数据化分析:微信文章不增粉的主要原因

数据化分析:微信文章不增粉的主要原因

2017年10月份,曾经对某公众号文章进行聚类分析。

[【文章链接】]

首先进行多维度数据抓取
公众图文K-M 均值统计
进而,我们定义了文章价值指标
  • 第一类:传播力非常强,在一周内传播时效性显著,但粉丝增长度低,且文章具有非常高的价值(对目标用户来说很“值”),同时相应的粉丝也非常活跃;
  • 第二类:文章一周内的传播力较强,粉丝增长量较高,文章的价值度较高,粉丝活跃性良好;
  • 第三类:文章传播效率地,粉丝取关量大,文章价值度低,粉丝活跃性非常差;
  • 第四类:文章传播效率一般,粉丝增长量较大,文章价值度一般,粉丝活跃度一般;
  • 第五类:文章传播效率一般,粉丝增长度一般,文章价值度一般,粉丝活跃度一般。

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得出了我们的价值标准:
  • 第二类文章的各项指标相对均衡,是这五类文章中质量最佳的类型。
  • 第一类文章的传播效果和文章价值度、粉丝活跃度都非常好,但粉丝增长量很小。一个抢点借势、内容区分度较好的文章。
  • 第三类文章表现最差,缺少“干货性”的内容,不符合目标受众的口味。
数据挖掘与统计

在之前数据分析的结构,我们可以进行2017年-至今的所有文章的统计与分析,在对数据进行预处理,并进行多次的聚类之后,我们得到如下数据统计:

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把具体的维度分为了阅读指标、传播指标、增粉维度,不同的维度下面有对应的分析指标。

初步结论

根据前文的我们得出的文章价值标准,
最为理想的是第二类,但是这类文章居然只占文章总数的10.78%。而增粉效果最好的是第一类,但是这类内容只占文章总数的12.57%。

我们不负责的得出这样的结论,文章在内容上失去了方向,把主要的时间精力放在了阅读、传播、增粉最不好的内容上,所以增粉效果一直不理想。

总结:

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解决办法

请看下文:
数据方法论之六脉神剑

  • 数据方法论:用户的内容诉求到底是什么?
  • 数据方法论:如何数据化衡量品牌效果?
  • 数据方法论:如何精准找到市场空白定位?
  • 数据方法论:如何找到流量100倍转化的关键词?
  • 数据方法论:10w + 的文章都是什么样的?
  • 数据方法论:如何挖掘影响文章价值的因素,并预估流量?

by:一只阿木木

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