原创 内容运营需要具备怎样的数据分析能力？

如今，越来越多的企业在招聘内容运营的时候，都会明确地要求从业者要具备相应的数据分析能力。不过真正能通过数据看透内容运营问题本质和验证解决方案的人，可以说是少之又少。因此如果你能够掌握很好的数据分析能力，就能够打败90%内容运营人。那么内容运营需要具备怎样的数据分析能力呢？下面我们来一起看看吧~

一、数据分析对内容运营的意义：

1、提高内容分享量

用户的分享动力来源有主要两个方面，一个是对你的内容质的认可，另一方面是你的文章帮他建立起了社交货币，帮用户在朋友圈装了逼，或者是帮用户表达了自己一直想表达的内容。用户的分享行为是编辑实现内容获客的关键，我们需要通过内容分享量分析并找到高分享量的内容，进一步优化自己的编辑框架和内容的选题方向。

2、提高内容互动量

评论是用户与内容互动的关键行为，大量的评论互动意味着内容更深入人心，也体现用户对你的内容忠诚度更高。作为内容运营的加分项，虽然不是必须的数量考核要求，但是如果你的内容拥有较高的评论量，也是一种非常不错的能力体现。

3、提高选题质量

做过一段时间的内容运营你会发现，原来自己所有的努力和专业技巧都不如一个好选题来的重要。好的选题能够让你比别人拥有更大的可能性拿到高阅读量、高传播量、 互动量，好的选题能够让你非常快地起一个打开率超高的标题。既然选题如此重要，我们该如何找到优质的选题呢？除了广为认知的跟热点做选题，此刻你应该掌握的技能是用数据找选题方向。这样可以更加科学的掌握一套内容极高打开率的选题套路。

二、数据分析三大方向

1、记录发布量

记录内容的总发布量是一个内容运营的基础工作内容。内容更新趋势是内容运营能力提升与否的数据体现。当你在单位时间周期里的内容更新总量呈递增趋势，那就意味着你拥有更强的内容生产能力。在向领导做内容发布量的数据汇报时，重点突出图文更新总量和更新趋势，这样既方便自己对工作的总结，又向领导展现了自己的工作价值。

2、记录分析阅读量

阅读量的数据分析体现了一个内容运营的真实价值，毕竟内容只有被用户消费了才算有效。另外，做阅读量分析不仅仅是在量化自己编辑工作的价值，更是一个培养流量思维的过程，也就是知道什么选题能火。当你看了很多选题，分析了很多数据之后，你就可以总结出哪几类选题容易出爆款，哪些词语是”流量词”，甚至看到一篇文章，你也能大概预判这篇文章发出去后的阅读量。阅读量的分析可以分为4大类：

（1）内容阅读总量

内容阅读总量和渠道数量有关。比如博学谷资讯阅读总量100万，百度60万，360有20万等等。为了更好地凸显你的业绩，还可以与之前的阅读总量作对比分析。

（2）内容平均阅读量

内容平均阅读量指的是在某个时间周期里内容传播的平均水平。内容平均阅读量=阅读总量/内容数量，它体现的是你的内容平均水平。

（3）内容平均阅读量趋势

内容平均阅读量趋势指在同样的时间周期里，你的内容阅读的变化情况，它体现的是你的内容更新质量是否有提升,内容影响力是否在加速扩大，以及是否已经找到了行之有效的内容传播增长点(要么找准渠道，要么做对选题)。对于增幅明显的点，你还可以分析具体的运营原因。

（4）内容阅读来源

内容阅读来源指的是自有平台和第三方平台的阅读量占比分析，这部分的数据分析可以让你更好地知道内容目标用户主要来自哪些渠道，比如："60%的阅读量来自于站内，20%阅读量来自于百度搜索，10%阅读来自360等等。

3、分析最佳发布时间点

在对的时间做对的事情就会事半功倍，好内容在合适的时间点发布可以更多地触达用户并且可以拥有更好的图文打开率。对于最佳发布时间点的分析,建议可以分别以发布时间点和图文打开率为X轴和Y轴，用散点式分布把数据展示出来,通过图表你可以找到在不同发布时间点上，打开率的分布情况。

以上就是内容运营应该具备的所有数据分析能力介绍。总之，大家要记住，对内容进行数据分析只是手段，提升内容运营效率才是我们的最终目的。我们需要能够根据数据分析做出内容运营的优化调整，并且不断用数据来跟踪调整过程和最终效果，这才是真正的数据分析能力！