90%的新媒体运营新手都容易犯这个错误!

大家运营微信公众号,肯定有主管或者前辈告诉你,一定要重视后台的数据分析。

90%的新媒体运营新手都容易犯这个错误!
来源:木木的网站

大家运营微信公众号,肯定有主管或者前辈告诉你,一定要重视后台的数据分析。

特别是自去年公众号后台图文数据升级之后,图文阅读来源变得更加清晰直观,很多运营者都会每天习惯性看看这个【阅读来源分析】。

通过查看公众号后台【阅读来源分析】,我们可以清楚的看到一篇图文推送出去后,通过公众号会话窗口、好友转发、朋友圈、历史消息页以及其他来源各占多少阅读。

非常直观。

  

90%的新媒体运营新手都容易犯这个错误!

通过分析这些数据,我们能知道一篇图文的质量如何、打开如何、传播如何,所以难怪很多人每天都会没事就来看看这个数据。

这绝对是个很好的习惯。

但是老贼发现很多人对图文阅读来源这一块的一些分析完全是错的,而且不在少数,可能你也中枪了。

特别是很多新媒体运营新手,一不小心可能就掉坑里了,还会导致运营失误,这个一定要注意。

比如,很多运营者看到从会话里获得的阅读占比最高,就会说:我的公众号会话阅读量这么高,看来图文打开率不错,标题取得挺好,用户也都挺活跃的!

 

这个结论看起来好像很对啊,有问题吗?

答案是这种逻辑完全就是错的好吗,直接就进思维误区了,这里老贼就从二方面来说说。

首先,问大家一个问题:公众号会话阅读比例非常高是一件特别好的事吗?

不妨先思考一下。

 

如果你觉得是非常好啊,那可能就悲剧了!

 

90%的新媒体运营新手都容易犯这个错误!

因为会话阅读比例特别高,就意味着一篇图文另外的阅读来源(朋友圈、好友转发、历史、其他)比例就低,对吧?

 

很简单嘛,总和是100%,要是会话阅读比例高达90%,那其他加起来也就10%。

 

这可不是什么好事,公众号会话阅读针对的是老用户,而其他来源主要代表的是传播量,而其他阅读来源低就说明你的这篇文章分享转发不行啊。

问题就来了,现在文章阅读量主要靠的还是要传播,传不出去很难做出阅读量,这个大家必然是心中有数。

 

一篇文章如果传播不出去,阅读量是不会很高的,因为现在内部图文打开率本身就是惨不忍睹了。更何况,不传播出去也就带不来新粉丝,那就悲剧了。

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不过有人就说了,虽然我传播没做好,但是我会话阅读比例超高啊,粉丝给力啊,我打开率高不行吗?

 

那继续问大家一个问题:公众号会话阅比例非常高就代表用户活跃,标题打开率高吗?

 

不好意思,也并不是!

 

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在这一点上,其实很多人都理解错了,会话阅读占比高并不等于公众号图文打开率高,这不是一个概念。

公众号图文打开率=会话中打开阅读人数/订阅总用户数,而会话阅读占比=会话中打开阅读人数/总阅读人数,二者是完全不一样的。

注意:这里说的图文打开率不是指的公众号整体图文阅读率,而是指的公众号会话打开率或标题打开率。

 

比如你有10000粉丝,推送的文章有100粉丝在会话中打开了,然后0分享,其他阅读都是0,也就是总的阅读人数只有这100人,那么会话阅读占比就是100%。

这就能说明你公众号活跃,打开率高吗,标题取得好吗?

 

真的好个屁,公众号图文打开率只有100/10000=1%。

 

1%的打开率还高?你的用户都不想打开看了,你还以为打开率老高了。还在沾沾自喜?

 

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所以说,公众号会话阅比例非常高并不一定代表你的用户非常活跃,你的标题打开率特别高,正好相反也有可能。

那我们再反过来:公众号会话阅比例很低就是标题不行,没有用户点开吗?

 

其实也一样,并不一定。

还是比如你有10000粉丝,推送一篇文章后总阅读人数是10W,而会话阅读比例只有10%,那会话阅读人数就是10000人对吧?

这个时候,公众号图文打开率就是10000/10000=100%。这个打开率不行吗?简直都上天了!

所以说,经常看阅读来源分析确实是个很好的习惯,可以帮助你查看公众号各个渠道的阅读占比的变化,但光凭这个会话阅读比例,是不能直接说明公众号图文打开率高的。

对应的问题对应去分析,不要只是看其表面,自己计算出图文打开率就知道高不高了,也就知道标题如何了。

这个错误大家以后就不要再犯了。

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另外,告诉大伙一个小规律吧,其实我更喜欢的是一篇图文标题/会话打开率高,而会话阅读比例低的这个情况。

有点懵?

没关系,还是举个例子。

比如你的公众号粉丝有10000人,一篇图文推送后会话阅读比例只有5%,而会话图文打开率高达90%。这是什么情况?

恭喜,你爆了,老贼给你算算。会话中打开阅读人数=10000人*90%=9000人。而会话阅读比例只有5%,所以这篇图文总阅读人数应该=9000人/5%=180000人。

厉害了啊。

你可以对应自己的公众号好好琢磨一下,也可以去分析那些爆文,看看是不是这么个情况?

总之,不要片面的去判断,数据本身是不会撒谎的,但你有可能被数据骗。该分清逻辑的分清逻辑,该提出假设的提出假设,该验证的就去验证。

好了,就说到这,希望对你有用。

以上。

 

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