网站分析常用的指标之内容指标(常见指标1.作者侧常见作者分析指标(一)-乐题库)
优采云 发布时间: 2022-01-05 19:01网站分析常用的指标之内容指标(常见指标1.作者侧常见作者分析指标(一)-乐题库)
内容:通过一系列的过滤策略、内容分发、推荐策略,尽量展示给有相应需求的用户;
用户:可以消费内容并与作者或其他用户互动。
帧数:
二、常用指标1. 作者常用指标
作者属性:
语言、地区、发帖方式、作者评分、账号类型、频道、签约状态、创建时间、账号ID、年龄、性别、站内粉丝、站内关注者、平台等。
常用作者分析指标:
新老作者分布及比例;
作者特征分布:评分、账号类型、合约状态、作者状态分布等;
关键作者特征分布:关键MCN、PGC、TOPN等分布;
作者的基本属性:年龄、性别、地区、语言分布等。
2. 内容端常用指标
内容漏斗:无论是任何渠道抓取、网站提取,还是平台作者发布的内容,通常都需要经过层层过滤。
首先进行一般去重,然后通过一些机器审核和人工审核的模式,过滤掉不适合在平台展示的黑名单、低质量内容、抄袭内容、不完整内容、*敏*感*词*暴力内容。
然后在内容分发过滤中,根据一些规则,设置哪些内容的特征可以分发给用户的哪些特征的规则,例如用户评分、垂直类别等,进行分发过滤。
在前端展示端,根据频道主页面的推荐位置进行个性化推荐分配,展示给用户;最终内容将在其时效后一定时间后显示,不再显示。
常见的内容属性数据包括:内容语言、地区、推荐状态、显示状态、内容垂直类别、内容分级、内容来源、内容关键词、内容分类(多级)、内容创建时间、发布时间、过期时间时间的等待。
常用内容分析指标:
内容分级分布、内容展示状态分布、内容推荐量、内容话题分布、来文内容垂直分布;
展文的内容分级分布、内容话题分布、内容垂直分布等;
内容生命周期分析(漏斗转化及异常监控),内容发布量->内容通过机/人审核量->内容可扩展量->内容展示量->内容过期。
3. 作者&内容&用户组合分析索引
作者和内容分析索引:
作者发表文章量分布(多特征)、新老作者发表文章分布、不同渠道发表文章量(渠道评价)、活跃作者量、投稿率;
各类型作者按类别分布、作者内容类别分布、作者帖子重复率、作者帖子过审率等;
作者生命周期(转化漏斗和异常监测):新作者、留存(同一天/多天)、后留存(同一天/多天)、流失、召回。
内容&用户分析指标:
每个用户+内容维度用户点击率,每个维度用户+各种内容用户行为(展示/点击/转发/采集/评论...),每个维度用户+每个渠道内容用户行为,每个维度用户的热门内容/热门类别/热门话题。
作者&内容&用户分析索引:
用户在各个维度的消费者行为+各种内容维度+各种作者维度(展示/点击/转发/采集/评论...)。
三、常用分析框架及对应指标
构建作者内容分析指标体系,可以为产品提供内容/作者/用户相关的常规分析框架和数据基础。
关注的分析方向可以如下:
核心指标波动归因,通过洞察用户留存变化->人均浏览内容变化归因->创作者和内容归因,为业务人员提供具有指导意义的产品优化抓手;
评估创作者渠道来源,为平台培养新的优质创作者,优化创作者来源结构,合理分配新的成本,为作者渠道开辟新的投资回报提供分析依据;
从feed->review->extension->expired全链接漏斗监控内容,监控机器reviewerreview分布各层过滤策略是否正常合理,各阶段内容丢失程度,并进行优化内容生命周期漏斗和各级策略;
监控创作者的生命周期,衡量作者的发帖->反馈机制是否合理可持续,监控作者整体的新增、登录/发帖留存状态,优质作者是否有足够的动力;
监测热点内容/话题的集中度,丰富产品内容的多样性,评估各类内容是否供需平衡,稀缺内容是否受到流量保护,为内容引入和生态平衡提供优化建议;
监控作者与用户的注意力关系,分析作者与用户交互的健康度和深度;
推荐算法效果的评价不在本文文章指标范围内。主要通过次日浏览留存、vv、人均浏览时长、ctr等指标来衡量。