微信公众号数据运营的四大维度：

1. 用户数据

用户画像

用户画像是根据用户的社会属性，行为习惯等信息，以标签化的形式构建一个抽象的用户模型。

公众号内容的生产是要建立在用户画像的基础上，只有当内容与用户标签最大化匹配时，才能引起用户的兴趣。这就像一个大框架来界定内容的性质，跳出了用户画像的这个圈子，内容做的再好，也与你的用户无关，俗称“自嗨”。

举个例子：

某情感号在3月份写了一篇关于“下雨思念一个人”为主题的文章，整体的阅读数据相对还不错，大大超出历史的平均阅读量。同样，该号在6月份又写了一篇类似选题的文章，但是阅读量却少了将近三分之一，而且远低于历史平均水平。

当然，推送这两篇文章的时候，前后几天都是在连续地下雨。按道理来说，在这个大前提下，同样的选题，即使标题差了些，那数据也不至于会相差这么多。

刚开始还百思不得其解，后来才发现，忽视了一个很重要的因素：用户的地区分布。

原来，在前后两次推送类似选题的文章时，这两个时期的下雨地区是有差别的。虽然两次在国内的沿海地区都是连续性地下雨，但是第二次的国内中部地区却几乎无雨，而恰恰该公众号用户的地区分布，在中部地区占了很大一部分的比例。

同样，通过后台两篇文章阅读人数的地区分布数据，也证实了这一点。

以上仅仅只是举个例子，意在强调用户画像的重要性――如果内容的生产偏离了用户画像这个限定的大圈子里，那么，即使再好的选题，也可能只是你的一厢情愿。

目前公众号后台对于用户画像的数据主要集中在：

性别分布

语言分布

地区分布

终端分布

这些数据相对于构建用户画像还是比较局限，运营者可以通过其他运营手段来获取更多、有效的用户画像数据。

例如：通过社群运营、微博工具等拉近与用户之间的关系，近距离了解自己的用户；或者通过活动运营，适当地收集用户的相关数据。

当我们越了解用户，才越能创作出符合用户口味的内容。

用户增长

用户增长方面，主要包含：新增人数、取消关注人数、净增人数以及累计人数。

这些数据相对是可以比较直观的看出，平台用户的增长情况，也是直接关系到公众号运营的好坏。而对于某一天的用户增长出现异常时，则应该结合图文数据或者其他运营策略（比如开展活动、付费推广等）来进行分析，找出数据异常的原因。

至于分析的切入点，最主要的就是通过用户新增渠道：

公众号搜索：即通过搜索栏进行搜索关注，如多平台引流。

扫描二维码：常见的互推效果观察，或其他附有二维码的传播活动。

图文页右上角菜单：文章内的右上角菜单查看公众号添加关注。

图文页公众号名称：文章标题下的蓝色公众号名称点击关注，头部的引导效果观察。

名片分享：通过分享名片到微信群或好友对话框关注，在于公众号的口碑传播。

支付后关注：针对开通微信支付的公众号，用户支付后的默认关注。

其他合计：广点通广告，文章被单勾转载显示来源，卡券等其他形式。

2. 图文数据

在公众号后台，对于图文数据的呈现相对还是比较详细的，有对单篇图文的关键数据分析，也有对全部图文的关键数据分析。当然，分析的周期也包含每小时、每天、每周、每月。

值得注意的是：在某些数据上，后台的最大周期只截取到一周。

以下做详细说明：

图文送达率=实际送达人数/总用户数

部分未送达的原因基本在于：用户屏蔽消息推送、接近凌晨推送导致数据延迟、公众号数据包丢失。按正常来说，图文送达率的波动其实并不大，如果某天的数据有明显的异常，那么则考虑上面说的三个因素中的后两者。

图文阅读人数=点击图文页的去重人数

在图文分析中，有时候会出现，图文阅读人数要高于首页上或者手机终端里的实际阅读数。这是因为首页或者终端的显示阅读数是以单个微信号访问计算，而图文阅读人数以每日为周期，即使同一个访客在第二天再次点击图文时，依然算有效的图文阅读人数。

（类似独立访客UV）

图文阅读次数=点击图文页的次数

图文的阅读次数即是访问量（PV），用户每次刷新都被计算一次。这个数值反应的是，在一段时期内，用户对于内容的复看率高低。如果是以输出干货、知识类为主的公众号，可能这个数值就相对会高一些，与收藏人数基本呈正相关。

打开率=公众号会话阅读/送达人数

打开率是公众号数据运营里非常重要的一个数据，它直接影响到图文的阅读数。而决定打开率高低的主要因素之一，则是文章的标题――标题取得好不好，直接就影响到文章的打开率高不高。

除了标题，影响打开率的还有文章选题、文章封面图、内容摘要、发送时间等相对可控的主观因素。

而随着公众号数量越来越多，用户的信息渠道也越来越多。不同于早期单个用户可能就关注几个公众号，现如今每个人的手机里都躺着数十个，甚至上百个的公众号，扎推的推文时间重叠，信息覆盖频率加快，必然也就导致了打开率的降低。

在这种客观的大环境因素下，想要提高打开率，就需通过相应的运营手段来改善现状。

比如，微信16年推出的公众号置顶功能，用户可以自主选择感兴趣的公众号，做为显示在列表里的头部位置。对运营者来说，抢占用户的置顶选择，就是在抢占用户的注意力，由此来间接地提升公众号的打开率。

一次传播率=从公众号分享到朋友圈/公众号会话阅读

二次传播率=在朋友圈再次分享/从公众号分享到朋友圈

微信公众号不像今日头条的推荐算法机制，即使在0粉丝的状态下，依然可以在今日头条打造出10W 的爆款。而微信公众号显然不行，除了现有的关注用户阅读外，只能靠文章的传播来渗入到陌生用户的信息接收渠道上，如：朋友圈、微信群、微信好友等其他渠道。

（补充：微信搜索占比较小，另外微信近期上线的看一看功能似乎有意打开这种闭环状态，提供其他的阅读来源）

围绕现有占比较大的阅读来源分布，除了公众号会话打开，用户的传播是主要的影响因素，而决定用户是否愿意进行传播，权重依次是：文章选题、内容质量、标题、其他因素（诱导、技术等运营手段）。

传播数是由一次传播和二次传播构成的，按正常这两者的构成比例是趋于一个数值且比较稳定的，如果突然某篇的文章这个数值差距较大时，那么则要考虑一方偏弱的缘由了。

就比如二次传播也有超过一次传播，数值大于1的时候，像这种情况，基本上来说，要么是属于跟热点的效果，要么就是该文章的生命周期较长。

以上几个图文数据是比较重要的，至于其他的：如收藏人数、原文页阅读等就不做详加介绍了，因为相对于前者来说，收藏人数、原文页阅读这些数据的分析维度比较单一，所以也就没那么复杂。

3. 竞品数据

首先对竞品的选择，这个没什么好说的，两者之间的用户画像重合度越高，那么竞品的星级就越高，可以给自己的公众号竞品按第一梯队、第二梯队这样进行分类。

竞品是以同等量级的标准进行选择的，以及行业领域内的标杆大号也是观察的对象。

观察竞品的原因是，为自身的运营做参考――同样包括内容选题上的参考。

确定好竞品对象后，则对相应的数据进行监控，以及日常的一些运营动作做监控。这些能够观察到的数据其实也是有限的，如阅读数、点赞量、留言质量等表面的图文数据，这个工作可以借助新榜等内容平台工具，或者自己建立监控表格。

4. 行业数据

互联网是一个瞬息万变的世界，附着于互联网上的产业自然也就时刻充满着变化。新媒体亦是如此，所以了解最新的行业资讯，有助于我们把握整体的运营方向。同时，对于切合公众号调性的热点进行实时跟进，这也是了解行业、社会动态的重要因素之一。

目前对新媒体行业资讯的了解，可以关注新榜、微果酱、微互动等几个微信公众号，另外多加入一些同行社群及好友，都有助于获取最新的行业资讯，至于内容热点，那肯定就少不了微博这个平台了。

除了热点之外，行业数据的关注点，主要在于：行业的主流趋势、最新的业内政策、黑马的运营方法、成功的变现模式、有效的资源渠道。