除了閱讀量、轉發量，其實還有一些公眾號數據也是需要我們重視的！

在做公眾號運營的時候，數據分析肯定是少不了的。

特別是你新接手一個公眾號，或者在現有公眾號做優化的時候。

數據的分析至關重要。（做公眾號，絕不僅僅是做內容）

一般而言，我們評估公眾號運營好壞以及內容質量的的時候，還是比較簡單粗暴的。

大多是直接對比公眾號后臺提供的數據，比如閱讀量、轉發量、新增粉絲數量、粉絲總量、收藏量等等……

這些數據便于統計、可量化、也非常直觀，每個人都可以輕易獲得。

但你得承認純粹的這些數據會存在一些問題，也可能會讓運營趨于表象化。

比如閱讀量10000，那究竟有多少是有效閱讀呢？

比如只憑轉發量和收藏量就能評估內容質量嗎？那究竟這個內容能給公眾號帶來多少粉絲？

比如閱讀量很高，但是基本沒有點贊的，這算不算問題？

又比如留言很多，但仔細看過去一大半都是負面吐槽的，這又算不算問題？

甚至之前有從業人員跟我說，現在他看后臺數據都成機械化行為了。

沒事就上來看看閱讀量有沒有變多，粉絲有沒有增長，收藏量到多少了。

我問他為什么看。

他說就是想看看，習慣了。

這肯定是不行的。

當然，我不是說閱讀量、轉發量、新增粉絲數量、粉絲總量、收藏量等這些數據完全沒用，或不需要統計。

這個我說了也沒用。

其一，你不會聽我的，怎么可能完全沒用，我自己都會看；

其二，公司有要求統計，那當然就得統計。

但是，作為一個負責任的新媒體運營者，于公于私，都應該思考更多。

所以說，我的意思不是完全摒棄之前的數據分析指標，而是在此基礎上我們可以加入幾個新的項。

下面，老賊就來分享一下，大家可以根據實際情況引入嘗試。

1 閱讀完成率

舉個簡單的例子，你某一天突然想到一個完全不同的選題方向，然后起了一個屌炸天的標題。

文章發出去之后，閱讀量達到5000，基本是之前的2倍。你高興壞了，還得到領導稱贊，而且立馬開會決定以后要多做這樣的選題，多起類似的標題。

起初，效果確實不錯，閱讀量有一定的增長。你心里樂開了花。

不過，一段時間之后，可怕的事情發生了，你的文章打開率越來越低，取關的人也越來越多，你們正常的內容讀者都不看了，而且還惡狠狠的說：“原來你們是這樣的！”

領導當著所有人的面批評了你，你好像一下子掉進了冰窟窿，倍感委屈。

問題到底在哪里呢？

可能是這樣，當時那篇閱讀量5000的文章，實則是一個夸張的標題黨，讀者被誘引點擊，其實內容他們壓根就不認可，根本沒幾個人看完，對你已經是有所不滿。

所以明明是個標題黨用戶都反感了，你還高興，當然就會造就之后的悲劇。

這個時候，除了看轉發量、收藏量、點贊量之外，我們還可以去看這篇文章的閱讀完成率，就是5000閱讀里面有多少人真的看完了。

這個類似的數據，今日頭條的頭條號后臺是有做的。如下：

閱讀完成度越高，說明文章標題與內容越為相關，讀者的閱讀沉浸程度也越高，對這個內容越是認同。

但是這個數據在公眾號后臺是沒有的，我們只能很粗略的去算。

怎么算呢？利用流量主數據。

在流量主功能的【報表統計】里可以查看底部廣告的當日曝光量，然后用當日曝光量/當日閱讀量。

當然了，這個算法肯定是有很多干擾項的，所以這只是一個粗略的數值。沒辦法，誰叫公眾號自己沒有呢？這都是被逼的。

不過，既然干擾項一直都有，那2篇文章的閱讀完成率差值就明顯更具參考性了。

我們可以通過這樣的對比差值去評估到底什么樣的標題，什么樣的內容，什么樣的選題讀者更愿意讀完。

2 內容增粉量

運營公眾號，肯定是要漲粉的。

我們知道，新粉絲都是來自公眾號外部的，你自己公眾號內的粉絲哪怕都點擊閱讀了，但是如果外部的讀者沒有看到，那也關注不到你。

很明顯，要漲粉，我們就需要內容能擴散到公眾號以外，而這就主要靠轉發分享了。

所以很多人就判定轉發分享多的文章就是能吸粉的內容。

這個就是屬于典型的相關性認知偏差了，轉發分享與吸粉只是相關的兩個項，并沒有很直接的正比例關系。

分享很多但是沒帶來新關注，那就不是能吸粉的內容，你只能說是易于傳播的內容。

只有轉發出去帶來大量漲粉，這樣得內容才可能是更能帶動粉絲增長的內容。

所以這里才提出內容吸粉量，就是具體某一篇文章發出去后帶來的粉絲增長量，這樣我們就能知道這個內容的漲粉能力。

不過遺憾的是，公眾號也并沒有這個數據（頭條號為啥又有），所以我們又只能粗略估算了。

在公眾號【用戶分析】功能里，我們可以統計當天從圖文頁內公眾號名稱、圖文右上角菜單、名片分享、其他合計和掃描二維碼帶來的合計漲粉量。

支付后關注和公眾號搜索的可以不用統計，如果你在圖文很少用二維碼，那掃描二維碼來的也可以排除。

很顯然，這么算干擾項也是非常多。所以更建議在單篇內容發布或不同內容測試的時候使用。

然后和閱讀完成率一樣，去對比不同內容發布的漲粉量差值，間接的去評估這個內容在你目標人群中的漲粉能力。

3 留言閱讀比

還是舉個簡單的例子，你的一篇文章閱讀量10000，雖然高于平時的閱讀量，但卻沒有一個留言(已開通留言功能)，你說這算不算一個問題？

我們再退一步，你的一篇文章閱讀量10000，有高達100個留言，是不是挺牛氣？內容杠杠的。

但仔細看過去有60幾個留言都是負面的吐槽的，這又算不算一個問題？

所以，一篇文章發出去，我們不僅是要看它的閱讀量，也看查看它的留言量，計算出留言閱讀比，就是留言量/閱讀人數。

這是很關鍵的一點。

包括現在很多大V也一直在強調，相比于粉絲量，很多時候粉絲質量更加重要，而留言率就是粉絲質量的一個很好體現。

不過，僅僅是計算留言閱讀比還不夠。更進一步的，我們還需要去計算正向留言閱讀比，也就是正向留言量/閱讀人數。

不然，很多留言其實都是在吐槽，但光看數據你還以為用戶超級支持，超級喜歡。

正向留言閱讀比能更好的體現你的這個內容與用戶的匹配度，也體現了你這個內容對用戶留言的調動與激發能力。

而另一方面，它也能體現你用戶的質量、現在公眾號用戶的活躍度、以及你的公眾號長期以來對用戶的影響力。

這都是在以后會越來越重要的一些關鍵項。

4 點贊閱讀比

點贊閱讀比（點贊數/閱讀人數）這個數據其實很多公眾號都已經開始在統計使用了。

主要是來判斷用戶對于文章的喜歡程度、認可度、對其中的觀點是否有共鳴等等。

首先這個數據確實值得我們去計算分析，這是肯定的。不過在老賊看來，它的權重是要低于正向留言閱讀比的。

為什么這么說呢？

你想，留言我們是可以直觀的看到用戶表達的態度，但是點贊就不一定了，它背后代表著什么可能性太多，沒有留言那么直觀。

比如用戶可能只是被文章不怎么相關的一句雞湯打動，比如他可能只是覺得你排版好，再比如他可能只是習慣性的點贊......

所以，如果留言量和點贊都很多的時候，建議還是主要看正向留言閱讀比。

另外，現在能做到3%的點贊閱讀比都很不錯了。而且越是體量小的時候往往越容易做到，而體量變大后想保持就難多了。

閱讀量100的時候，獲得3個點贊真的很容易，而等你閱讀量到100000的時候，你就得3000個贊，這就相當難了。

5 用戶互動數

除了留言、點贊、分享等之外，用戶互動情況也是用以衡量一個公眾號用戶活躍度的重要參考。

而做公眾號互動，不僅僅是看要有沒有促進閱讀量、轉發量這些。

還可以在公眾號后臺，查看用戶對于話題、活動、文章互動等的關鍵詞回復。

什么意思？

我們可以在后臺【消息分析】功能中點擊【消息關鍵詞】查看粉絲發送文字中所包含的特殊關鍵詞。

基于此，我們就可以判斷用戶互動情況，參與的數量，重點關注的主題，常見問題等等。

特別是現在比較流行的后臺關鍵詞回復的這種互動，統計起來就非常方便。

好了，這幾個新的公眾號數據分析項就說到這。

總而言之，之前常用的那些基礎數據分析不是沒價值，大多情況它能讓我們對公眾號狀態有個基本認識。

這是非常必要的。

而這里新增的幾個項是能讓我們有更深入的分析以及思考。

幫助我們更有針對性和精準的運營賬號。

可以肯定的是，對于公眾號數據分析，我說的這些也是不夠完整的。

更多的分析需要我們根據自身的運營重點去做。數據本身不會告訴我們什么，甚至會"欺騙"我們，重要的是數據的分析，如何去使用這些數據。

不是有人就說了嗎，數據不會說話，她告訴你的都是你讓她說的。