„Instagram“ stebėjimas taip, kaip stebėtumėte bet ką kitą: duomenų analizės požiūris

Įvadas

Žmonės, dirbantys su analizės įrankiais, vertinimą supranta tam tikru būdu: nustato atskaitos tašką, reguliariai renka duomenis, lygina juos su atskaitos tašku ir vertina tendencijas. Taip stebimi reitingai, srautas, konversijos ir visa kita, kas svarbu. Keista, bet beveik niekas netaiko šio metodo „Instagram“ platformai, nors joje pateikiama daug viešų duomenų, kuriuos verta vertinti. Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip stebėti „Instagram“ paskyrą taip pat kruopščiai, kaip ir bet kurį kitą duomenų šaltinį.

„Instagram“ turi duomenų, bet trūksta vertinimo

Žaliava yra. Viešame „Instagram“ paskyroje galite matyti sekėjus, tuos, kuriuos sekate, ir viešąjį aktyvumą. Trūksta visko, kas paverčia žalius duomenis matavimais: atskaitos taško, istorijos, laiko eilučių. „Instagram“ rodo tik dabartinę vertę, o visą likusią informaciją atmeta. Tai tarsi reitingų įrankis, kuris rodo tik šiandienos poziciją be jokios istorijos – visiškai nenaudingas tendencijoms suprasti.

Taigi pirmasis žingsnis, norint tinkamai stebėti „Instagram“, yra toks pat kaip ir bet kurioje kitoje analitikos srityje: pradėkite rinkti laiko eilutes, nes platforma to už jus nepadarys. Čia galioja tas pats principas, kurį geri analitikai taiko kitur: rodiklis įgyja vertę tik tada, kai jis susietas su tikslu ir nuosekliai stebimas laikui bėgant.

Atskaitos taškas, duomenų rinkimas, palyginimas

Šis metodas tiesiogiai atitinka standartinę analitikos praktiką.

Atskaitos taškas. Jūsų pirmasis viešojo paskyros būklės, jos sekėjų sąrašo, sekamų paskyrų sąrašo ir aktyvumo užfiksavimas yra jūsų atskaitos taškas. Viskas matuojama atsižvelgiant į šį tašką. Kaip ir bet kokio stebėjimo atveju, duomenys tampa reikšmingi tik nuo atskaitos taško; negalite įvertinti pokyčių, įvykusių prieš pradėdami rinkti duomenis.

Fiksuokite duomenis tam tikrais intervalais. Reguliarūs momentiniai įrašai sudaro laiko eilutę. Dažnumas lemia detalumą: kasdienis fiksavimas užfiksuoja kasdienius pokyčius, o savaitinis – juos išlygina. Tai identiška bet kurio rodiklio stebėjimo dažnio pasirinkimui.

Palyginkite ir įvertinkite tendenciją. Palyginus paeiliui surinktusduomenis, išryškėja pokyčiai – nauji sekėjai, nutraukti sekimai, sekėjų prieaugis ir nuostoliai, o šių pokyčių seka yra jūsų tendencijos linija. Nuoseklus augimas interpretuojamas kitaip nei staigus šuolis, lygiai taip pat, kaip tai būtų srauto ar reitingų diagramoje.

Specialiai sukurta priemonė automatizuoja visus tris žingsnius, susijusius su viešais „Instagram“ duomenimis. „IG Detective“ stebėjimo įrankis tvarko bazinę liniją, suplanuotus duomenų surinkimus ir skirtumų palyginimą, tada pateikia pokyčius chronologine tvarka – tai yra laiko eilutė, kurios pats „Instagram“ atsisako saugoti. Esmė ne ta, kad jis daro ką nors neįprasto; esmė ta, kad jis taiko įprastą matavimo discipliną duomenų šaltiniui, į kurį dauguma žmonių tik žvilgteli, skaitydami tik tai, ką jau atskleidžia viešas profilis.

Signalų interpretavimas

Kai turite laiko eilutę, o ne vienkartinį vaizdą, galite taikyti tuos pačius interpretavimo įgūdžius, kuriuos naudojate kitur.

Sekėjų trajektorija rodo tendencijos būklę. Bendras sekėjų prieaugis ir nuostoliai, vertinami atskirai, o ne kaip grynasis skaičius, atskleidžia, ar paskyra iš tiesų auga, ar po lygia paviršiaus išvaizda vyksta nuolatinė kaita – taip pat, kaip naujo ir grįžtančio srauto atskyrimas atskleidžia daugiau nei vien tik sesijų skaičių.

Augimo modelis atskleidžia autentiškumą. Organinis augimas kaupiasi tolygiai; nupirkti sekėjai atsiranda staigiais šuoliais – o suklastotų sekėjų rinka yra pakankamai reali, kad JAV Federalinė prekybos komisija (FTC) ėmėsi vykdymo veiksmų prieš įmones, parduodančias suklastotą įtaką socialinėje žiniasklaidoje. Šį skirtumą galite iškart įžvelgti iš laiko eilučių, lygiai taip pat, kaip pastebėtumėte įtartiną srauto šuolį dėl botų antplūdžio.

Sekimo elgsena atskleidžia ketinimus. Paskyros, kurias profilis pradeda sekti, jų tvarka ir grupavimas – tai elgsenos duomenys, ir, kaip ir bet koks elgsenos signalas, jie geriausiai matomi laikui bėgant, o ne vienu metu. Remiantis „Pew Research Center“ duomenimis, maždaug pusė suaugusių JAV gyventojų naudoja „Instagram“, todėl šis signalas apima didelę bet kurios auditorijos dalį.

Tos pačios ribos kaip ir bet kurio duomenų įrankio

Analitikos metodų taikymas „Instagram“ taip pat reiškia sąžiningumą duomenų ribų atžvilgiu, kurias gerbia kiekvienas analitikas:

Duomenys yra tik vieši. Privatūs paskyros nėra matuojamos; įrankis negali gauti to, ką platforma riboja. Tai yra griežta riba, o ne nustatymų problema.

Istorija pateikiama tik nuo bazinės linijos į priekį. Nė viena stebėjimo sistema nesukuria duomenų iš laikotarpio iki jos veikimo pradžios. Į bet kokį įrankį, teigiantį, kad gali pateikti atgaline data istoriją, žiūrėkite su tokiu pačiu skepticizmu, kaip ir į metrikų platformą, teigiančią, kad turi duomenis iš laikotarpio iki jos įdiegimo.

Išsamumas ribojamas duomenų surinkimo dažniu. Įvykiai tarp duomenų surinkimo momentų gali būti praleisti – tai tas pats atrankos apribojimas, būdingas bet kuriam intervaliniu pagrindu atliekamam matavimui.

Išvada

„Instagram“ sekimas nėra ypatinga sritis, reikalaujanti specialių įrankių; tai įprastas matavimas, taikomas duomenų šaltiniui, kurio žmonės paprastai nematuoja. Nustatykite bazinį lygį, surinkite laiko eilutę, palyginkite pokyčius, įvertinkite tendenciją ir atsižvelkite į duomenų ribas. Tai atlikite naudodami įrankį, kuris automatizuoja viešų duomenų surinkimą ir palyginimą, ir „Instagram“ paskyra taps tokia pat aiški kaip bet kuri kita jūsų stebima metrika. Vienintelė priežastis, kodėl tai atrodo paslaptinga, yra ta, kad platforma neatskleidžia istorijos, ir būtent šią spragą užpildo tinkamas stebėjimo metodas.