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揭秘媒体内容“持续爆款”的运营术,3大场景数据埋点应用解读

热点来得猝不及防,为什么别人10+爆款频频出现?

 

 

在全新的互联网时代,信息的产生和传播,爆发式增长裂变的同时,对优质可持续内容的需求同样存在很大的用户市场。我们今天生活的数字社会,媒体行业生态得到极大地丰富,从传统的纸质媒体、广播、电视等发展到互联网时代下的新媒体、多媒体和融媒体,线上空间中发布内容的媒体数量呈现出指数级增长。

 

在海量内容的信息环境中,用户注意力成为稀缺资源,媒体内容获得关注的难度越来越大;另一方面,用户线上的浏览、点赞、转发、评论等行为,都可以通过数字化形式被记录储存,这又为媒体平台的数字化运营提供了数据基础。

 

通过用户行为数据分析洞察媒体内容传播效果,可以帮助媒体平台更好地指导内容及用户运营。通过各个细分指标的表现,能够知晓各图文视频的曝光、观看、受众偏好情况,在评论、分享等页面与用户进行交互,能够促进沟通,提高用户黏性,同时收集到的用户行为反馈也为内容创作分发调整提供策略支持。通过对用户行为数据进行分析,深入洞察用户画像、消费心理及行为偏好,将促进生产更加优质的图文视频,提高阅读用户粘性,扩大媒体自身影响力。

 

在内容消费用户的主动行为数据中,蕴藏着更加丰富的用户洞察。通过对媒体平台的主要业务场景进行数据埋点,能够帮助平台更好的分析、理解用户行为及心理偏好,为后续做好精细化运营及持续性爆款内容提供策略支持。

 

围绕用户和媒体平台界面交互的几个主要场景,我们在本篇讨论的关键业务场景主要包括分享文章、评论文章观看视频等3大场景。

 

 

01

分享文章

 

用户主动分享文章,是传播过程中形成社交裂变、迅速扩大影响范围的关键环节,对相关操作环节产生的数据进行分析,通过优化操作流程不断提升分享效果。

 

在分享环节,在浏览页面、点击分享、选择渠道等设置埋点。根据分享数据表现,直观查阅某一篇或某一类文章分享次数,总结出高分享率内容的特点。我们可以通过易观方舟的【漏斗分析】模型,设置分享文章漏斗,获得用户行为路径中各节点的转化率,了解各个环节的用户流失情况,精准定位影响分享率的主要问题,针对性地进行优化提升。如发现用户点击分享按钮后,由于目标选项所处位置不够明显,影响用户进行分享的便捷程度,导致其直接退出分享界面。

 

1.文章页面浏览

2.点击分享按钮

3.分享页面浏览,选择分享渠道

4.成功分享

 

02

评论文章

 

用户评论是一种最直接的内容质量反馈方式,同时也是UGC内容创作的重要形式。无论是评论的次数规模,还是具体内容,可以帮助运营者站在用户的角度,了解文章的优点与不足,为内容优化提升指明方向。

 

通过在评论文章场景中设置数据埋点,媒体运营部门能够了解内容互动、用户活跃度等情况。如通过对比分析不同类型文章的评论数据,能够得出各类型内容受关注的程度,帮助优化之后的内容策划生产;通过统计人均评论次数,比较各个平台的用户互动程度,为内容分发提供指导;评论数量多、活跃度高的用户对媒体内容的喜爱度、忠诚度更高,对其进行精细化运营,从用户行为数据获取更多有效策略洞察,驱动用户与媒体的内容共创。

 

1.文章页面浏览

2.点击评论按钮

3.浏览评论页面

4.输入评论并成功发送

 

03

观看视频

 

长、短视频是近年来风头正劲的内容消费形式,基于用户行为数据分析对视频内容创作及分发进行优化,是保持媒体平台黏性及竞争力的重要途径。

 

相较于图文形式,视频观看的跳出节点可以被更准确地监测到,媒体运营部门能够在更加丰富的用户行为数据基础上洞察用户行为偏好,如通过视频观看次数、观看人数,可以分析不同类型视频的受欢迎程度,更具方向性地进行视频制作推广;再比如通过了解各时段视频播放情况,利于调整推送时间。

 

1.内容页面浏览

2.点击视频播放按钮

3.开始播放视频

4.视频播放结束

 

媒体行业依靠优质的内容与用户达成更深层的联结,在进行内容质量提升、优化渠道推广的过程中,需要全面了解用户行为,从数据中挖掘更多潜藏的用户反馈,开启更好的内容创作及运营。

 

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