Вот пример: музыкант выпустил два ролика. Первое видео – акустическое: артист просто играет на гитаре. Оно собрало 1000 лайков. Через месяц вышло второе видео – артист танцует. Оно собрало 2000 лайков. Можно ли тут сделать вывод: «Видео, где артист танцует, людям нравится больше»? Конечно, нет. За месяц могло измениться много всего: пришла другая аудитория, улучшились алгоритмы соцсети. Почему лайков стало больше, вам пока непонятно. Возможно, дело вообще не в танцах и не в игре на гитаре. Очень легко сделать ложные выводы, особенно если судить второпях.
Есть две важные вещи, ради которых мы смотрим на данные.
Первая – это тренд: что происходит с контентом в целом. Например, подписчиков становится больше или меньше? Не за день, а за неделю, месяц, полгода. Охваты растут или падают? Эти вопросы помогают выявить проблемные точки, на которых можно заострить внимание. Например, за месяц треть людей отписалась – тренд резко отрицательный. Надо изучить все, что вы выкладывали в этом месяце, и подумать, почему люди могли так отреагировать.
Вторая важная вещь – это выводы. Например, вы видите, что отписок стало слишком много. Начинаем расследовать, что происходило в то время, когда вы размещали посты. Все подписчики давние и лояльные. Не те, что подписались на вас ради розыгрыша айфона, а потом сразу свалили. Частота публикаций у вас не изменилась – как было три в неделю, так и осталось. Рубрики те же самые: фотосессии из концертного зала, лайфстайл-фото, видео с блогерами. Поменялся только стиль общения: артист решил, что теперь хочет открыто материться в своих постах. Делаем вывод: кажется, нашей аудитории мат не нравится. Нельзя сказать об этом с абсолютной уверенностью, потому что подтвержденных данных у нас пока нет. Например, мы не знаем, менялись ли алгоритмы той соцсети, в которой зафиксирован шквал отписок. Но в целом можно предположить, что вывод именно такой: для нашей аудитории мат – это табу.
Важный момент – скорость, с которой вы будете делать выводы. Иными словами, как много данных вы соберете перед тем, как примете какое-то решение. Нужно, чтобы их было достаточно: хотя бы пару месяцев публикуете контент и только после этого начинаете анализировать. Бывает, артист опубликовал три поста и уже хочет отслеживать закономерности. Так не получится. Это все равно как сходить на три тренировки и ожидать, что мышцы будут как стальные канаты, а пресс – кубиками.
У данных нет абстрактных «хороших» и «плохих» значений. Чтобы понять, что хорошо, а что плохо именно для вашего аккаунта, нужно сравнивать показатели. Начали вести Instagram, через месяц посмотрели, как часто лайкают и комментируют. Через пару недель еще посмотрели. Попробовали запустить интерактив – опа, стало больше комментариев. Так потихоньку и поймете: у меня фанаты-стесняшки, они не особо-то комментируют, но смотрят и лайкают.
Как долго собирать данные – две недели, месяц, полгода? Все зависит от того, сколько контента вы производите. Чем больше объем, тем меньше времени потребуется. Допустим, вы только начинаете вести аккаунт. Тогда нужно ждать минимум месяц: раньше делать выводы точно не стоит, слишком мало пока что набралось наблюдений. Если артист ведет аккаунт уже пару лет, немного попроще: у него уже есть какая-то аудитория со своими привычками и можно будет сделать выводы в течение пары недель. Если аккаунт новичка, за пару недель еще ничего не будет понятно.
Мы замечали, что у данных есть любопытная особенность. Если вы за ними следите, они с большей вероятностью начнут меняться так, как вам бы хотелось: просто потому, что вы постоянно с чем-то сверяетесь. Вот выдает артист контент только в те моменты, когда его посещает вдохновение. Хочет – постит, хочет – забрасывает аккаунт на месяц, потом опять возвращается. А как начинает следить за охватами, сто раз подумает: сериальчик посмотреть или пост написать? Потому что видит: если молчать неделями и не подогревать интерес к себе, охваты падают.
Вот мы обсудили несколько показателей и то, на что следует обращать внимание. Теперь давайте возьмем реальный отчет артиста и разберем этот кейс на составляющие.
Посмотрим на то, как росло число подписчиков в течение года. На что обращаем внимание? Какие вопросы себе задаем?
• Что стало значительно хуже. Почему? Можем ли что-то с этим сделать?
• Что стало значительно лучше. Почему? Можем ли как-то это повторить?
На что тут можно обратить внимание. Во-первых, за период с начала декабря количество подписчиков начало расти гораздо быстрее обычного.
Нужно посмотреть, что там за контент. Может, в этом периоде вышел новый трек или еще что-то произошло? Допустим, артист спел дуэтом со звездой. Можем ли мы это повторить? Не очень: вряд ли получится устраивать такое каждую неделю. Но хотя бы будем знать, что такое работает неплохо.
Давайте посмотрим на вовлечение за последние семь дней. Допустим, оно упало на 30 %. Нужно ли паниковать?