01 買粉絲買粉絲傳播指數查詢(分析：買粉絲買粉絲圖文閱讀具體包括哪些來源？)

百度指數與買粉絲指數的對比分析

一、兩大平臺及功能簡介：

百度指數：百度指數是以百度海量網民行為數據為基礎的數據分享平臺，用以反映關鍵詞在過去90天內的網絡曝光率及用戶關注度。

買粉絲指數：買粉絲指數是買粉絲官方提供的基于買粉絲大數據分析的移動端指數。

兩大平臺對比分析（競爭對手分析）

范圍對比：

買粉絲指數：只包含買粉絲搜索、買粉絲文章及朋友圈公開轉發的文章。

百度指數：是以百度海量網民行為數據為基礎的數據分享平臺。

廣告主監測投放后的效果對比：

百度指數：可以精確的查看投放后在百度網頁上的變化。

買粉絲指數：是針對買粉絲生態圈里指數變化，從而判斷廣告的投放效果好不好。

評價某個熱點對比：

——百度和買粉絲指數均可看出該關鍵詞的熱度

百度指數：可以直接在頁面上添加關鍵詞對比。

買粉絲指數：要各搜索一次，不能直接觀看相關度。

趨勢圖研究對比：

百度指數：

1、百度PC趨勢積累數據，移動趨勢展現了數據。

2、用戶可以查看最近7天、30天的單日指數，可以自定義時間查詢。

3、百度趨勢圖能夠看整體走向，能夠看PC端、移動端的變化。

買粉絲指數：

1、買粉絲用戶可以在買粉絲指數中搜索7日，30日，90日的熱度趨勢，但不能自定義搜索時間。

2、買粉絲指數可以直觀的看出當前熱度指數以及近90天的。

3、買粉絲指數不能提供明確的PC端數據，移動數據或者整體數據。

功能對比：

百度除了能夠提供趨勢圖還可以提供需求圖譜，輿情管家，人群畫像，而買粉絲則目前只能提供趨勢圖與當前熱點。

百度指數：

1、百度需求圖譜：向用戶呈現關鍵詞隱藏的關注焦點、消費欲望。

2、輿情管家：百度指數可一站式呈現任意關鍵詞。

3、人群畫像：輕松輸入關鍵詞，即可獲得用戶分布特點。

買粉絲指數：

，買粉絲目前還沒有公開計算方式，比如搜索“第九程序”的影響力，包括哪些指標？買粉絲指數在不斷更新優化。

數據對比圖表分析

一、同期對比

1.買粉絲指數：

             

2.百度指數：

     

     

     

二、差期對比（同一時期）

1.買粉絲指數：

   

2.百度指數：

     

三、差別分析

1.買粉絲指數：

2.百度指數

     

數據來源

1，買粉絲指數：統計結果比較模糊，包含用戶的搜索和瀏覽兩種行為數據。想要讓用戶進行檢索是一個漫長的轉化過程。

2，百度指數：統計數據來自網民使用電腦端和移動端訪問百度的每次檢索，指數的多少也表示有多少網民檢索了該關鍵詞。

數據分析

1，買粉絲指數，并沒有對人群進行詳細的細分，所有使用手機端買粉絲的人群的行為等信息都會被統計到。但沒有公開這些數據。

2，百度指數，有人群畫像功能，可以查看關鍵詞關注度較高的區域和城市，為廣告投放提供了不少的幫助，同時還有人群的占比，年齡分布，男女關注的比率，都為廣告投放提供了很大的幫助。

數據需求

1、買粉絲指數，功能比較單一。

2、 百度指數提供了該關鍵詞的來源關鍵詞和去向檢索詞，對于投放廣告也提供了很大的幫助。同時百度指數還提供了媒體指數，分析關鍵詞最近的媒體曝光率。

使用平臺

1，買粉絲指數目前僅支持手機端買粉絲使用，安裝最新版本買粉絲，通過小程序查找買粉絲指數來檢索關鍵詞的每日數據。目前還不支持電腦端，ipad端和網頁端查詢指數數據。

2，百度指數使用人群主要是從事網絡營銷和公關業務的it從業者，所以百度指數一直都是網頁端提供數據分析。通過手機，ipad，電腦都可以使用百度指數查詢。

更新日期

百度指數和買粉絲指數都采用人工更新的方式，隔日更新前一天數據。買粉絲指數最多90天，百度指數則可以提供關鍵詞的歷史指數，百度指數數據保存更久。

優劣勢概述

百度指數：

優點：

掌握較多較全面的移動趨勢、可直接搜索訴求與輿情熱點、精準抓住人群畫像與細分

數據涵蓋量大，可自定義時間和查看PC端移動端數據變化

提供額外的圖譜及數據說明與解釋，轉化率、傳播率高

缺點：

太針對于大領域，區別化太小，沒有較大的針對區域

買粉絲指數：

優點：

1、基于買粉絲大數據分析，具有專門化

2、針對生態圈指數，判斷廣告投放，具有閱讀量

缺點：

1.數據較少，不可直接查看熱點，不能提供PC端數據

2、不可自定義時間，計算方式未公開，統計結果模糊

3、人群未進差別化細分，功能單一

如何提升買粉絲的wci指數？

WCI指數是由原始數據通過計算公式推導出來的標量數值，是國內領先的新媒體大數據平臺清博指數團隊考慮各維度數據后得出的綜合指標，目前是業內比較權威的判斷買粉絲傳播情況的指標。

要提高WCI指數首先就要知道WCI的計算公式，最新的計算公式如下：

公式來源：清博指數

從公式里可以看出，影響到WCI指數的數據包括日均閱讀、日均點贊、篇均閱讀、篇均點贊、頭條（日均）閱讀、頭條（日均）點贊、最高閱讀、最高點贊，考慮到各指標在反映傳播能力方面存在差異，所以給這些指標賦予了不同的權重，其中日均閱讀、篇均閱讀、頭條（日均）閱讀這三個維度所占權重較大。

綜上，如果要提高WCI指數，總的原則就是：

1.提高單篇文章質量，通過內容吸引讀者才是提升傳播力的根本辦法。

2.合理把握推文數量，多做精品、少發“垃圾文”。

分析：買粉絲買粉絲圖文閱讀具體包括哪些來源？

昨天在運營天堂里，有小伙伴提問：如何分析買粉絲圖文閱讀來源？“其他來源”是指什么來源？

沒錯，買粉絲買粉絲圖文數據分析功能優化后，文章閱讀來源更加清晰直觀，每天查看圖文閱讀量，這些文章的閱讀構成，也成了運營主不可缺少的功課。

這些數據的確能帶給我們清晰、直觀的指引，知道買粉絲整體的運營狀況，哪個閱讀渠道好，哪個需要調整，測試某一個調整是否可行等等。

更重要的是，我們通過分析閱讀來源，可以推測出讀者的閱讀場景，知道他們是在哪個渠道看到文章的，方便運營主更精細化運營！

那么，這些閱讀來源構成具體是什么情況？分別是什么渠道？

如圖：從這個數據，我們可以知道，買粉絲圖文閱讀來源主要包括：會話、好友轉發、朋友圈、歷史消息頁、其他五大項。

其中，會話，一般是最常用的，包括推送、預覽、手動回復，沒想到預覽也算吧？

好友轉化，包括轉發給單個好友，推送到群。

我的朋友圈里，有個買粉絲群資源豐富的好友，8個買粉絲號，近三千個買粉絲群，直接曝光人群近9萬，利用軟件群發，一篇文章只要標題取得好，真實閱讀量光靠群發都至少上五千，我給他這種方法取名叫：暴力群推法。

朋友圈，包括轉發到朋友圈，發鏈接到朋友圈。

朋友圈的閱讀來源如果足夠大，說明這篇文章質量不錯，也是最健康、有效的傳播方式，特別是讀者主動轉發到朋友圈的行為，說明在靠優質內容自動裂變。

歷史圖文，包括后查看、未查看。

我的個人買粉絲菜單欄里，直接把歷史消息設置到菜單最左側，也是通過后臺數據發現，這是一個有效的途徑，能方便新的人，一眼看到對他有幫助的文章。

關于，買粉絲圖文閱讀量的“其他”來源，我為此還專門到知乎去查詢了一番。

當時得到的答案是，“其他”大部分來自搜狗搜索結果的展現，搜狗有買粉絲搜錄板塊，里面的圖文模版會按照一定的算法，列出所有買粉絲發出的文章，大概是按時間先后順序來分的。

因為我的文章，一般是全網自媒體矩陣同步發布，像微博、微博、今日頭條、知乎、簡書等都有覆蓋。

因此，除了搜狗買粉絲搜錄的之外，和其他搜索引擎的收錄，產生的閱讀量，也會被計入其他的來源。

目前，搜狗對于買粉絲的收錄是比較好做的，等其他網站會因買粉絲內容同質化嚴重，且買粉絲鏈接是動態鏈接的原因，他們不喜歡，也不太愿意收錄買粉絲文章。

而買粉絲官方，可能也是希望威脅你圖文獨家在搜狗搜索引擎獨家展現，也不希望買粉絲圖文淪為seo的工具，所以一直對此其他渠道有所隱藏，并不計入買粉絲圖文底部的閱讀數。

比如，你看到我的買粉絲的文章閱讀量，都是買粉絲客戶端內的閱讀量，并不包括外網，搜狗等，那部分數據我的后臺還是很大的。

因此，對于，“其他閱讀量來源”，買粉絲團隊也給了官方解釋：

目前其他閱讀來源合計包括了買粉絲內多個閱讀量不大的場景，如自定義菜單、自動回復、文章中內鏈點擊、買粉絲搜索等等，后續隨著某些閱讀場景的數據增長，我們會再進一步細化并展示給買粉絲。

首先，可以確認的是閱讀來源分析里的“其他”是來自買粉絲內多個閱讀量不大的場景。注意，是統計買粉絲內的閱讀。

那么，按照買粉絲官方的解釋“其他”閱讀來源，除了自定義菜單、自動回復、文章中內鏈點擊、買粉絲搜索外，還有哪些來源呢？

通過搜集和分析網絡資料，以及發揮無限想象力，總結出以下“其他”買粉絲閱讀場景：

1、買粉絲搜索

在買粉絲里搜索到的“相關文章”，一般通過搜索“關鍵詞”是可以找到想要的文章，如下圖你搜索下“關鍵詞”試試。

買粉絲內搜索文章

2、買粉絲菜單

包括引用圖文素材、引用歷史消息

3、頁面模板

包括引用圖文素材、引用歷史消息。

4、關鍵詞回復

關鍵詞自動回復時引用圖文素材，很多運營主都會使用關鍵詞尋找，幫助讀者迅速找到他想要看的內容。

5、圖文內鏈

6、買粉絲

閱讀買粉絲內的文章。

7、閱讀原文

圖文頁閱讀原文點擊。簡單有效，較常用，不過大概因為我是很少點擊閱讀前文的讀者，所以在自己的號里也較少用到這招。

8、朋友圈熱文

文章被推薦到買粉絲朋友圈熱文。

9、買粉絲頁卡

包括圖文頁下廣告點擊、文章被轉載后點擊。

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閱讀來源數據能告訴你什么？

在收到的后臺截圖中，閱讀來源中對話比例幾乎沒有低于1/3的，大多數在一半以上，這似乎說明想辦法讓用戶主動打開買粉絲才是王道。

從獲得的截圖中，我們得出幾個有趣的結論，雖然樣本有限，

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