📊 先搞清楚该收集哪些数据，别盲目下手
做数据分析，第一步得知道该抓哪些数据。不然数据堆了一堆，最后发现没啥用，纯属白费功夫。公众号后台其实藏着不少宝贝，就看你会不会挖。
用户基础数据得先弄到手。性别、年龄、地域、活跃时间段，这些看似基础的东西，和分享率关系大着呢。比如二十多岁的年轻人，可能更喜欢分享搞笑、潮流相关的内容；三四十岁的职场人，可能更倾向于转发干货、行业分析类文章。地域方面，一线城市用户和三四线城市用户，关注的点不一样，分享的偏好自然也有差异。
文章本身的数据更不能放过。标题长度、标题里有没有用感叹号问号这类符号、正文的字数、段落多少、有没有配图、配图数量，甚至是推送的时间段，这些都得记下来。还有更细的，比如文章里有没有引导分享的句子，引导语是放在开头、中间还是结尾，效果都可能不一样。
互动数据也很关键。文章的在看数、留言数、留言的情感倾向（是正面还是负面），这些都能反映用户对文章的态度。一般来说，互动越积极的文章，分享率往往也越高。但也不是绝对的，得具体分析。
📝 对比分析是个好办法，找出高分享率文章的共性
把过去三个月里分享率排前 20% 的文章挑出来，再把分享率排后 20% 的文章也找出来，放在一起对比。这一步能帮你快速发现规律。
先看标题。高分享率的标题，是不是有什么共同特点？有的可能是用了数字，比如 “3 个方法让你……”；有的可能是戳中了用户的痛点，比如 “为什么你总是……”。低分享率的标题，是不是太普通，或者太晦涩，让人没点开的欲望，更别说分享了。
再看内容类型。高分享率的文章，是故事类、观点类、干货类，还是资讯类？比如有些公众号靠暖心故事火起来，这类文章容易引发共鸣，用户就愿意转发到朋友圈。而那些纯粹的广告硬推，分享率通常都低得可怜。
还有文章的长度。太长的文章，用户可能没耐心看完，分享的概率就低；太短的文章，如果没什么实质内容，用户觉得转发出去没意义，也不会动手指。看看高分享率的文章，字数大概在什么范围，说不定能找到一个黄金区间。
🎯 追踪用户行为路径，看看他们在哪个环节 “掉链子”
用户从点开文章，到看完，再到决定分享，这中间有个过程。每个环节都可能有人放弃，得找出哪个环节是 “重灾区”。
可以看看文章的跳出率。如果用户刚点开文章，几秒钟就退出了，说明标题或者开头没吸引力。这种情况下，根本谈不上分享。这时候就得优化标题和开头，让用户愿意往下看。
再看看用户的阅读时长。如果阅读时长很长，但分享率却不高，可能是文章内容虽然有价值，但缺乏分享的 “钩子”。比如文章讲了很多干货，但没告诉用户 “转发给朋友，他们也能学到”，用户可能就没想起来要分享。
还有，用户在文章中有没有点击过 “在看” 或者留言。如果有这些互动，但就是不分享，可能是分享按钮的位置不够显眼，或者用户觉得分享到朋友圈有点 “不好意思”。这时候可以调整一下分享引导的话术，或者把分享按钮做得更突出。
🌐 别忘了外部环境数据，它可能悄悄影响分享率
公众号不是孤立存在的，外部环境的变化，对分享率的影响也不小。这些数据容易被忽略，但分析起来很有必要。
当下的热点话题得关注。如果你的文章刚好蹭上了热点，而且观点独到，分享率很可能会飙升。反过来，如果文章内容和当下的热点完全不搭边，甚至有点 “不合时宜”，用户可能就不太愿意分享。可以看看高分享率的文章发布时，是不是有相关的热点事件。
节假日和特殊节点也是一个因素。比如春节、中秋这些节日，用户更愿意分享温馨、祝福类的内容；高考期间，教育类、励志类的文章更容易被转发。把文章发布时间和这些节点做对比，可能会发现一些规律。
还有同行的情况。如果同一时间段，有很多同行都在推送类似的内容，你的文章可能会被淹没，分享率自然就上不去。这时候就得想办法做出差异化，让自己的文章在众多内容中脱颖而出。
🔍 用数据交叉分析，锁定关键因素
单一数据看问题，很容易片面。把不同的数据放在一起交叉分析，才能更准确地找到关键因素。
比如，把 “用户年龄” 和 “文章类型”“分享率” 放在一起分析。可能会发现，25-30 岁的用户中，喜欢分享 “职场干货” 类文章的比例特别高，而且这类文章在这个年龄段用户中的分享率，比其他年龄段高出不少。这就说明，针对 25-30 岁的用户，多推送职场干货，可能会提高整体分享率。
再比如，把 “发布时间段” 和 “分享率”“用户活跃时间段” 交叉看。如果你的用户主要在晚上 8-10 点活跃，而你偏偏在早上 9 点推送文章，这时候即使文章内容再好，看到的人少，分享率也高不了。但如果在用户活跃的时间段推送，而且这个时间段的分享率也确实高，那以后就尽量固定在这个时间发。
还可以分析 “标题关键词” 和 “分享率” 的关系。看看哪些关键词出现在标题中时，分享率普遍较高。比如 “免费”“秘诀”“真相” 这些词，可能对用户有天然的吸引力，从而带动分享。
📈 建立数据模型，预测和验证关键因素
找到一些可能的关键因素后，不能就这么算了，得验证一下这些因素是不是真的起作用。可以建立一个简单的数据模型，来预测分享率，然后和实际情况对比。
比如，假设标题中包含 “干货” 关键词、发布时间在晚上 8 点、文章类型是故事类，这三个因素会提高分享率。那就按照这三个条件，发布几篇文章，看看实际的分享率是不是比之前高。如果确实高了，说明这三个因素可能就是关键因素；如果没什么变化，可能就得重新找原因。
也可以做 A/B 测试。同一篇文章，准备两个不同的标题，一个包含你认为的关键关键词，一个不包含，在同一时间段推送给不同的用户群体（但这两个群体的特征要尽量相似），看看哪个标题的分享率高。通过这种方式，能更直观地验证某个因素的影响。
在这个过程中，要不断调整模型，加入新的因素，剔除那些被证明没什么用的因素。慢慢的，你就会越来越清楚，到底哪些因素在真正影响你公众号的分享率。
其实做数据分析，说难也难，说简单也简单。关键是要有耐心，愿意花时间去挖掘数据背后的含义，而不是只看表面的数字。而且数据分析不是一次性的事情，得长期做，不断积累经验。毕竟用户的喜好在变，影响分享率的因素也可能跟着变。只有持续分析，才能跟上变化，让公众号的分享率越来越高。
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