„Twitter“ per kelis mėnesius sukėlė nemažą sumaištį, kai ji pristatė savo ilgai lauktą analizės platformą. „Google Analytics“ „hardcore Analytics“ siūlo rimtą vaizdą apie duomenis, kuriuos svajojome apie tai, kad aštuonerius metus mes galime gauti savo rankas.
„Twitter Analytics“ netrukus gali tapti jūsų naujausia manija. Šiame straipsnyje mes pateiksime ekskursiją į „Twitter Analytics“ ir parodysime penkias įmanomas įžvalgas, kurias galite taikyti savo socialinėms ir turinio strategijoms, todėl leiskime pasinerti į!
$config[code] not found1. Sužinokite, kiek žmonių tikrai mato savo „Tweets“
Kaip tikitės iš analizės įrankio, galite peržiūrėti parodymų duomenis per nustatytą datų intervalą, spustelėdami datos intervalo mygtuką viršutiniame dešiniajame puslapio kampe. Šis nustatymas yra numatytas ankstesnių 28 dienų diapazone, tačiau šis pavyzdys nustatytas iki gruodžio 12 - 12 d.
Nustatę datos intervalą, parodymų duomenų laiko linija dinamiškai sureguliuos, kad būtų rodomi duomenys iš nurodyto laiko intervalo. Taip pat galite peržiūrėti mėnesio vaizdą iš savo duomenų, pasirinkdami norimą mėnesį iš sąrašo.
Parodymų duomenų laiko juosta yra spalvota, o mėlynos spalvos juostos atspindi organinius parodymus ir geltonąsias, kurios parodo mokamų parodymų iš reklamų, reklamuojamų „tweets“ ir pan.
Nors tai yra puiki pradžia, „Twitter Analytics“ apriboja maksimalų galimą datos intervalo naudotojų prieigą prie bet kurio 91 dienų lango. Tai gali būti varginantis naudotojams, norintiems matyti didelio masto veiklos pokyčius, ypač jei jie įgyvendino didelius savo sąskaitų pakeitimus. Vis dėlto daugumai vartotojų maksimalus 91 dienų laikotarpis turėtų būti geras, tačiau tikiuosi, kad ateityje „Twitter“ pagerės.
2. Išsiaiškinkite, ar Jūsų mokamos akcijos yra verta pinigų
Būdamas šokinėjęs savo duomenis, pastebėjau, kad mano neseniai apmokamų skatinimo eksperimentų veiksmingumas nebuvo toks didelis, kaip maniau.
Nemažai išlaidų šiems bandymams atlieku mokant reklamas (apie 100 JAV dolerių per dieną ar pan.), Ir aš jų ilgai neveikiau, tačiau, kaip matote iš mano parodymų duomenų, mano reklamuojami „Tweets“ nebuvo didelį poveikį parodymų skaičiui. Žinoma, daugiau žmonių matė tuos tweetus, nei tikriausiai būtų, jei nebūtų mokėjęs jų reklamuoti, bet poveikis nėra toks didelis. Tai man sako, kad turiu daugiau skirti reklamai arba permąstyti, kuriuos tweets moku reklamuoti (arba abu).
Akivaizdu, kad tai gali būti ne jūsų paskyroje, tačiau įdomu, kad „Twitter“ duomenys gali paskatinti reklamuotojus geriau suprasti savo reklamos išlaidas. Tikimės, kad „Twitter“ taip pat taps skaidresnis apie paslaugos gyvybingumą kaip reklamos platformą.
3. Žiūrėkite, kaip žmonės faktiškai dalyvauja jūsų „Tweets“
„Twitter Analytics“ „Engagements“ duomenys yra tai, kur viskas prasideda sudėtinga. „Twitter“ mano, kad visos sąveikos su „tweet“ yra įtraukimas. Tai reiškia, kad vienintelis „tweet“ sąrašo numeris gali būti šiek tiek klaidinantis arba bent jau nusipelno tolesnio tyrimo.
Kaip matote žemiau esančioje ekrano kopijoje, šis „tweet“ (nuotraukos, kurią aš paėmiau per neseniai apsilankytą „Google“ vaizde „Mountain View“) gavo 141 užduotį - bet ką tai reiškia?
Jei norite matyti konkrečių pokalbių dalyvavimo metriką, tiesiog spustelėkite jį. Tai atvers antrinį langą su tikrais duomenimis.
Čia pamatysite išsamų savo užduoties metrikų suskirstymą. Kaip matote, šis pokalbis, be kitų sąveikų, gavo 79 įterptųjų laikmenų paspaudimus, 33 nuorodų paspaudimus, 9 parankinius ir 7 pakartotinius. Tai leidžia greitai ir lengvai pamatyti, kaip jūsų pasekėjai sąveikauja su jūsų turiniu. Džiugu matyti bendrą „Engagements“ skaičių, tačiau šie duomenys yra daug naudingesni!
„Twitter Analytics“ nesiūlo jokių užduočių filtravimo parinkčių, o tai reiškia, kad dabar - mes sujungėme su visa bendra sąveika, kaip etalonu mūsų užduoties duomenims. Tikimės, kad tai yra funkcija, kurią matysime ateityje.
Vienas dalykas, kuris man buvo akivaizdus, buvo tas, kad tweets su vaizdais yra daug stipresnis nei be jų. Aš ilgai įtariu, kad taip buvo, bet aš neturėjau idėjos, kiek gali skirtis, įskaitant vaizdus jūsų „tweets“.
Kažkas, ką pastebėjau, buvo tai, kad daugelis žmonių retweet be faktinių paspaudimų ant nuorodos. Jei norite gauti daug retweetų (ir kas ne?), Turite sukurti „tweets“, kad žmonės patogiai dalintųsi be būtinybės skaityti.
4. Eksperimentuokite su temomis, kad sukurtumėte „Killer“ turinį
Dauguma turinio pardavėjų apsiriboja „Twitter“ naudojimu tik kaip reklamos priemone. Nedarykite manęs neteisingai - „Twitter“ gali būti neįkainojama, kad būtų skatinamas geriausias turinys, tačiau jis taip pat gali būti naudojamas norint įvertinti, kiek gerai tam tikras turinys bus rodomas socialinėje srityje, kol sėdėsite, kad parašytumėte visą dienoraščio įrašą.
Neseniai atėjau įdomų grafinį vaizdą ir susietu nuorodą:
Kaip matote, „Twitter Analytics“ padėjo man surasti duomenis apie dalyvavimą šiame konkrečiame čate. „Tweets“ su vaizdais visuomet atlieka ryžtingesnius rezultatus nei tie, kuriems jų nėra, tačiau šis pokalbio rodiklis buvo 8,0 proc. - gerokai didesnis nei daugelis kitų mano „tweets“.
Turint tai omenyje, aš parašiau kūrinį, kuriame daugiausia dėmesio skiriu žurnalo „Inc. Ji buvo dalijama tūkstančiais kartų, o vidutinio Inc Inc. žurnalo straipsnyje yra apie 650 socialinių akcijų.
Kadangi „tweet“ kūrimas ir siuntimas trunka tik kelias minutes, tai ir patikrinkite „Twitter Analytics“ duomenis yra puikus būdas nustatyti naujas temų sritis, kurios tikrai atitinka jūsų sekančią informaciją.
5. Sužinokite daugiau apie tai, kas iš tiesų seka jus - daug daugiau
Jei „Twitter“ žada reklamuotojams susipažinti su išsamiais demografiniais duomenimis, nenuostabu, kad „Twitter Analytics“ auditorijos duomenys yra tarp vertingiausių ir naudingiausių platformų. Norėdami jį pasiekti, viršutiniame meniu spustelėkite „Sekėjai“.
Čia galite daug sužinoti apie žmones, kurie jus seka.
Šio pranešimo viršuje matysite diagramą, kurioje bus matomi jūsų pasekėjų skaičiai per tam tikrą laiką (tikiuosi, kad jis nukreips į viršų, kaip mano mano.) Skirtingai nuo parodymų ataskaitos sekos, jūsų pasekėjų grafikas tęsiasi dar toliau. Šiuo atveju rodomi duomenys prasideda 2012 m. Rugpjūčio 6 d. Iki 2015 m. Sausio 12 d.
Per pastaruosius metus labai dažnai pradėjau naudoti „Twitter“. Visuomet įtariau, kad aktyvesnis „Twitter“ ir bendravimas su kitais naudotojais padėtų padidinti mano darbą, bet aš nesupratau, kaip greitai mano pasekėjų skaičius pakils į viršų - man teko maždaug šešerius metus, kad pritraukčiau savo pirmuosius 8 000 pasekėjų, bet aš praėjusiais metais pakilo likę 29 tūkst.
Po pasekėjų laiko grafikas yra tas, kur yra tikrasis veiksmas. Čia rasite visus savo pasekėjų demografinius duomenis, įskaitant interesus, vietą ir kitus „Twitter“ naudotojų tipus, kuriuos stebi jūsų stebėtojai.
Kaip matote, dauguma mano pasekėjų yra suinteresuoti rinkodara, įsikūrusi Jungtinėse Amerikos Valstijose, o didelė dauguma yra vyrai. Neįtikėtina, kad trys iš mano penkių didžiausių miestų yra šalies geriausi verslumo taškai, tačiau buvau šiek tiek nustebęs, kad Filadelfija apvalina mano penktąjį. Manau, kad broliškosios meilės mieste reikia daugiau dėmesio!
Laimėjo @Twitter su duomenimis
Yra daug straipsnių, kuriuose nurodoma, kad jums reikia geriausio laiko Čivināšana ir tobulas „tweet“ tipas, skatinantis dalyvavimą, tačiau jei „Twitter Analytics“ parodys mums viską, turėtumėte pasikliauti savo duomenimis, o ne kito asmens apibendrintu aiškinimu. Tai, kas veikia kitam asmeniui, jums gali neveikti. Paimkite ilgą, sunkų žvilgsnį į tai, kokie tweetai rezonuoja su jūsų auditorija ir remiasi tuo. Padarykite daugiau, ką veikia, mažiau nei tai, kas nėra, ir jūsų „Twitter“ profilis taps aktyvesnis.
Kaip naudojate „Twitter Analytics“?
Pakartotinai paskelbtas leidimu. Originalus čia.
Vaizdas: „Twitter“
Daugiau: „Twitter“ 4 Komentarai ▼
