga on täielikud andmed!

Twitter näitab teile teie jälgijate kümmet parimat huvi. Kuidas Twitter selle numbri leiab, peitub natuke salapära. Twitteri dokumentatsiooni ametlik sõna on

Parimad huvid, mis eristavad teie jälgijaid Twitteri keskmisest

Kasutage neid huvisid sisu ja ideede hea juhendina, isegi kui teaduslik seletus pole ilmne.

Publiku huvid

Kuidas seda oma profiili jaoks leida: Minema analytics.twitter.com ja klõpsake lehe ülaservas olevas menüüs valikul „Vaatajaskonnad”. Huvid on peamiste jälgijate juhtpaneelil.

Kui soovite oma jälgijate kohta rohkem teada saada, võite klõpsata vahekaardil „Demograafiline teave” või „Tarbijakäitumine”, et näha nende vanuserühmade jaotust, riiki, ostustiile ja muud.

5. Kaasamise tüüp

Kas teid retweetitakse või teile meeldib?

Kui juhtub nägema, et teie seotuse arv on konkreetse käputäie postituste jaoks tõesti kõrge, kas see tähendab, et kõik need postitused toimisid samamoodi? Looga on tõenäoliselt veel rohkem.

Kihlustesse saab süveneda, kui märkate, mis konkreetsed kihlumistüübid toimusid. Kas need olid näiteks ümbervisiidid või meeldimised?

Retweets võib olla a väärtuse märk . Keegi leidis, et teie säuts on piisavalt väärtuslik, et seda oma publikuga jagada.

Meeldib võib olla märk tunnustamisest. Teie säuts kõlas kellegi teisega ja nad tahtsid anda virtuaalse viie.

Mõlemad mõõdikud loetakse seotuks. Mõlemad räägivad ainulaadset lugu.

Kaasamise tüüp

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Sellele jaotusele pääsete kiiresti ja hõlpsalt üksikute postituste jaoks otse oma Twitteri analüütika juhtpaneelilt, klõpsake ülemisest navigeerimisribast valikut „Tweets” ja seejärel klõpsake selle loendi mis tahes säutsu puhul nuppu „vaata säutsu tegevust”.

Väljaspool oma Twitteri analüütika juhtpaneeli saate selle jaotuse ka siis, kui klõpsate huvipakkuva säutsu riba diagrammi ikoonil.

Kuva säutsu tegevus

Kui eelistate, et kõik oleks ühes juhtpaneelil, leiate need andmed ka puhveranalüüsist.

6. Kaasamise määr

Millised postitused kõlavad kõige rohkem?

Twitteri säutsude juhtpaneelil on paar hägusat statistikat, mis võivad teid üles tõsta. (Vt allpool üksikasjad.) Kaasamise määr ei kuulu nende hulka.

See on ülimalt kasulik, sest see näitab kaasamiste arv jagatud näitamistega.

Teisisõnu, kui palju inimesi kõigist säutsusid nägi, siis mis protsent inimesi sellega midagi tegi.

Twitter loeb seotuse igal ajal, kui keegi klõpsab tweetil, sealhulgas:

  • retweets
  • vastused
  • järgneb
  • lemmikud
  • lingid
  • kaardid
  • räsimärgid
  • manustatud meedia
  • kasutajanimi
  • profiilifoto
  • säutsu laiendamine

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Puhveranalüüs arvutab automaatselt kõigi teie säutsude seotuse määra.

Kaasamise määr puhveranalüüsis

Selle teabe ja palju muud saate ka Twitteri analüütika pakutavatest eksporditud andmetest.

Sektsiooni eraldaja

Pange oma arvutustabelid valmis!

Ülejäänud statistika siin viitab eksporditud Twitteri andmetele, nii et valmistage oma arvutustabelid valmis!

Juhtpaneelilt minge jaotisse „Tweets” ja klõpsake paremas ülanurgas oleval nupul Eksport.

Ekspordi Twitteri andmeid

Võtke allalaaditud fail ja importige see Excelisse või Google'i arvutustabelitesse. See näeb välja umbes selline see arvutustabel .

Twitter näitab teile andmeid kuni 3200 säutsu kohta, sealhulgas kõigi näitamiste ja muude seotuse numbrite jaotust.

Pro tüüp: Saate arvutustabelist eemaldada kõik @ -vastused, sorteerides veeru „Tweet tekst” tähestiku järgi ja kustutades read, mis algavad sümboliga @.

Sektsiooni eraldaja


7. Twitteri sarnane määr

Millised on teie parimad säutsud?

Ja areneva SEO turvalisus pakkus välja ainulaadse statistika, mis aitab teil sisu sisu ennustada. Ta nimetab seda lemmikmääraks (või võib-olla nüüd, nagu määr ).

Twitteri kasutajad jagavad meeldimisi mitmel erineval põhjusel ja üks neist võib olla see, et neile meeldib Twitteris avaldatud idee üsna hästi. Meeldimismäär aitab välja tuua parimad ideed. See mõõdab lemmikuid muljete abil, tuues välja postitused, mis said kõige rohkem armastust, võrreldes sellega, kui palju inimesi seda nägi.

Siin on nii Dan seob selle kõik sisuloomega :

Twitteri jaoks on tõenäoliselt ohutu eeldada, et inimeste lemmikviibumised pakuksid häid artikleid, ajaveebipostitusi, tööriistu ja ideid - kuna teie publik on teile öelnud, et see idee meeldib nende kaasamisega. Vähemalt pälvis nende säutsude sisu mingil põhjusel nende tähelepanu.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Jagage meeldimised muljete järgi. Vormindage saadud andmed protsentides. Voila!

8. Tweeti pikkus versus kaasamine

Milline on teie säutsude ideaalne pikkus?

Oleme alati huvitatud andmete kohta ideaalne tweetide pikkus , nii et see võib osutuda tõeliselt läbinägelikuks.

Siit saate teada, kuidas värskenduse pikkus mõjutab teie vaatajaskonna suhtlemist. Kas nad on pimedad pikkade 140-tähemärgiliste värskenduste ees? Kas nad eelistavad lühikest või keskmist? Kui olete üle vaadanud üldised suundumused, võite isegi põhjalikumalt uurida, et näha, milline seotus (näiteks retweets vs lemmikud) toimub igal konkreetsel pikkusel.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Selle statistika leidmiseks peate arvutustabelisse lisama uue veeru.

Looge uus veerg ja kopeerige see valem lahtritesse:

= LEN (A1)

(Muutke „A1” lahtriks, mis sisaldab säutsu teksti.)

kuidas sa midagi instagrammi postitad

Ülaltoodud valem annab teile iseloomu säutsu arv, sealhulgas artikli URL ja pildi URL. (Pildi URL on ei loeta teie säutse nii et see tähemärkide arv võib ületada 140, mis on okei, kuna meid huvitavad enamasti üldised suundumused kui täpne tähemärkide arv).

Et saada sõna loendage, proovige järgmist valemit:

= KUI (LEN (TRIM (C2)) = 0,0, LEN (TRIM (C2)) - LEN (asendaja (C2, ”,” ”)) + 1)

Nende andmetega relvastatud saate seejärel võrrelda oma seotust oma säutsu pikkusega. Üks korralik viis seda teha on hajuvusdiagrammi käitamine veerus Kaasamine ja Veerg Pikkus olevate andmetega.

Siin on meie viimase 150 puhvri säutsu andmed (v.a viiruslikud säutsud).

Tähemärkide arv vs kaasamine


9. Säutsu katvuse protsent

Kui paljude oma jälgijateni jõuate?

Facebooki jõudmine on üsna ballyhooed statistika. Nüüd, kui meil on Twitteri näitamiste andmed, võime sisuliselt sama säutsude kohta leida.

Selle statistika üks parimatest väljavõtetest on see, et saate teada, kas peaksite oma säutsuid mitu korda uuesti jagama, et rohkem publikut tabada (tõenäoliselt on teil vaja edasijagamine ).

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Kuna teil on näitamiste statistika juba olemas, peate lihtsalt näitamised jagama jälgijate koguarvu järgi.

Tehke arvutustabelisse uus veerg ja lisage iga säutsu jaoks järgmine valem:

= Näitamised / jälgijate koguarv
Säutsu katvuse protsendi arvutamine

(802 920 on arvutamisel jälgijate arv. Teie jälgijate arv on tõenäoliselt kogu teie analüüsi perioodi jooksul suurenenud. Konservatiivsemate arvutuste saamiseks kasutage oma viimast jälgijate arvu.)

Kui see veerg on olemas, saate arvutada kõigi oma säutsude keskmise katvuse. Meie peal @Buffer arvesse võttes jõuame iga säutsuga keskmiselt umbes 2 protsendini oma jälgijatest.

(Üks valdkond, mida see statistika ei arvesta, on viiruste jagamise mõju. Näitamised võivad hõlmata inimesi, kes teid ei jälgi, nii et teie jälgijate tegelik katvus protsentides võib olla veidi viltu, eriti kui olete säutsude reklaamimine . Samuti oletame, et inimene näeb meie säutsu ainult üks kord.)

10. Hashtagi võrdlus

Kuidas võrreldakse näitamisi, seotust ja seotuse määra?

Oletame, et säutsute sageli hashtagide avamigrupiga, näiteks #socialmedia, #seo ja #inbound. Puhveranalüüsiga näete, milline neist siltidest toimib kõige paremini.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Puhveranalüüsi vahekaardi Postitused all on tabel, mis reastab teie kasutatavad räsimärgid nende keskmise näitamiste või seotuse määra põhjal.

Hashtagi jõudlus puhveranalüüsis

11. Muljed kellaaja järgi

Milline on parim näitamiste maksimeerimise aeg?

Tomasz Tunguz Redpointist pakkus välja tõeliselt kasulikke viise oma Twitteri statistika lagundamiseks. Järgmised käputäis statistikat on Tomaszi nõusolekul. (Näete tema isiklikke Twitteri teadmisi tema lehel täielik blogipostitus .)

Esiteks on muljed kellaaja järgi.

Põhimõtteliselt, mis kellaajal on kõige parem postitada, et enamik inimesi näeks säutsu?

Followerwonk ja Kaheperiood on paar Twitteri tööriistad mis aitab teil selle vastuse leida, lähtudes sellest, millal teie jälgijad on tõenäoliselt võrgus. Teie Twitteri analüüsi uurimine näitab teile parimat aega selle põhjal, kuidas teie säutsud on varem toiminud.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Muutke oma eksporditud arvutustabelis veeru Aeg vormingut, et kuvada numbreid täisaja ajatempli asemel minutites / tundides.

Siin on valem, mis tõmbab kogu ajatemplist välja ainult kuupäeva ja kellaaja.

= ArrayFormula (keskel (D2: D, 1,16))

Saate selle kleepida uue veeru ülemisse ritta. ArrayFormula täidab andmed kogu veergu. Kui need andmed on olemas, kopeerige need lõikelauale ja 'kleepige väärtustena' uude veergu (eelistatavalt uuele lehele, et asjad oleksid puhtad). See võimaldab teil vormindada numbreid oma äranägemise järgi.

Kui kuupäev ja kellaaeg on õigesti vormindatud, võite hakata andmeid analüüsima.

Teine trikk, mida võiksite proovida, on aja ümardamine tunni täpsusega ja näitade võrdlemine tunni tasemel. Siin on valem:

= RING (A2 / (1/24), 0) * (1/24)

(Muutke 'A2' lahtriks, mis sisaldab säutsu aega.)

kuidas instagramis oma äri kasvatada

Kui tunnis on aega, saate kokku panna pöördtabeli (rea väärtuseks on seatud aeg ja väärtus on seatud keskmistele näitamistele), et võrrelda aega säutsude keskmiste näitamiste arvuga.

Mulje tundide kaupa


12. Klõpsud, ümberviitamised ja vastused kellaaja järgi

Milline on parim postituste aeg klikkide, ümberviitamiste või vastuste maksimeerimiseks?

Kas on mõni konkreetne kellaaeg, mil teie jälgijatel on hea klõpsata, et lugeda, mida jagate? Kuidas oleks retweetimisega?

Tomasz Tunguzi puhul leidis ta, et inimesed klõpsasid hommikusöögi ajal või tööle sõites suurema kiirusega.

Kõige tõenäolisemalt klõpsavad lugeja manustatud lingil hommikul. 6.00 sama edukas kui 8–10.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Sama mis ülalpool, välja arvatud klikkide, ümberviitamiste või vastuste veerus sortimine ja filtreerimine.

13. Kaasamise määr kellaaja järgi

Mis on parim postitamise aeg kaasamise määra maksimeerimiseks?

Kui hästi meeldivad teie postitused erinevatel kellaaegadel? Muljed ja vaated on alati tore mõõdik, millel silma peal hoida, ja tõenäoliselt huvitab teid ka see, kui haaratud on teie vaatajaskond teie jagamisega. See statistika võib olla abiks selle välja selgitamisel, millal teie jälgijad päeva jooksul kõige rohkem tegelevad.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Sama mis ülalpool, välja arvatud seotuse ja filtreerimise seotuse määra veerus.

14. Parimad päevad keskmise seotuse ja seotuse määra jaoks

Milline nädalapäev on parim kaasamiseks?

A.J. Viieaastase pimedate Kohn on mitu korralikku statistikat, mida otsida, paljud põhinevad parimal päeval säutsumiseks. Järgmised järgmised ideed on inspireeritud A. J. testimisest ja kohandamisest.

Alustades parimatest päevadest, mis on seotud keskmise tweetingu kohta, võib see teile öelda, millal peaksite oma jagamisgraafiku teatud päeval kokku lööma, et paremini kaasatud vaatajaskonda ära kasutada.

Samuti saate kontrollida seotuse määra, et näha, millisel nädalapäeval üksik postitus on kõige paremini seotud seotuse määraga.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Nagu me näitasime ülaltoodud kellaaja järgi, peame arvutustabelisse tegema uue veeru ja lisama valemi:

= VALI (argipäev (A2), “P”, “E”, “T”, “K”, “N”, “R”, “L”)

A2 tuleks muuta, et kajastada lahtrit, kuhu säutsu kuupäev on salvestatud. Valem eraldab kuupäevast nädalapäeva.

Nüüd saate sorteerida ja filtreerida seotuse veergu ja päeva veergu. Pange need andmed pöördtabelisse, kusjuures veerguks on seatud Päev ja väärtuseks Seotud.

Siit saate teada, kuidas keskmine tweet-seotus päevas puhvrit otsib.

Keskmine kaasamine vs nädalapäev

Seotuse määra jaoks saate teha ka samu toiminguid nagu ülalpool, välja arvatud sorteerimis- ja filtreerimissageduse veerus.

Siit saate teada, kuidas seotuse määr päevas puhvrit otsib.

Keskmine seotuse määr vs nädalapäev

Kõigi nende manuaalsete arvutuste säästmiseks Puhveranalüüs arvutab selle teie jaoks eelmiste säutsu abil.

Parim päev puhveranalüüsis postitamiseks


15. Video valmimise määr

Kui suur osa vaatajatest vaatas kogu videot?

Videod on saamas populaarne sisuvorming paljudel sotsiaalmeedia platvormidel, sealhulgas Twitteris. Et aidata teil paremini luua Twitteri videod , Lõi Twitter teie videote jaoks uue analüütika juhtpaneeli. Kuna see funktsioon on endiselt beetatestimise all, võib see tulevikus muutuda (ja veelgi paremaks muutuda).

Lisaks videovaatamiste arvule pakub Twitter veel ühe võimsa statistika: Lõpetamise määr - täielike vaatamiste koguarv jagatuna video alguste koguarvuga .

Teisisõnu, kui palju inimesi vaatas videot, siis kui suur osa inimestest vaatas kogu videot.

Kuidas seda oma säutsude jaoks leida: Valige oma Twitteri analüütika juhtpaneelil ülemisest navigeerimisribast „Rohkem” ja seejärel „Videod (beeta)”. Vaadake säutsu tabeli paremas servas veergu. Lõpetamise määr on loetletud pärast videovaatamisi.

Video valmimise määr

Kõige kasulikum teave teie säutsu kohta

Kaasamise määr puhveranalüüsis

Suur osa teabest, mida oma analüüsivahendis näete, on suurepärane ja kasulik. Kindlasti saab sellest teha palju toredaid järeldusi.

Minu kõige kasulikum aruanne on kaasatuse määr. See ütleb teile kuvatavate kaasamisnumbrite suhtelise väärtuse.

Juhtpaneeli põhilehe muud graafikud pakuvad teile toorandmeid päevade kaupa, mis on suurepärane teave. Pidage seda siiski meeles: teie postituste maht igal konkreetsel päeval on tohutu mõju arvudele, mida siin näete .

Näiteks kui postitate tavaliselt kaheksa korda päevas ja teil on teisipäev, kus postitate ainult neli korda, võite eeldada, et Twitter teatab, et enamik teie säutsu statistikat on selle teisipäeva jaoks langenud, kui tegelikult on ametikoha tase oleks võinud väga hästi jääda samaks või isegi paraneda.

kuidas näha, kes teie postituse Instagrami uuesti postitas

Lihtsalt midagi, mida tuleb armatuurlauale vaadata, kui vaatate suurt pilti.

Kasulikud määratlused selle kohta, mida juhtpaneelil näete

Kui olete oma Twitteri statistika eksportinud, näete tõenäoliselt hunnikut veerge, mis ei pruugi kohe tuttavad olla. Siin on mõned kasulikud määratlused :

  • Rakenduse installimise katsed: Klõpsab rakenduse installimiseks Twitteri kaardi kaudu
  • Rakendus avaneb: Klõpsab rakenduse avamiseks Twitteri kaardi kaudu
  • Detail laieneb: Lisateabe saamiseks klõpsake nuppu Tweet
  • Manustatud meediumiklõpsud: Klõpsab foto või video vaatamiseks Twitteris
  • Kohustused: Kasutajate tweetiga suhtlemise koguarv. Klõpsud ükskõik kus Twitteris, kaasa arvatud Retweets, vastused, jälgimine, meeldimised, lingid, kaardid, räsimärgid, manustatud meedia, kasutajanimi, profiilifoto või Twitteri laiendamine
  • Kaasamise määr: Seotuste arv jagatud näitamistega
  • Järgib: Mõnikord jälgis kasutaja teid otse Twitterist
  • Räsimärgi klikid: Klõpsad Twitteris räsimärgil (ed)
  • Näitamised: Ajad, mil kasutajale pakutakse ajaskaalal või otsingutulemites piiksumist
  • Esitatud müügivihjed: Mõnikord esitas kasutaja oma teabe piikside genereerimise kaardi kaudu
  • Meeldib: Mõnikord meeldis kasutajale säuts
  • Lingi klikid: Klõpsad Tweetis URL-i või kaarti
  • Permalink klikid: Klõpsud Twitteri püsilinkil (ainult töölaual)
  • Vastused: Mõnikord vastas kasutaja Tweetile
  • Retweets: Times kordus kasutaja tweetimist uuesti
  • Jagatud e-posti teel: Mõnikord saatis kasutaja kellelegi tweetimise
  • Kasutajaprofiili klikid: Klõpsad Twitteri autori nimel, @handle või profiilifotol
Sektsiooni eraldaja

Alustage oma Twitteri andmete uurimist

Esiteks on hämmastav, et Twitter on kasutajatele üle andnud sellise üksikasjaliku analüüsi tweetide taga olevate seotuse ja statistika kohta.

Kui te pole seda veel teinud, pääsete nüüd oma Twitteri analüütika juhtpaneelile juurde (see on tasuta ja lihtne) ning vaadake ringi.

Kui olete järgmiseks sammuks valmis, proovige ühte ülaltoodud 15 olulisest Twitteri statistikast ja vaadake, kas see, mida avastate, aitab teil paremini säutsuda. Kas vajate lähtepunkti? Leidsin statistika päevas ja tunnis olid minu jaoks kõige põnevamad.



^