公众号数据指标：文章打开率

新媒体运营是一项非常系统的工作，包括内容运营、用户运营、活动运营等一系列运营框架系统。很多人通过阅读、喜欢、留言等方式主观判断微信官方账号文章的好坏。通过阅读数量，只能判断一篇文章的质量，无法判断微信官方账号的整体运营情况。知其然不知其原因。接下来，通过比较文章的背景数据，得出一些数据指标，从而判断微信官方账号的整体运营。1. 通过微信官方账号后台的数据统计维度划分阅读量趋势。一篇文章的阅读量G=G1 G2 G3 G4 G5。其中，对文章阅读数量影响最大的三个指标是：G1、G2、G3爆文的一般数据是:G2 G3>G1或G2>G1在这里不排斥另一种情况，新号的阅读来源比例也呈现出这种情况。在正常情况下，G2将在正常情况下进行>G3；正常情况下，微信官方账号阅读数据的增长趋势是“L型”，文章第二天的阅读数量会出现“悬崖式”的增长。“追热点”一直是行业从业者提高文章阅读数据、增加粉丝的最佳手段，热点的及时性也是如此，呈“L型”发展。超过24小时的“热点”，不建议行业从业者再翻出来写。当然，如果你有“独家密料”，这个热点的及时性会增加，但不会超过72小时。顺便说一句，活动运营时间的原则：24小时黄金时间。什么是“24小时黄金时间”？去年，我在自己的微信官方账号上做了一波持续7天的涨粉活动。一天是一个周期，粉数上升也呈现出“L型”的趋势。该活动在24小时内的粉末上升效率非常高。24小时后，无论我如何增加活动的曝光率，粉末上升的总体趋势都呈现出“L型”的增长趋势。这次活动结束后，我又做了一次测试，通过一张海报在朋友圈裂变，粉丝的增长趋势仍然是“L型”。除了“24小时黄金”，这次活动还有另一个规律:每天增粉速度有三个峰值，分别是8:00~9:30，12:00~13：30，18：30~23:00，尤其是最后一段时间，增粉效率最高。2. 打开率一般是指微信官方账号粉丝通过微信官方账号对话打开文章的比例，这里叫K指(打开率)。这里的K值(打开率)不是除以微信官方账号粉丝数的文章阅读数。在过去，当我们计算打开率时，我们通常直接将文章的阅读量作为除数。K值(开启率)通过G值(文章阅读数)计算，G值包含五个影响因素G1、G2、G3、G4、G5(具体案例可以阅读上面关于G阅读量的说明)。这样计算出来的K指(打开率)作为判断文章的变化，会有很多误导性的判断。这里的K值(打开率)是取最相关的G1(微信官方账号对话)换算微信官方账号对话打开人数，然后除以文章推送到达人数计算的比值。在计算K值时，将G1作为单一计算基础值进行转换。这样，就可以提高文章K值得判断的准确性。对于K值的影响，这里称为g值（开启率影响因素）。这里的g值是指可以直接或间接影响K值的因素，可分为六个因素：B：文章标题F：ZY文章封面：文章摘要X：文章选题P：文章排版T：如果文章推送时间按K值的影响程度进行排序，从大到小，分别是：X>B>P>T>F>ZY的排名是个人判断，仅供参考！以下是两个因素的简要说明:(1)正常理解文章推送时间，是指人们在使用微信的高峰期推送文章。这里有两个因素：（1）正常理解文章推送时间是指人们在使用微信的高峰时间推送文章。这里的“文章推送时间”是指在公共账户的固定时间内推送文章，养成用户打开公共账户文章的习惯。(2)很多人会忽略文章的摘要，文章的摘要 文章标题相辅相成。因为在整体传播中，标题优先考虑，为了提高文章在传播中的开放率（这里的开放率包括K值），它将不可避免地成为一个“标题派对”。通过文章摘要，可以简单地陈述文章的主题，有利于降低用户的判断成本，提高开放率。如遇活动或热点，此时g值影响最小。正常情况下，微信官方账号周期内的K值分布不规律，G值(开启率影响因素)无法直观判断。因此，很难通过K值直观判断微信官方账号在单位周期内的运行情况。通过对K值的线性回归分析，可以得出线性回归的趋势，从而判断微信官方账号的整体增长。K值得线性回归方程数值描述：X=T（时间）Y=K(开启率)计算微信官方账号的日K值，依次带入线性回归方式的计算公式，依次获得线性回归方程式，取b判断:bk值代表k值波动。当bk值>0时，微信官方账号开通率正在上升，微信官方账号整体运营正在积极发展。一般来说，主题选择和标题的影响是最大的。此时，最好的方法是分析开放率上升的原因，并列出所有可能产生影响的因素进行分析。当bk值<0时，微信官方账号的开通率正在下降，需要调整和优化文章的选题、排版、内容材料等因素。当bk值=0时，这种情况几千年来一直难以解释（如果是广告，不要考虑，果断放弃，你知道~）如果bk值在一个周期内大于0，并且连续多个周期在增加或增长，这表明这个数字一直在增长。(甚至可以作为投资判断的参考值)这里介绍一种超级方便的计算方法来计算K值线性回归方程:通过Excel表格导入K值和T值，可以直接快速获得线性回归方程。示例:上图是我以一周为计算周期，T值取1..7，开启率不规则随机生成的数据，计算出K值的线性回归方程。数据说明:当T=2时，K是最高值的9%；当T=6时，K的最低值为5.9%。上图数据无法判断整体K值(开启率)走势，第六天开启率为5.9%，第七天开启率为8.1%。虽然上升了，但整体开启率确实在下降。简单教程：第一步：导入数据，注意T值和K值的分布，T值必须代表X轴，K值必须代表Y轴。随意生成导入数据的图表，点击图表上方的右键，选择“更改图表类型”。第二步：在选择XY散点图时，必须注意坐标轴中T值和K值的位置。第三步:点击添加图表元素，选择趋势线，找到线性回归方程趋势，得到K值的线性回归方程。我用WPS表格制作，官方版的office会有所不同，会比WPS复杂。我可以在百度找到教程~3. 除了判断微信官方账号的整体运营情况外，还可以比较Kmax(最高值)和Kmin(最低值)，分析两天之间开启率的高低情况。通过连续几个周期的比较，可以找到开启率变化的规律性。