在上次的「2016 年 10 月份媒體洞察報告」後,我們有預告到,之後將會改變鐵粉率的計算方式,在經過一段時間後,我們現在終於可以公佈數據了。
過去的鐵粉定義是:互動次數超過粉絲頁發文篇數2%以上者,佔所有不重複互動者的比例。
而新的鐵粉定義則是:在粉絲頁過去有發文的 30 天中,與粉絲頁文章有互動的天數 10 天以上的使用者,佔所有不重複互動者的比例(註一、註二)。
簡單的說,我們不再看使用者到底互動了幾次,而是看使用者互動了多少天。
改變鐵粉計算的原因有兩個。第一個原因很簡單,我們認為相比互動次數而言,長期且持續的互動行為,更像是鐵粉會有的樣子。
廢話不多說,我們就先以「11 月的媒體鐵粉率」作為示範。(題外話,在本月底之前,一定會將媒體洞察報告更新到 2017 年 1 月,並且之後每月更新,不然的話 Data Team 就一起剁 XX!)
有一個朋友曾經和我分享過外婆的使用習慣:
「教我阿罵滑 FB ,他平常都不會上,」朋友說,「但是她就是挑一天週末上 FB 然後瘋狂按讚所有家人的臉書貼文,我有時候一打開手機,發現有幾十個通知,就知道我阿罵今天上臉書了,」朋友的臉又好氣又好笑。
其實換成一般人,也會有類似的行為。今天我們可能點進了一個粉絲頁,覺得他的文章有趣,跟著看了好幾篇,點了好幾次讚,但我們關上電腦後,就忘記了這個粉絲頁,未來也不再來互動。
這種人能夠算是鐵粉嗎?好像也不能算。但是在過去的鐵粉率計算方式中,卻會把這種使用者當作鐵粉。
而在新定義下,我們可以抓出「持續互動」的粉絲。相對比一天內按大量讚,但一個月只按一次的粉絲,我們更覺得雖然互動總數不高,但卻每兩三天就來互動一次的粉絲更像是鐵粉。這是我們決定改變定義的第一個原因。
第二個原因,則是為了配合 Facebook 的演算法。
其實大家在滑 Facebook 時,應該都會有這樣的經驗:「我怎麼滑半天,看到的都是一樣的文章?」
其實,這就和 Facebook 的演算法有關,「一個粉絲頁,一天能夠推播給同一位粉絲的文章是有其上限的。」
當然,一個人的興趣越廣泛,社群行為越發散,Facebook 能夠推播的資訊就越多元,但仍然有其上限。使用者就算和某一個粉絲頁再怎麼深度互動,Facebook 也不會把這個粉絲頁的所有當天發文都灌在使用者的牆上。
這個前提下,原先的公式中,分子(互動佔總發文篇數 2% 以上的粉絲)就會受到發文篇數很大的影響。
舉例來說,我一天固定只能被 A 粉絲頁推播到 10 篇文章,但 A 粉絲頁卻平均每天發 100 篇文章,一個月總共 3,000 篇文章,換算 2 %,使用者必須與 60 篇文章互動,等於每天被推播的 10 篇文章中,就必須有 2 篇互動。
若同樣的情況,但 B 粉絲頁每天卻只發了 50 篇文章,一個月總共 1,500 篇文章,換算 2% 後僅僅是 30 篇文章,等於每天被推播的 10 篇文章中,只要有 1 篇互動,難度降低了一倍。
這也是為什麼,在過去的媒體鐵粉調查中,雜誌類粉絲頁的鐵粉率都偏高。因為雜誌類粉絲頁的發文篇數通常都少很多RRRRR。
當然,新的鐵粉定義當然也不是完美的。像是我們仍然無法排除「互動人數大量波動」這一個問題,同樣的,我們也還無法解決「每天對同一群人下臉書貼文廣告」所引來的數據影響。
當前靠互動天數來定義鐵粉,是我們目前所想到較佳的定義方式。如果您有任何建議,我們隨時歡迎任何指教。
如前所述,目前的鐵粉定義是「互動十天以上的使用者數量佔比」,然而不同的粉絲頁,對於要互動幾天以上才有資格稱為「自家鐵粉」,可能有不同的想像。因此我們在此附上所有媒體的十一月的讀者互動次數分布圖,供大家參考。
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杜易寰 sales@qsearch.cc
註一:由於目前我們所選定的媒體粉絲頁十一月天天都有發文,所以這邊每家媒體粉絲頁所選到的 30 天,皆為 2016/11/1 到 2016/11/30。
註二:由於我們無法知道粉絲確切和文章互動的時間點,因此粉絲與文章互動的時間,我們統一以文章的發文時間來代表。