Twitter menyebabkan kegemparan beberapa bulan lalu ketika meluncurkan platform analitik yang telah lama ditunggu-tunggu. Untuk tweeter hardcore, Twitter Analytics menawarkan pandangan menggoda pada data yang telah kami impikan selama delapan tahun.
Twitter Analytics dapat segera menjadi obsesi terbaru Anda. Dalam artikel ini, kami akan memberikan Anda tur Twitter Analytics dan menunjukkan lima wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat Anda terapkan pada strategi sosial dan konten Anda, jadi mari selami!
$config[code] not found1. Cari Tahu Berapa Banyak Orang yang BENAR-BENAR Melihat Tweet Anda
Seperti yang Anda harapkan dari alat analisis, Anda dapat memeriksa data Tayangan dari dalam rentang tanggal yang ditentukan dengan mengklik tombol rentang tanggal di sudut kanan atas halaman. Pengaturan ini default ke rentang 28 hari sebelumnya, tetapi telah ditetapkan ke 12 Desember - 12 Januari dalam contoh ini:
Setelah menetapkan rentang tanggal, garis waktu data Tayangan akan menyesuaikan secara dinamis untuk menampilkan data dari rentang tanggal yang ditentukan. Anda juga dapat melihat snapshot bulan-ke-bulan dari data Anda dengan memilih bulan yang diinginkan dari daftar.
Garis waktu data Tayangan diberi kode warna, dengan bilah biru mewakili tayangan organik dan kuning yang mewakili tayangan berbayar dari iklan, tweet yang dipromosikan, dan sejenisnya.
Meskipun ini adalah awal yang baik, Twitter Analytics membatasi rentang rentang tanggal maksimum yang dapat diakses oleh pengguna ke jendela 91 hari yang diberikan. Ini bisa membuat frustasi bagi pengguna yang ingin melihat perubahan besar-besaran dalam kinerja, terutama jika mereka menerapkan perubahan besar dalam akun mereka. Namun, bagi sebagian besar pengguna, periode maksimal 91 hari harusnya baik - tetapi itu adalah sesuatu yang saya harap Twitter akan meningkat di masa mendatang.
2. Cari Tahu Jika Promosi Berbayar Anda Bernilai Uang
Ketika saya menyisir data saya sendiri, saya perhatikan bahwa keefektifan eksperimen promosi berbayar saya baru-baru ini tidak sebesar yang saya kira.
Saya tidak menghabiskan banyak biaya untuk eksperimen ini dalam promosi berbayar (sekitar $ 100 per hari), dan saya belum menjalankannya lama, tetapi seperti yang Anda lihat dari data Penayangan saya, Tweet Promosi saya belum punya dampak besar pada jumlah tayangan. Tentu, lebih banyak orang melihat tweet itu daripada yang mungkin saya miliki jika saya tidak membayar untuk mempromosikannya, tetapi dampaknya tidak terlalu bagus. Ini memberitahu saya bahwa saya perlu mengeluarkan lebih banyak untuk promosi, atau memikirkan kembali tweet yang saya bayar untuk mempromosikan (atau keduanya).
Jelas ini mungkin tidak terjadi di akun Anda, tetapi menarik bahwa data Twitter sendiri dapat menyebabkan pengiklan menjadi lebih cerdas tentang pengeluaran iklan mereka. Semoga, ini juga akan membuat Twitter lebih transparan tentang kelayakan layanan sebagai platform iklan.
3. Lihat Bagaimana Orang-Orang Sebenarnya Terlibat dengan Tweet Anda
Data Keterlibatan Twitter Analytics adalah tempat berbagai hal mulai menjadi rumit. Twitter menganggap semua interaksi dengan tweet sebagai keterlibatan. Ini berarti bahwa nomor tunggal yang disajikan dalam format daftar tweet dapat sedikit menyesatkan, atau paling tidak, layak untuk diselidiki lebih lanjut.
Seperti yang dapat Anda lihat di tangkapan layar di bawah, tweet ini (dari foto yang saya ambil selama kunjungan baru-baru ini ke Google di Mountain View) menerima 141 keterlibatan - tetapi apa artinya ini?
Untuk melihat metrik keterlibatan spesifik untuk setiap tweet, cukup klik. Ini akan membuka jendela sekunder dengan data nyata.
Di sinilah Anda akan melihat rincian metrik keterlibatan Anda. Seperti yang Anda lihat, tweet ini menerima 79 klik media yang disematkan, 33 klik tautan, 9 Favorit, dan 7 Retweet, di antara interaksi lainnya. Ini memungkinkan Anda dengan cepat dan mudah melihat bagaimana pengikut Anda berinteraksi dengan konten Anda. Sangat menyenangkan melihat sekilas jumlah total "Keterlibatan", tetapi data ini berpotensi jauh lebih berguna!
Twitter Analytics tidak menawarkan opsi pemfilteran keterlibatan apa pun, yang berarti bahwa - untuk saat ini - kami terjebak dengan total keseluruhan semua interaksi ini sebagai tolok ukur untuk data keterlibatan kami. Semoga ini adalah fitur yang akan kita lihat di masa depan.
Satu hal yang langsung jelas bagi saya adalah bahwa tweet dengan gambar tampil jauh lebih kuat daripada yang tidak. Saya sudah lama curiga bahwa inilah masalahnya, tetapi saya tidak tahu seberapa besar perbedaan termasuk gambar di tweet Anda.
Hal lain yang saya perhatikan adalah banyak orang akan me-retweet tanpa benar-benar mengklik tautan dalam tweet. Jika Anda ingin mendapatkan banyak retweet (dan siapa yang tidak?), Anda harus membuat tweet yang membuat orang nyaman berbagi tanpa harus membaca.
4. Eksperimen dengan Keterlibatan Topik untuk Membuat Konten Pembunuh
Sebagian besar pemasar konten membatasi diri untuk menggunakan Twitter hanya sebagai alat promosi. Jangan salah paham - Twitter dapat sangat berharga untuk mempromosikan konten terbaik Anda, tetapi juga dapat digunakan untuk mengukur seberapa baik konten tertentu akan tampil di sosial jauh sebelum Anda duduk untuk menulis posting blog lengkap.
Baru-baru ini, saya menemukan gambar yang menarik dan men-tweet tautan ke sana:
Seperti yang Anda lihat, Twitter Analytics membantu saya menemukan data tentang keterlibatan untuk tweet khusus ini. Tweet dengan gambar selalu berkinerja lebih kuat daripada yang tanpa mereka, tetapi yang ini memiliki tingkat keterlibatan 8,0 persen - secara signifikan lebih tinggi dari banyak tweet saya yang lain.
Dengan pemikiran itu, saya menulis sebuah artikel yang berfokus pada grafik untuk kolom saya di majalah Inc., yang berkinerja sangat baik. Itu dibagikan ribuan kali, sedangkan artikel majalah Inc. rata-rata mendapat sekitar 650 saham sosial.
Karena hanya perlu satu atau dua menit untuk membuat dan mengirim tweet, melakukannya dan memeriksa data Twitter Analytics Anda adalah cara yang bagus untuk mengidentifikasi area topik baru yang benar-benar selaras dengan pengikut Anda.
5. Pelajari Lebih Banyak Tentang Siapa Yang Benar-Benar Mengikuti Anda - BANYAK Lagi
Dengan pengiklan menjanjikan Twitter akses ke data demografis terperinci, seharusnya tidak mengejutkan bahwa data audiens Twitter Analytics adalah di antara bagian platform yang paling berharga dan berguna. Untuk mengaksesnya, klik "Pengikut" di menu atas.
Di sinilah Anda bisa belajar banyak tentang orang-orang yang mengikuti Anda.
Di bagian atas laporan ini, Anda akan melihat bagan yang memplot jumlah pengikut Anda dari waktu ke waktu (yang semoga menjadi tren, seperti punyaku). Tidak seperti rentang tanggal dalam laporan Impressions, grafik pengikut Anda kembali lebih jauh. Dalam hal ini, data yang ditampilkan dimulai pada 6 Agustus 2012 hingga 12 Januari 2015:
Saya baru benar-benar mulai sering menggunakan Twitter dalam setahun terakhir ini. Saya selalu curiga bahwa menjadi lebih aktif di Twitter dan berinteraksi dengan pengguna lain akan membantu meningkatkan pengikut saya, tetapi saya tidak tahu seberapa cepat jumlah pengikut saya akan meningkat - saya butuh sekitar enam tahun untuk menarik 8.000 pengikut pertama saya, tetapi saya ' Saya telah mengambil sekitar 29.000 sisanya dalam setahun terakhir!
Di bawah grafik garis waktu pengikut adalah tempat tindakan yang sebenarnya. Di sinilah Anda akan menemukan semua jenis data demografis pada pengikut Anda, termasuk minat, lokasi, dan jenis lain dari pengguna Twitter yang diikuti pengikut Anda.
Seperti yang Anda lihat, sebagian besar pengikut saya tertarik pada pemasaran, berlokasi di Amerika Serikat, dan sebagian besar adalah laki-laki. Tidak terlalu mengejutkan bahwa tiga dari lima kota teratas saya adalah hotspot teratas negara untuk kewirausahaan, tetapi saya sedikit terkejut melihat Philadelphia melengkapi lima besar saya. Saya kira adegan startup di City of Brotherly Love perlu lebih diperhatikan!
Memenangkan @Twitter dengan Data
Ada banyak artikel di luar sana yang memberi tahu Anda waktu terbaik untuk men-tweet dan jenis tweet yang sempurna untuk mendorong keterlibatan, tetapi jika Twitter Analytics menunjukkan kepada kami apa pun, itu adalah bahwa Anda harus mengandalkan data Anda, bukan interpretasi agregat orang lain. Apa yang berhasil untuk orang lain mungkin tidak cocok untuk Anda. Perhatikan dengan seksama apa tweet yang beresonansi dengan audiens Anda dan bangunlah itu. Lakukan lebih banyak dari apa yang berhasil, lebih sedikit dari apa yang tidak, dan profil Twitter Anda akan menjadi lebih menarik.
Bagaimana Anda menggunakan Twitter Analytics?
Diterbitkan ulang dengan izin. Asli di sini.
Gambar: Twitter
More in: Twitter 4 Komentar ▼
