自从订阅号改成信息流模式后,内容制作门槛提高了一大截,对内容输出的要求也随着水涨船高,简单的copy已不再有竞争力。游击式的内容输出模式将缺乏竞争力,并最终在公众号内容的汪洋大海中淘汰出局。 如果没有完整的内容体系支撑,公众号的价值将大打折扣,最终导致投入产出不成正比关系。(最新消息腾讯还在进行订阅号内容模式的A/B测试,有可能改回之前的消息窗口模式。) 无论腾讯是否改回之前的内容呈现方式,也改变不了公众号运营已经由单兵输出阶段进入团队输出阶段。优质的公众号背后必然有全能的运营团队,有完整的内容体系支撑内容输出。 在这个背景下,本篇文章将通过数据角度、结合我本人的内容体系建立经验,讲述怎么利用数据建立内容体系。 先讲一组数字 “1、80%、5”,这组数字我通常叫做“185”组合。这组数字对于公众号运营来说非常重要,知道这组数字背后的含义,意味着你在内容制作上有着不错的水准。
“185”这组数字就像大海中的灯塔一样,为公众号运营指引方向。 我接触过很多公众号运营,在做运营的时候完全凭着感觉在做,这就像农民种地靠天吃饭一样,是不可能有好收成的。 作为公众号运营的你,我想问几个问题:
不能回答出这些问题,则说明你还没有运用数据来运营公众号,还在看天吃饭。 一、想要通过数据驱动建立内容体系,首先要学会利用数据分析问题下面用具体的公众号举个例子,(公众号名字《顶级程序员》),通过一步步具体的数据分析找到建立内容体系的方法。导出的图文数据如下所示: 1. 利用数据分析标题和吸粉之间的关系最近90天推文标题和吸粉的关系如下图所示: 通过图片中哪些标题吸粉效果好,很清楚就能看出来。为了方便演示,我对数据进行一次排序处理,如下所示。 经过排序处理后,标题和吸粉之间的关系有了很清楚的可量化指标,把吸粉效果好的标题提取出来进一步分析讨论。 设立一个吸粉>600的变量,提取出来如下的5个标题,归为一组小样本。 1)flask1.0终于发布,放弃支持Python2.6和Python3.3; 2)你知道Python这五个有趣彩蛋吗? 3)程序员辞职卖卷饼,4天挣了1个月工资,所以我应该改行卖卷饼吗? 4)趣图:测试HTML5可靠方法。 5)送书!AI圣经《深度学习》中文版,来个20本! 对这5个小样本的标题进行分析发现了一些规律: 1)5个标题中都出现了数字; 2)5个标题有4个内容标题,1个活动标题; 3)5个标题中出现程序员专业术语相关的有4个; 4)5个标题进行分类可分为4个和程序员专业知识相关、1个和程序员职业发展相关。 这些规律有什么用呢?能得出什么结论呢?不妨开动你的大脑先思考一下。 2. 利用数据分析内容和目标用户群体的关系公众号输出的内容和目标用户群体是不是保持一致的关系,输出的内容是不是围绕目标用户群体来输出的。可以通过输出的高频词汇来判断这两个问题,如下图所示 举例的公众号目标群体是程序员,从词云图中高频词汇很清晰的看出,输出的内容和程序员的保持一致。 3. 利用数据分析选题方向和阅读量、朋友圈阅读量的关系选择标题纬度,对推文阅读量和推文朋友圈阅读量做分析处理,得到的结果如下所示: 提取阅读量最高的5个标题作为样本组。 1)20幅程序员才能看懂的图,看到第三幅我就忍不住哈哈哈哈哈哈! 2)”十问”中兴,你是真(Z)特(T)二(E)啊! 3)昨天一产品经理被围殴,现场惨烈 4)开发12年,整整6百万行代码,史上最烂的开发项目原来长这样…… 5)看了《药神》,突然心疼我离开北京的程序员朋友…… 对这5个小样本的选题方向进行分析发现了一下规律: 1)5个选题方向出现了2个热点方向、2个程序员工作相关方向、1个程序员趣味方向; 2)2个热点是当时网上的大热点; 3)2个程序员工作相关方向的选题不是单纯的技术而是升级到项目、职场相关的方向; 4)5个选题方向可分为4大类别,选题的方向很广。 这些规律有什么用呢?再用你的大脑思考下。 用这样的方法还可以多维度的深入分析,比如标题、阅读量、朋友圈阅读量、吸粉量、公众号对话阅读量等等多维度多角度分析,从而学会对整个公众号数据如“庖丁解牛”一般的掌握。 这里不再列举其他纬度的数据分析,感兴趣的朋友可以自己动手分析你在运营的公众号。 二、学会了公众号数据分析后,建立内容体系就是顺水推舟的事读到这里的朋友肯定脑海里会冒出如下两个问题:
在开头背景中说过,内容输出的门槛正在提高,不建立内容体系将不会有竞争力,优质的公众号都有自己完整的一套内容体系。 内容体系建立是为了流程化的写出吸引用户点击、吸引用户阅读、吸引用户分享打动人心的文章。这样才能保证运营过程中内容输出的稳定性和持续性,从而提升公众号的运营价值。 1. 建立内容体系第一步:通过多维度多角度数据分析建立选题树在上文中,通过分析标题、阅读量、朋友圈阅读量的数据对选题方向寻找了一些规律。找到的规律现在将派上用场,用来建立一棵“选题树 |