数据化分析：微信文章不增粉的主要原因

Posted 2020-11-19 一只阿木木

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

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。

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：

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：

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