利用数据分析“破局”，做好文摘类期刊微信公众号运营

徐安维

摘 要：文摘类期刊微信公众号直面平台整体阅读量下滑、“信息流”模式冲击，亟需新思路破局。本文以“青年文摘”微信公众号的运营数据为例，试谈文摘类期刊编辑如何利用数据分析做好新媒体出版工作。

关键词：数据分析 文摘类期刊 微信公众号 青年文摘

2018年4月，清博大数据一份基于排名Top 1000微信公众号的报告指出：微信订阅号文章阅读量连续三年呈现逐年递减状况。以排名第一的“人民日报”为例，其2016年3月的阅读量是1.33亿，而2018年3月仅6490万，阅读量减少了一半。同年6月，腾讯微信发布订阅号“信息流”模式，按照时间次序推送内容，阅读量再受冲击，更带来大规模“取关潮”。

公众号运营者因此陷入增长焦虑：粉丝增速放缓，甚至负增长;文章打开率持续下滑，几乎跌至2016年同期水平;流量红利不断被短视频侵蚀……有理由相信，微信公众号在全面进入“内容为王”的时代，超过90%定位不精准、内容不优秀的账号将被边缘化。

受大环境冲击，一直以来发展相對“温火平稳”的文摘类期刊微信公众号（以下简称“文摘号”）面临着严峻考验。尽管一些文摘类期刊的品牌吸引力强，但公众号仍面临定位模糊的尴尬，挡不住用户的活跃性和忠诚度一再降低，文章阅读量剧烈波动。

创建于2013年的微信公众号“青年文摘”就是典型的文摘号，目前拥有164万订阅用户，在新榜“中国微信500强”排名203（2019年2月数据），其用户定位有别于《青年文摘》杂志，具有明显的新媒体平台气质。本文以青年文摘微信运营数据为研究案例，试从用户分析、图文分析两方面入手，重点解析数据分析从何“破局”，从复盘数据中找出规律，并将规律用于迭代工作。

一、数据分析的定义、工具和采集

运营者为目标用户提供内容或服务，而用户在阅读内容或使用服务的过程中产生的数字反馈，都可以作为数据采集下来。运营者根据这些数据洞察，反推用户需求，找出规律，并将规律用于迭代工作，即数据分析。定期进行数据整理和数据分析，可以帮助新媒体运营解决很多重要问题。

每一项数据分析，都可以大致依循这样的流程：数据监控→发现问题→建立假设→头脑风暴→分析结果→产品优化。

常用新媒体数据分析工具有三类：①微信公众平台管理后台，自带数据采集和基础分析支持;②新榜、清博等权威大数据平台，对公众号公开数据进行抓取、分析、榜单排名，运营者能够观察到自己的产品对标行业的位置和质量;③新媒体管家、壹伴、BDP等第三方数据分析工具，支持抓取和导出一定时间段内公众号后台真实数据，并做出快速分析。

本文采集青年文摘2018年3月至2019年3月的微信后台图文分析数据1526篇，导出为Excel表，筛选出符合条件的变量作为研究数据库：阅读量≥80000的头条文章共272篇，阅读量≥40000的非头条文章共287篇，合计559篇热门文章;阅读量<80000的头条文章共105篇。详细数据包括文章标题、日期、阅读量、分享量、打开率、当日净增人数、当日取关人数等。

二、通过数据分析，复盘和优化整体运营

进行数据分析的基础，是从两个最主要的方面入手：用户分析、图文分析。这些数据既各自独立，又有内在逻辑互相影响，文摘号运营应从宏观处着眼，首先读懂用户属性和心理特点，然后把握选题的关键流量点，发现问题，总结规律，优化运营。

（一）用户分析：找到用户关键属性、阅读的高频词

微信公众号的内容运营本质上是围绕着“用户”做的。如今伴随着流量红利的结束，平台已经进入用户精细化运营阶段，运营者必须学会对公众号用户进行“画像”。公众号，尤其是文摘号，开通的时间越长，推送的文章越多、类型越丰富，用户画像就会越复杂，但我们依然可以利用掌握的数据来勾画用户面貌。

1.利用公众号后台用户属性数据分析

（1）性别比例

女性：男性≈6：4，呈现轻微“阴盛阳衰”。

女性用户思维感性、细腻，更关注情感、家庭及自我成长;偏爱阅读故事，也倾向通过知识、观点和鸡汤文获益。相反，男性用户的注意力往往在游戏、运动、新闻和财经方面;关注武侠、军事等话题，不太爱看细腻的情感故事。由此可见，文摘号的选文角度稍女性化，会获得较好的阅读量;经常发布一些干货、攻略、职场、趣味类内容，有助于留住男性用户。

（2）地域分布&手机终端占比

省份排名前五：广东（17%）、河南（6%）、江苏（6%）、山东（5%）、浙江（4%）。

城市排名前五：广州、北京、深圳、上海、成都。

安卓机：苹果机≈7：3

用户总体集中在人口多的发达地区，南方人多于北方人，中国的高校也比较集中在这些省份和城市。发达地区的学习、工作和生活压力较大，用户情感需求高，对于个人自我提升有强烈需求。喜爱网购但消费力较低，付费意愿强，经常阅读纸书，也会通过在线平台学习。

2.抓取高频词分析

对青年文摘微信559篇热门文章的标题关键词进行词频分析，其中高频名词和动词的词云图如图1所示。“手机/朋友圈”“男/女”“父母/家庭”“年轻人/恋爱/单身”“名校/高考/985”“90后”“中国/南北方”“挣钱/穷”“哈哈/开心一刻”等题目题材，因贴近生活、满足情感需求及符合真实感受，受到用户的主动关注。用户喜欢看幽默、有趣的内容，为生活减压。

分析发现，标题带有名人或热门影视剧关键词的热门文章多达85篇，占比15%，例如：《李湘女儿课程表曝光：“我985毕业，比不过一位小学生”》《〈知否知否〉：与人交往，要看一个人的品行最低处》等，阅读量均突破10万。可见用户普遍低龄（15～25岁占比大），年轻、单身的女性用户对娱乐圈、影视剧关注度高，对名人效应比较“买账”，文摘号若以此寻觅合适角度切入讨论，用户情绪反应强烈，热衷加入讨论。

（二）图文分析：基于案例，详述如何找到关键流量点、发现内容规律

當运营者发现一段时间以来数据出现异常（排除一些突发事件带来的暂时性影响），进行数据复盘和分析迫在眉睫，尤其应尽快做图文分析，发现原因、做出调整并实践验证。下文选择青年文摘微信一个有代表性的案例，试解读分析方法和分析思路。

1.发现问题

2018年下半年，微信头条阅读量、用户净增人数双双下降。观察发现，一些标题包含名人或热门影视剧关键词的头条，尽管阅读量好，但点赞低，当日用户取关数激增、净增人数锐减。例如：《分明是炫富，张雨绮为什么不招人烦？》（取关725，净增359）、《杨紫，你咋又胖成这样了？》（取关672，净增148）等。

疑问：关键词“套路”效果变差的原因是什么？未来应如何做调整？

2.观察数据

复盘“含关键词的头条文章”核心数据，如表1所示，由左至右：

①从2019年1月起，当月突破8万头条文章数量跌破20篇，明显感觉阅读量变差。

②从2018年5月起，编辑越来越爱选摘关键词标题的文章，可能是追求阅读量好。起初这个“套路”有一定效果，在2018年9月前，此类文章阅读少有低于8万人次的，但从当年10月至今，出现越来越多低于8万的阅读量。关键词文章的平均打开率已从最高点7.73%逐级跌至4.49%，可见用户对这类内容的点击欲明显降低。

③月净增人数从2018年8月暴跌，数据再没回到2万以上。

④绝大部分含关键词文章的月平均取关人数，要高于当月全部文章平均取关人数。此类文章疑对用户增长弊多利少。

3.分析数据

用户通常不会在无缘无故的情况下取关一个公众号，而推送的内容（质量不佳、标题或内容令人反感等）是刺激取关的直接原因。

已关注用户通过接收公号推送打开文章，如关键词标题吸引力强，会导致打开率高;如用户阅读后不喜欢文章内容，会导致取消关注。这种现象在一定程度上也是在“筛选用户”：会主动打开此类文章但不喜欢内容的用户，不断取消关注，总人数在变少;此类文章对新用户关注公众号的吸引力低。这样就很好地解释了为什么之后再发同类内容，打开率和阅读量都在变低。

当下，采用关键词标题是“双刃剑”。好的方面是吸引力强，坏的方面是很少会“一面倒地叫好”，观点两极分化严重，后者亦会带来取关上升。

从数据分析结论可以得出一些认识，公众号未来的运营据此作出调整。

第一，不能片面地利用关键词追求阅读量高，而应明确“内容为王”，内容也在筛选粉丝，有时候新增长的、留下来的不一定是你想要的用户，也可能是质量比较差的用户。

第二，标题除了关键词，应多采用积极正面角度的引导语，引起多数用户的兴趣和共鸣（感同身受，有代入），能够有效留住用户，例如《袁隆平被辱骂，明星被捧上神坛，才是最大的悲哀》（阅读量高、转发量高、取关人数低）。

第三，文摘号选稿不要被摘编束缚思路，必要时主动出击，把握热点红利期，加大原创力度。一方面利用关键词带来流量，另一方面有效把控文章立意端正、态度积极，在加强用户黏着性的同时带来新增长。例如青年文摘微信原创稿《郑云龙退赛〈歌手〉：请别再捧杀他了》（阅读量高、转发量高、点赞率高、净增人数高）。

三、结语

进行数据分析对当下的新媒体出版工作存在重要的意义。通过数据明确平台用户属性和阅读需求，新媒体编辑可以有的放矢地选编文章、优化标题，以期提升阅读量。通过复盘运营数据进行分析，可以发现运营弊病，尽快作出内容调整，阻止阅读量下滑和用户流失。数据分析有助于整体布局，使平台明确市场定位，实现商业变现。

2019年4月，青年文摘微信依据本文数据结果进行内容调整，效果显著，新榜“中国微信500强”指数由901.8升至923.8，排名升至125名。

参考文献：

[1]清博大数据.2018公众号数据不涨反跌，谁在陨落？谁在崛起？[EB/OL].http：//www.sohu.com/a/228522709_114751.

[2]刘蒙之.新媒体时代出版社微信公众号运营现状、问题与对策研究[J].出版科学，2016，24（4）：88-92.

[3]北小小.都说微信要做数据分析，到底是分析什么[EB/OL].https：//mp.weixin.qq.com/s/S4WtweXwkKu7erup6pGrXA.

[4]陈明.7000字深度总结：运营必备的15个数据分析方法[EB/OL].https：//blog.growingio.com/growth/254.

（作者单位系中国青年出版社）