公眾號閱讀量怎么計算？

如果你說你的微信賬號在比較近90天里看的文章比較多，你或許可以脫口而出。

但是如果我問你以下關于微信賬號的問題呢：

推送在哪個時間點效果比較好？

哪篇文章比較受朋友歡迎？

哪種類型的文章增粉效果比較好？

是不是突然無法給出準確的答案？

如果是這樣的話，那么你的微信賬號數據分析能力確實需要提高。

畢竟如果能掌握正確的數據分析姿勢，微信賬號數據提升2-3倍不是問題！

我們來看看目前大部分微信賬號er的kpi:閱讀量。

關于閱讀量，操作協會在用了幾招將閱讀量提高了近 200%!早期

運營機構早期閱讀量的變化

曾經我們的文章都是在一個非常靈活的時間推送的，在完成推送的時候(這也是很多微信賬號的正常狀態)，不時收到讀者對不確定時間的吐槽。

后來，我們在根據推送時間、閱讀量和標題三個指標建立了散點圖.人們發現，我們讀書比較多的時間不是在晚上或睡覺前，而是在8點和12點。

運營機構推送的早期文章的時間分布

經過一段時間的實驗調整，我們的文章推送時間現在固定在13:30-14:00之間。

現在回去分析一下推送時間，理由似乎很充分：

許多工作團隊此時剛剛結束午休。大家進入工作狀態前都會刷微信賬號，更喜歡非娛樂性的文章讓自己清醒。運營機構的條款正好符合這個需求；

大部分賬號都是在早上上下班時間或者晚上睡覺前推送的。如果在這兩個時期專注于推，很容易淹沒在很多推中。

……

但是如果沒有比較初的數據分析和直接的推測，可能很難找到比較佳的推動時間，甚至有可能壓根不會注意到推送時間對閱讀量的影響.

當然，優化推送時間和增加閱讀量是比較簡單易行的步驟，此外還可以根據打開率、分享率等指標，從選題、標題、內容等多個角度分析優化.

除了閱讀量，現在越來越多的微信賬號關注分享量(比如運營代理)。一方面，因為分享量高，閱讀量一定不低；另一方面，分享量也代表著內容增加粉的能力，在某種程度上比閱讀量更有價值。

在這一點上，我們也分析了數據，將分享量提高到了原來的 2 倍多!

在4月文章的數據分析中，我們發現有一篇文章從瑞幸咖啡被“吸血”，看互聯網幕后的灰產和羊毛黨轉載，分享量高達2681。

4月份分享的文章數量

這么高的分享量是因為瑞星的熱點，還是因為用戶喜歡看幕后？通過比較芮興以前寫的文章，我們推斷高分享量的關鍵在于幕后灰產.

所以后來，當我們發現有一款app走在app store的頂端就賺錢的時候，我們果斷放棄了之前寫“有趣頭條”之類的成長套路的話題，轉而討論了這個app涉及的問題。

比較后，這篇文章 app 登上榜首，扒一扒“走路賺錢”的趣步是分享量達到了 5000,在知乎、頭條、虎嗅等發行平臺的閱讀量高得驚人。

5月份分享的文章數量

知乎有趣的步驟相關問題的回答數據

標題有趣文章的數據

除了這篇文章，我們還按照“內幕”(用戶不知道的事情)的原則寫了幾篇文章，比較終成功將5月份的分享量提高到了1500條，相比3月和4月的平均分享量增加了130%！平均閱讀量也增加了近兩倍。

這些結論似乎是非常簡單明了的方法，如果你不懂數據分析的話，可能花了一年半載也未必能發現.

不懂數據分析，不會用數據來評價自己的業務；

遇到問題只會用蠻力解決，不會用數據分析去發現問題的本質；

如果你還在用蠻力做決策，解決問題，那你真的需要提高自己的數據分析能力。

畢竟要發展成大主編或者大工廠，需要用數據分析來負責內容數據。

需要強調的是，微信賬號的數據分析比較關鍵的能力不是整理數據，做圖表。而是基于業務的數據分析思維:

class="aligncenter" alt="微信賬號閱讀量怎么算？‘微信賬號可以刷閱讀量嗎？’src=" https://p 5 . itc.cn/images 1/20200618/1819 b 452d 19141 c 693 eac2 faae 5e 7 af 9 . jpeg " data-origin=" https://p 5 . itc.cn/images 1/20200618/1819 b 452d 19141 c 693 eac2 faae 5e 7 af 9 . jpeg "

第一，建立體系化的數據分析框架.基于微信賬號業務確定需要分析哪些維度的數據，使用哪個模型。

第二，制定業務的衡量標準，用統一的指標來定義和評價業務.比如新媒體從業者用“分享率”來形容內容好，而不是“分享的人挺多”。

第三，用數據分析找到提升指標的答案.通過數據發現，我們可以提高選題、標題、圖形交流甚至內容的質量。

當然，如果你想掌握這些數據分析思維，想獨立探索，踩坑學習，可能需要2-3年，甚至更久，也不一定真的有提高。所以不如跟著高手，站在前人的肩膀上進步.

為了讓大家在數據分析上“暴力入門”，系統掌握數據分析技巧，有針對性地解決業務問題，小賢“冒死”分享自己在小紅書和搜索貼吧做運營時的數據分析方法，同前 uber[email?protected]@干叔 合作，發布了行業內互聯網運營數據分析實踐技能課程，為期53天。