Показатели вовлечённости в соцсетях ER и ERR: что это и как посчитать?
- Категория: SEO
- – Автор: Игорь (Администратор)
Показатели вовлечённости ER и ERR в социальных сетях позволяют предполагать какой будет эффект от размещения контента в сообществе (группе и т.д.). Более того, чем выше эти параметры, тем больше шанс, что ваш пост будет добавлен в рекомендации и ленту. Поэтому в обзоре рассмотрим эти параметры более подробно.
Что такое Вовлечённость и показатели ER и ERR, и какие у них формулы?
Вовлечённость в соцсетях - это в общем смысле показатель, отражающий активность подписчиков, такую как лайки, репосты, комментарии и тому подобное, в сообществе (группе и т.д.).
Показатель вовлечённости ER (Engagement Rate) - это процентное соотношение активности к числу подписчиков, которое отражает какое количество реакций подписчиков (лайков, репостов и т.д.) приходится в среднем на один пост.
Формула ER - (Количество реакций по нужным постам * 100) / (Количество подписчиков * Количество рассматриваемых постов).
Данную формулу можно применять как к одному посту, так и к множеству (включая вообще все посты общества, группы и т.д.). Простой пример расчёта. Скажем, вы опубликовали 2 поста. Количество лайков и репостов в них равно 119. Подписчиков в группе 2000. В таком случае ER равно (119 * 100) / (2000 * 2) = 2,975 %.
Показатель вовлечённости ERR (Engagement Rate Reach) - это процентное соотношение активности к среднему охвату постов, которое отражает какое количество реакций людей (лайков, репостов и т.д.) приходится в среднем на один пост. Обратите внимание, что тут уже речь не о подписчиках, часть из которых попросту может быть неактивной, а о тех, кто вообще посмотрел. Это могут быть и просто случайные люди, которые увидели пост, скажем, из рекомендаций. Поэтому данный показатель может отличаться от ER.
Формула ERR - (Количество реакций по нужным постам * 100) / (Средний охват поста * Количество рассматриваемых постов).
Данную формулу можно применять как к одному посту, так и к множеству (включая вообще все посты общества, группы и т.д.). Простой пример расчёта. Скажем, вы опубликовали 2 поста. Количество лайков и репостов в них равно 119. Средний охват в сообществе 1000. В таком случае ERR равно (119 * 100) / (1000 * 2) = 5,95 %.
Важность параметров вовлечённости ER и ERR
Чтобы понять важность, рассмотрим что дают параметры вовлечённости ER и ERR:
1. Понимание какое количество активных действий можно ожидать от рассматриваемой аудитории с последующей возможностью сравнить фактические результаты. Логика следующая. Если человек не посмотрел пост, то он ничего и делать не будет. Если человек прочитал пост, но ничего не сделал, то вряд ли он дальше что-то с этим будет делать. Если человек что-то сделал, то значит данный контент (текст, сторис, видео и прочее) каким-то образом его затронул.
В данном случае применение достаточно широко. Скажем, если пост вызвал больший интерес, чем в ER и ERR, то значит данный вид контента больше заходит пользователям (т.е. можно оценивать какой контент больше нравится пользователям и двигаться в эту сторону).
Ещё пример. Если вам нужно, чтобы пользователи в последующем что-то сделали (открыли рекламируемый сайт или ещё чего), то вам нужно хотя бы минимально прикинуть, а какое число потенциальных пользователей вообще может быть (подписчики могут быть ленивыми, охват может быть большим, но без какого-то последующего эффекта). Допустим, если подписчиков 2000 и ER это 2%, то потенциальный охват около 40 пользователей (естественно, нужные действия могут делать и те пользователи, которые не ставят лайки и репосты, но нужен хотя бы какой-то ориентир).
2. Какой будет охват (качество охвата и прочее). Вообще, тут много чего. К примеру, существует ли шанс, что с постом (сторис, видео и прочее) ознакомятся люди вне сообщества (группы). Скажем, если контент внутри группы заходит плохо, то чего уж ждать от рекомендаций и лент? Если же контент заходит нормально, то вполне возможно, что он со временем зацепит людей где-то ещё.
Существуют и иные моменты, но, вероятно, читатель уловил суть, что данные метрики позволяют как-то заранее предполагать примерный эффект от своих действий. Также хотел бы отметить, что это статистические параметры, поэтому они не являются обязательными. Плюс многое ещё зависит от качества контента и интересов самих пользователей. Абстрактно, если постить про компьютеры в какой-нибудь литературной группе, то вряд ли можно ожидать высокую активность.
Также вам могут быть интересны обзоры:
2. Уникальный посетитель - что это?
5. Крауд-маркетинг и крауд-ссылки
Понравилась заметка? Тогда время подписываться в социальных сетях и делать репосты!
☕ Понравился обзор? Поделитесь с друзьями!