Как правильно посчитать вовлеченность в SMM? Переменные формулы ER

В чем сложность

Есть несколько уровней глубины подсчета показателя вовлеченности и активности в SMM; самый простой — суммирование численности всех активностей в сообществе.

Этот метод может быть хорошим только при полной стабильности, чего, как правило, не бывает :) Поэтому для более точных измерений необходимо вводить дополнительные переменные. Рассмотрим некоторые из тех, что делают анализ активности в соцсетях — как конкурентов, так и в собственных сообществах — максимально точными.

Какие данные использовать для анализа SMM-активности?

1. Численность сообщества
Увеличение количества подписчиков естественным образом влияет и на активность читателей в соцсетях: если сумма лайков осталась неизменной при увеличении численности сообщества в два раза, у вас очень сильный регресс — падение воплечености в два раза.

Используйте число подписчиков в своих рассчетах и при анализе конкурентов в соцсетях.

2. Количество публикуемых постов
Как вы понимаете, для того, чтобы проявлять активность, нужно место для ее проявления. Если оставить комментарий негде — его не будет. Таким образом, количество постов оказывает большое влияние на активность пользователей и должно использоваться в рассчетах, особенно при анализе конкурентов: если один из них публикует 1 пост в месяц, а второй — 30, результаты могут быть до неприличного неверными.

3. Доступ к комментариям
Учитывайте возможность комментирования. В случае ее отсутствия сумма лайков+репостов+комментариев (как н странно) будет ниже, чем если бы такая возможность была. Учтите этот момент при оценке ER.

4. Скрытия
Допустим, вы выпустили пост, нашедший бурны отклик у многих участников сообщества. Замечательно, казалось бы. Но есть подводный камень: возможно, у еще большего количества людей возникло желание отписаться от ваших новостей навсегда, не покидая сообщества, или просто понизить вас в рейтинге:

420e98f1c4

Всего пара кликов, и ваши новости больше никогда не попадут в ленту пользователя

cc21650fee

5. Охват
Вслед за скрытиями, переходим к охвату. Охват записей может не только снижаться из-за регулярных скрытий, но и варьироваться от поста к посту в сотни раз и больше, при этом при полном отсутствии прямой зависимости от репостов. Почему?

Пара простых возможностей использования ВКонтакте позволяет «шэрить» без бесконечного флуда на своей стене, а именно:
1. Создать закрытое сообщество для своих заметок, которые не будут видеть друзья;
2. Делиться записями с друзьями напрямую через Мои сообщения.

Пост может разлететься по «личкам», а вы будете думать, что мало лайков — беда.
Смотрите на охват и знайте свою аудиторию: далеко не все положительно относятся к большому количеству репостов на стену.

Сравнивайте!

«Плохо» и «Хорошо» — слишком размытые понятия для оценки вовлеченности в SMM. Нет такого некоего «среднего» — разве что очень приблизительно можено вывести это значение. Лучшим показателем улучшение служит только регулярное сравнение своих же результатов: неделя 1, неделя 2, неделя 3… Если есть рост, вы хорошо поработали, если он прогрессирует геометрически, вы поработали отлично.

Поставьте себе цели по увеличению Engagement Rate в соцсетях самостоятельно и стремитесь к их достижению.

Онлайн-анализ активности и оценка качества SMM-контента

Знакомимся с ER.Likearea.ru. Этот SMM-сервис оценки вовлеченности и видимости сообщества для пользователей соцсетей использует один из самых точных алгоритмов анализа SMM-активности (конкурентов и по своим проектам).

LA также не требует авторизации, а значит, вам не обязательно быть администратором сообщества; более того, это определенно большой плюс к безопасности данных (вы же знаете, что нельзя авторизоваться на сервисах, которым вы не доверяете?).

Все, что нужно для полноценной работы — открытая статистика анализируемого сообщества.

виджет лф

Интерфейс сервиса
er.likearea.ru

Кроме вовлеченности ER.Likearea.ru высчитывает так называемую «видимость» сообщества, что очень полезно SMMщикам: пока вы меряетесь лайками и подписотой, по факту вас могут видеть лишь 5% читателей — и это фейл.