内容运营需要什么样的数据分析能力?

90自媒体 自媒体运营 2020-12-10 14:48:15 39 0

现在越来越多的企业在招聘内容进行运营时,明确要求员工具备相应的数据分析能力。但是真正能看透内容运营问题本质,并通过数据验证解决方案的人很少。所以,如果能掌握好数据分析能力,就能打败90%的内容运营商。那么内容运营需要什么样的数据分析能力呢?大家一起看看吧~

内容运营需要什么样的数据分析能力?

一、数据分析对内容运营的意义:

1.增加内容共享的数量

用户分享动机的来源主要有两个,一个是对你内容质量的认可,另一个是你的文章帮他建立社交货币,帮用户在朋友圈安装压力,或者帮用户表达自己一直想表达的东西。用户的分享行为是编辑获得客户的关键。我们需要对内容分享量进行分析,找到分享量高的内容,从而进一步优化我们的编辑框架和内容选题方向。

2.增加内容交互的数量

评论是用户与内容交互的关键行为。大量的评论意味着内容更加深入人心,也说明用户对你的内容更加忠诚。作为内容运营的加分项,虽然不是量化考核的必要条件,但是如果你的内容有很高的评论量,也是一个很好的表现。

3.提高选题质量

经过一段时间的内容操作,你会发现你所有的努力和专业技能都不如一个好的选题重要。一个好的选题可以让你比别人更容易获得高阅读量、高交流量、高互动量,一个好的选题可以让你非常快速地创建一个开题率高的题目。既然选题这么重要,如何才能找到高质量的选题?除了广为认可的带热点的选题,你此刻要掌握的技巧就是利用数据找到选题的方向。这样就可以更科学的掌握一套内容打开率极高的选题套路。

二、数据分析的三大方向

1.记录释放量

记录内容的总发布量是内容操作的基本工作内容。内容更新趋势是内容运营能力是否提高的数据体现。当单位时间段内的内容更新总量增加时,意味着你拥有更强的内容生产能力。向领导汇报内容发布的数据时,要突出图文更新的总量和趋势,这样既方便了对其工作的总结,也向领导展示了其工作价值。

2.记录并分析阅读量

阅读量的数据分析反映了一个内容操作的真实价值。毕竟内容只有被用户消费了才有效。另外,阅读分析不仅仅是量化一个人编辑工作的价值,更是一个培养流动思维的过程,也就是知道什么话题可以流行。看了很多选题,分析了很多数据,可以总结出哪些类型的选题容易爆炸,哪些词是“流词”。即使是看完一篇文章,也大概可以预测文章发出后的阅读量。阅读量的分析可分为四类:

(1)总内容阅读

内容阅读总量与频道数有关。比如博雪谷的信息阅读总量是100万,百度是60万,360有20万,等等。为了更好的突出自己的表现,还可以和之前的阅读量做对比分析。

(2)内容平均阅读量

内容平均阅读量是指一定时间段内内容传播的平均水平。内容平均阅读量=总阅读量/内容量,反映你的内容平均水平。

(3)平均阅读内容的趋势

平均内容阅读趋势是指你在同一时间段内内容阅读的变化,反映你的内容更新质量是否有所提高,你的内容影响力是否在加速扩大,你是否找到了一个有效的内容传播的增长点(要么找到合适的渠道,要么选择合适的话题)。对于明显的增加,也可以分析具体的操作原因。

(4)内容阅读来源

内容阅读来源是指自有平台和第三方平台的阅读量比例分析。这部分数据分析可以让你更好的知道目标用户的内容主要来自哪些渠道,比如:‘60%的阅读量来自站内,20%来自百度搜索,10%来自360等等。

3.分析最佳发布时间

在对的时间做对的事,事半功倍。在合适的时间发布好的内容,可以接触到更多的用户,图文打开率更好。对于最佳发布时间点的分析,建议将发布时间点和图形打开率分别作为X轴和Y轴,数据可以采用散点分布显示。你可以通过图表找到不同发布时间点的开工率分布。

以上是对内容运营应该具备的所有数据分析能力的介绍。总之,我们要记住,内容的数据分析只是手段,提高内容运营的效率才是我们最终的目标。我们需要能够根据数据分析对内容操作进行优化调整,不断使用数据跟踪调整过程和最终效果,这才是真正的数据分析能力!

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