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)

　　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。