几个月前，Twitter发布了人们期待已久的分析平台，引起了不小的轰动。对于铁杆推特用户来说，推特分析(Twitter Analytics)为我们提供了一个诱人的机会，让我们可以一睹8年来一直梦寐以求的数据。如果你和我一样，Twitter分析很快就会成为你最新的痴迷——我花了好几个小时钻研Twitter分析提供的丰富数据，它已经改变了我对Twitter的看法，以及我如何在我的社会活动中利用Twitter的力量。在这篇文章中，我将带你参观Twitter分析，并向你展示五个可行的见解，你可以应用到你的社交和内容策略中，所以让我们开始吧!
1。正如你所期望的分析工具一样，你可以通过点击页面右上角的日期范围按钮来检查特定日期范围内的印象数据。该设置默认为之前的28天范围，但在本例中已设置为12月12日至1月12日:
一旦设置了日期范围，印象数据时间轴将动态调整以显示来自指定日期范围的数据。通过从列表中选择所需的月份，还可以查看数据的逐月快照。印象数据时间轴是用颜色编码的，蓝色条代表有机印象，黄色条代表来自广告、推广推文等内容的付费印象。虽然这是一个很好的开始，但Twitter Analytics限制了用户访问91天窗口的最大可能日期范围。这可能会让希望看到大规模性能变化的用户感到沮丧，特别是如果他们在自己的帐户中实现了重大更改。尽管如此，对于大多数用户来说，最长91天的期限应该没问题——但我希望Twitter在未来能够改进这一点。
2。当我梳理自己的数据时，我注意到我最近的付费推广实验的效果并没有我想象的那么好。我并没有在这些付费推广实验中投入太多资金(游戏邦注:大约每天200美元左右)，我也没有进行这些实验很长时间，但从我的印象数据中可以看出，我的Promoted Tweets并没有对印象数量产生巨大影响。当然，看到这些推文的人比我没有花钱推广的人要多，但影响并不大。例如，我可以通过两次tweet得到相同的结果。这告诉我，我要么需要在推广上花更多钱，要么重新考虑我花钱推广哪些推文(或者两者都要)。显然，你的账户可能不是这样，但有趣的是，Twitter自己的数据可能会导致广告商对他们的广告支出更有眼光。希望这也能让Twitter对其作为广告平台的可行性更加透明。(了解更多关于我们如何使用Twitter广告成功地产生线索。)
3。
Twitter Analytics的用户粘性数据是事情开始变得棘手的地方。Twitter将所有与tweet的交互都视为参与。这意味着，在tweet列表格式中显示的单个数字可能会有点误导，或者至少值得进一步研究。正如你在下面的截图中所看到的，这条推文(我最近访问山景城谷歌时拍摄的一张照片)收到了141次响应——但这意味着什么呢?
要查看单个tweet的具体用户粘性指标，只需单击它。这将打开一个包含真实数据的辅助窗口。
在这里你将看到用户粘性指标的详细分解。如你所见，这条推文收到了79次嵌入媒体点击，33次链接点击，9次收藏，7次转发，以及其他交互。这可以让你快速轻松地看到你的追随者是如何与你的内容互动的。看到“engagement”总数的一目了然的数字真是太棒了，但这些数据可能更有用!
推特分析没有提供任何参与性过滤选项，这意味着——目前——我们只能用所有交互的总和作为我们参与性数据的基准。希望这是我们将来能看到的功能。有一件事对我来说是显而易见的，那就是有图片的推文比没有图片的推文表现得更强。我一直怀疑这是事实，但我不知道在推特中添加图片会产生多大的影响。我注意到的另一件事是，很多人会在没有真正点击tweet中的链接的情况下转发。如果你想获得大量转发(谁不想呢?)，你必须创造出人们不需要阅读就能轻松分享的推文。
4。大多数内容营销人员只把Twitter作为一个促销工具。不要误会我的意思——Twitter对于推广你最好的内容来说是无价的，但它也可以用来评估某些内容在你坐下来写完整篇博客之前在社交上的表现。
最近，我看到了一个有趣的图表，并在Twitter上发布了一个链接:
正如你所看到的，Twitter Analytics帮助我找到了关于这条tweet的粘性数据。有图片的推文总是比没有图片的推文表现得更好，但这条推文的参与度为8.0%——明显高于我其他的许多推文。考虑到这一点，我为自己在inc杂志的专栏写了一篇关于图形的文章，效果非常好。这篇文章在短短几天内被分享了6400多次，比Inc.杂志上的平均文章高出10倍!因为撰写和发送一条推文只需要一两分钟的时间，所以这样做并查看你的Twitter Analytics数据是一种很好的方法来识别真正与你的追随者产生共鸣的新话题领域。
5。随着Twitter向广告商承诺获得详细的人口统计数据，Twitter Analytics的受众数据成为该平台最有价值和最有用的部分也就不足为奇了。要访问它，点击顶部菜单中的“追随者”。
在这里你可以了解到很多关于关注你的人的信息。在这个报告的顶部，你会看到一个图表，它描绘了你的追随者数量随时间的变化(希望它是上升的趋势，就像我的一样)。与印象报告中的日期范围数据不同，你的追随者图表可以追溯到更远的地方。在这个例子中，显示的数据从2012年8月6日开始直到2015年1月12日:
我在过去一年左右的时间里才真正开始频繁使用Twitter。我一直怀疑在Twitter上更加活跃并与其他用户互动将有助于增加我的关注者，但我不知道我的关注者数量会增加得如此之快——我花了大约6年的时间才吸引到我的第一个8000名关注者，但我在过去的一年里已经获得了剩余的29000名左右!在关注者时间轴图下面是真正的行动。在这里，您可以找到关于您的关注者的各种人口统计数据，包括兴趣、位置和您的关注者关注的其他类型的Twitter用户。如你所见，我的大部分追随者都对市场营销感兴趣，他们都在美国，而且相当多的是男性。在我的排名前五的城市中，有三个是全国最热门的创业城市，这并不令人惊讶，但我有点惊讶的是，费城跻身前五。我想兄弟之爱之城的创业场景需要更多的关注!有很多文章告诉你在Twitter上发推的最佳时间、关注谁以及鼓励用户参与的最佳推文类型，但如果Twitter Analytics告诉我们什么的话，那就是你应该依靠自己的数据，而不是别人的综合解读。对别人有用的东西可能并不适合你。仔细观察哪些推文与你的用户产生了共鸣，并在此基础上进行构建。多做有用的事，少做没用的事，你的Twitter档案就会变得更有吸引力。
你如何使用Twitter分析?我很想听听你的建议和技巧!Larry Kim是WordStream的创始人和聊天机器人构建平台MobileMonkey的首席执行官。查看Larry Kim的其他帖子
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