电商运营和自媒体运营,电商运营和自媒体运营的区别?

每天大家都会点开后台看收入数据和作品数据

想知道昨天有多少播放量,能收入多少钱。

那么,我问大家会看后台数据吗?

你会说这个谁不会看,点开就能看。

其实,我说的看,不是字面意思,而是利用后台数据分析,画出你的读者群体画像。

写头条,除了看官方小课堂之外,我们还可以利用后台数据来学习怎么写好你的头条文。

后台的数据分析,就是我们一般讲的大数据。

我们从后台的数据分析中可以看出你的读者群体性别,年龄段,经济状况等等因素。

俗话说:“知己知彼百战百胜”。

了解这些,你才能针对你的读者群体写出读者爱看的文章。

而不是盲人过河,想写什么写什么,什么题材都写。

我现在就来给大家看一下,我从后台数据中分析出我的读者群体画像。

知道了读者画像,针对这一部分读者群体,该怎么写爆款头条呢?

我们先来分析这幅图

电商运营和自媒体运营,电商运营和自媒体运营的区别?

从上图中,可以看出我发的这五篇文章里,最好的阅读量就是第三篇。

两个小时展现量是十万多,阅读量是一万多,这是当天的真实数据。

我就以第三篇阅读量比较高的为切入点,来分析后台数据。

一,首先我们先来看作品数据,这个板块一共有四部分组成

(一)男女性别比例

看我文章的男性比较多,所以,要贴合男性用户心里写内容起标题,这样可以吸引更多对标的用户。

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(二)读者分布的年龄

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从上图数据可以看出,读者的年龄层跨越大,基本每个年龄段都有,40岁—50岁以上的年龄比较多。

(三)地域分布

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这点无需多说,不同地方的人我们只要了解一下就可以。

(四)机型分布

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机型分析虽然也是读者画像因素之一,但是,因为很多不确定因素,所以,我就不做更多说明。

通过以上几个图的分析,我为我的读者群画出了一个清晰的画像。

我的读者群体为:男性占比高,年龄在四十到五十岁居多,地域广泛,工薪阶层居多。

通过数据分析,我们可以找出底层逻辑,然后针对读者群体写出好文章。

二,知道了读者群体,该怎么写吸引读者的文章呢?

那么,我就以我的读者群体来具体分析说明。

(1)抓住读者痛点,引起读者共鸣

我的读者中年人比较多,而中年人要面对婆媳关系,亲子关系,还有夫妻关系。

上有老,下有小,房贷,车贷,赡养老人,养育孩子,等等需要面对的现实问题。

七零后的中年人也是这个时代中最焦虑的一代人。

金钱是他们始终绕不过去的坎,也是他们一生都要面对的现实问题。

中年夫妻,基本上没有了年轻夫妻的甜蜜,夫妻之间也变成了亲人关系。

感情好的也都进入了平淡期,感情不好的或者已经离婚,没离婚的,为了孩子,也是貌合神离。

这就是中年人的痛点,夫妻关系。

抓住痛点,写他们感兴趣的文章,自然能引起读者共鸣,才能吸引更多用户阅读。

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(2)了解你的读者有什么共性。

中年人,因为生活的压力,变得孤独,焦虑和压抑。

你如果写什么风花雪月,吃吃喝喝,自然无法吸引他们,因为他们对这方面不感兴趣。

即使你的文章符合某些年龄段的潜在用户,可你的文风还是不适合,阅读量依然还是很低。

针对共性,找出缓解中年人孤独,压力和压抑的方法,以此为切入点,自然能写出好的文章。

(3)他们对什么比较关注?

中年人过了半辈子,大风大浪都经历过了,他们所关注的无非是女人想知道男人爱不爱她,男人想知道怎么让女人更幸福。

金钱,暴富,两性,婚姻,爱情,二胎,孩子找工作,找对象,家庭伦理等等话题都是他们想看的。

他们不喜欢矫揉造作的甜蜜爱情,不喜欢家长里短的婆媳乱斗。

经历了七年之痒,十年之变的婚姻波动期,步入中年的中年夫妻更加珍惜彼此之间的感情。

也想通过阅读一些婚姻案例,从中感悟一些情感知识来解决自己在婚姻中遇到的矛盾和问题。

毕竟,生活已经让人精疲力尽,他们只想通过看那些能解决他们问题的文章来排解忧愁。

所以,多写一些比较真实的情感类文章,更能吸引这类用户阅读。

三,做数据分析的好处

现在是大数据时代,网络信息铺天盖地,各大平台都有过亿用户,你发布文章后,后台会根据内容快速匹配对标用户。

如果,你能提前了解这篇文章写给谁看,那么,对于后台推荐,可以起到事半功倍的效果。

所以,做好数据分析,不但可以帮助你构思一篇好的头条文,还可以让你知道写什么,写给谁看,而不会盲目地乱写。

以上就是我通过后台数据分析得出的一些写好头条的实用小方法。

友友们可以根据自己的后台数据,分析出你的读者画像,写出你的读者群体爱看的文章。

所以,想要赚钱,不是随便发一篇文章就算完事,而是要去学习平台知识,摸清平台的调性和读者画像。

如果掌握个中技巧,想写出爆款文,也会变得容易得多。

俗话说:“世上无难事,只怕有心人”

只要我们用心观察学习,筛选有用的知识为我所用,你的进步自然会越来越快。

最后,祝广大爱好文字的友友们,早日写出爆款文,早日实现暴富小目标!

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