
今天查看一則 Facebook 貼文時,你只會看到截至這一分鐘的總數。一則顯示 1,200 次觀看和 45 個心情的貼文,不會告訴你人們何時觀看或按心情。你無法分辨全部 1,200 次觀看是在最初兩小時發生,還是數星期後才有人找到這則貼文。如果你在試算表的同一個儲存格,用今天的數字覆蓋上星期的數字,過去的紀錄就永遠失去。一旦那個過去的數字消失,你就不能再計算增長速度,也不能找出貼文何時停止獲得注意。
要建立可靠的歷史,你需要一張表,只在底部新增列。你永不編輯或刪除舊列。每一列就像實體日誌中的一頁。它記錄貼文在某一個特定時刻的樣子。把這些分開的檢查隨時間儲存下來,你就建立一份資料清楚的歷史,顯示實際變化。
如何設定你的歷史表
良好的追蹤表需要簡單、清楚的欄。你不需要複雜軟件或艱深技術詞語來設定。每次從貼文收集公開資料時,都儲存一列新資料,並包含核心細節,例如 Content ID、Observation Time、Metric Name、Metric Value 和 Precision。
當你使用 Chronometrica Facebook Metrics Scraper 提取公開資料時,這個工具會把列傳回它的 Apify dataset,而執行摘要則儲存在 key-value storage(OUTPUT)。你的團隊之後把那些 dataset 列匯入永久歷史表。你也可以在內部表加入 run ID 欄,把同一次收集批次中檢查過的所有貼文歸為一組。這個 run ID 是在收集器完成之後,從你的下游工作流程元資料加入。這個抓取工具本身會收集公開頁面並傳回結構化資料,但不會直接寫入你的資料庫、發送自動警示,或代你儲存歷史。
閱讀公開資料時,要把各個計數名稱分開。觀看次數、播放次數、心情、讚好、留言和分享量度不同動作。在原始日誌表內,把兩個不同計數合成一條自製公式,會令歷史難以理解。如果你想檢視基本互動定義,請看我們關於 Facebook 貼文表現公開資料 的指南,當中有清楚的設定步驟。
按固定時間表收集資料
要看到清楚的模式,你需要按簡單、重複的時間表檢查目標貼文。人手複製和貼上會花太多時間,並導致漏掉日子和紀錄中斷。
你可以使用 Chronometrica Facebook Metrics Scraper 自動收集公開指標數字。這個工具接收一份公開 Facebook 連結清單,造訪那些公開頁面,並傳回目前可見的數字。
你可以使用排程工具,例如 Apify Schedules,按既定模式執行收集工具。不過請緊記,排程是目標指引,而不是保證準時的時鐘。排定的執行可能因網絡流量或系統隊列而延遲開始。因此,請永遠記錄抓取工具成功讀取貼文時的確實觀察時間(scrapedAt),而不要假設它在一個同步的整體完成時間執行。
例如,管理某項指定宣傳活動的團隊,可能選擇在第一天每四小時檢查新貼文,其後兩星期每天同一時間檢查一次,較舊的貼文則每星期檢查一次。這個時間序列只是一項宣傳活動的說明性工作流程例子,不是每個設定都必須採用的已證實規則。
如何處理資料缺口和跳過的檢查
公開收集工具讀取公開網頁。有時網頁載入失敗、網絡連線中斷,或 Facebook 暫時隱藏頁面。當一次檢查失敗,收集工具會把該貼文留在主要輸出之外,或把它記錄在另一份跳過列的清單(SKIPPED_DATASET_ROWS)。
你如何處理這些缺失的檢查,決定歷史是否保持準確。檢查失敗時,你必須遵守三條實用規則:
第一,缺失的檢查絕不是零。如果收集器在下午四時漏掉一則貼文,不要在觀看次數欄輸入 0。輸入零表示貼文失去全部觀看次數,這會破壞你的平均值,並在圖表上造成虛假下跌。讓該列保持缺失,或在狀態欄寫上 skipped。
第二,不要編造假數字來填補缺口。不要猜測在漏掉的時段中途,數字可能是多少。猜測會把錯誤帶進歷史表。
第三,計算跨越缺口的變化時,要調整時間計算。如果下午四時的檢查失敗,晚上八時下一次成功的檢查,必須與中午那次檢查比較。這兩次良好檢查之間的時間是八小時,不是四小時。
如何計算變化和速度
比較兩次讀數之前,請確認你對上完全相同的內容身分、相同的指標標籤、相同的來源定義,以及相同的精確度級別。從播放次數減去觀看次數,或比較兩則不同貼文,會得出無效數字。
表現的變化稱為 delta。計算 delta 的方法,是就完全相同貼文上完全相同的指標,用較新的數字減去較舊的數字。
要知道貼文增長有多快,把該變化除以兩次檢查之間實際經過的小時數:
每小時增長率 = (新數字 - 舊數字) / 經過小時數
一個虛構的逐步演算例子
讓我們看一個明確標明為虛構的例子。例子只用單獨一則貼文,說明這些計算如何運作。在這個虛構情境中,我們在四次計劃中的檢查裡追蹤一則宣傳活動影片,記錄確實數字,處理一次錯過的執行,並計算真正的增長速度。
第一次檢查在上午 8:00,貼文顯示 1,200 次觀看。
第二次檢查在中午 12:00,貼文顯示 1,800 次觀看。
第三次檢查在下午 4:00,收集執行失敗,貼文被跳過。沒有新列儲存到主表。
第四次檢查在晚上 8:00,貼文顯示 1,750 次觀看。
現在讓我們逐步處理這些數字,看看這一天發生了甚麼。
由上午 8:00 到中午 12:00,剛好經過 4 小時。觀看次數由 1,200 增至 1,800。變化是 1,800 減 1,200,等於 600 次觀看。要得出每小時增長率,把 600 次觀看除以 4 小時。結果是每小時 150 次觀看。這顯示早晨穩定增長。
下午 4:00,檢查失敗。我們不寫零,也不編造假數字。我們只記下下午 4:00 沒有有效資料點。
晚上 8:00,檢查成功,顯示 1,750 次觀看。要計算變化,請回看上一次良好檢查,即中午 12:00 的 1,800 次觀看。中午 12:00 至晚上 8:00 經過的時間是 8 小時。變化是 1,750 減 1,800,等於 -50 次觀看。
要得出這 8 小時時段的每小時增長率,把 -50 次觀看除以 8 小時。結果是每小時 -6.25 次觀看。
理解下跌與平台數字
在我們的虛構例子中,觀看次數在中午至晚上八時之間由 1,800 跌至 1,750。當營銷人員看到這樣的下跌,公開收集器記錄的是公開網頁上顯示的數字,但無法告訴你變化背後的內部原因。公開計數下跌會因各種平台原因而發生,外部工具無法核實這些原因。當計數下降時,不要猜測或假定某個特定原因。只需把真實下跌作為一次真實觀察記錄在表中。
如果你需要分析公開留言串,或查看貼文上的文字回饋,請閱讀我們關於 Facebook 留言與客戶回饋分析 的指南,當中有實用步驟。如果你想進一步了解公開影片標籤如何不同,請閱讀我們關於 Facebook 影片觀看次數、播放次數和觸及 的指南,以理解每個計數的意思。
你也必須小心處理約整數字。Facebook 經常顯示簡短摘要數字,例如 1.2K,而不是完整數字,例如 1,243。當你用約整數字計算變化時,那些計算出的 delta 只是近似值,不是確實數字。
此外,一個沒有改變的約整顯示,並不能證明活動為零。如果貼文在星期一顯示 1.2K 次觀看,星期二仍然顯示 1.2K 次觀看,人們可能仍在觀看影片。總數只是尚未到達下一個公開跳點,例如 1.3K。絕不要只因為畫面上的約整摘要標籤保持不變,就假定貼文的新增觀看次數為零。
決定何時檢視一則貼文
與其設定僵硬的警示規則或依賴自動軟件警告,不如把貼文目前的增長速度與其過去模式比較,再作檢視。增長速度突然轉變,或出現負 delta,就是檢視該貼文的理由;單靠計數無法知道其原因。當貼文的增長速度明顯改變、較舊貼文出現突然變動,或你記錄到精確度為確實數字的負 delta 時,請仔細查看該貼文。
把每次檢查都儲存為新列,妥善處理錯過的執行,並按實際經過的小時做簡單計算,你就建立一份清楚的歷史,準確顯示你的 Facebook 貼文表現如何。
來源與延伸閱讀
作者 Chronometrica · 更新日期
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