一般來說，我們希望運營的新媒體的每篇內容都可以獲得高打開率和高分享率。但事實并不總是如愿，因此，在新媒體運營過程當中，我們需要不斷地優化自身內容，以求可以獲得更多的關注和流量。那么我們今天來討論下如何在數據加持下優化我們的內容。

我們將數據分析簡化為以下幾個步驟：

設定數據指標——獲取數據——數據分析——優化調整

一、設定數據指標

我們要設定數據指標前，首先要清楚我們需要哪些數據。

在日常工作中，有很多人往往還沒搞清楚自己的數據需求，就開始去調取數據，后面想到一個看一個。這樣做其實效果不大，因為你沒有形成一個鮮明的目標，就只能想到一個點是一個點，這些點不能很好地串聯起來供你做系統性分析，那么也就無法針對分析結果給出系統性的優化建議。因此，我們需要先明白，自己的數據需求。

當你不清楚，或者公司沒有給你具體的需求時，可以從宏觀來想，我們運營維護的賬號最想達成的目標是什么，然后倒過來去拆解需要的數據。

比如我想有高打開率和高分享率，那么我首先要知道某篇文章的打開數和分享數，以及總體用戶數。這樣我們就知道了我的數據需求里面至少要有三個數據：每篇文章的打開數、分享數、總用戶數。

通常來說，分析文章內容，我們需要用到的日常數據有：

文章閱讀次數

發送文章數

轉發（分享）次數

收藏次數

新增粉絲數

菜單欄的點擊次數

……

在此基礎上，我們還可以通過周數據和月數據，來對整個運營平臺來進行分析，那么需要用到的數據可以有：

本周文章閱讀次數

本周發送文章數

本周新增粉絲數

本周菜單欄的點擊次數

……

（以上僅做舉例，具體情況可以根據自己運營的媒體做調整。）

有了數據之后就是設定一個分析指標，即判斷數據是否符合我們想要達到的效果。

我們可以拉取歷史數據，來推算出一個平均的數據指標，用來判斷文章的數據質量。

當然公司想以某篇比較好的文章數據來作為合格的指標也是可以的，這個主要還是看公司要求。

如果是新開的媒體賬號，可以根據競品的數據情況，來設定指標標準。

二、獲取數據

那我們該如何獲取到這些數據呢？一般運營后臺都是可以看到這些數據的，運營人員需要做的就是將數據整理進excel表格，形成日報和周報，這樣便于我們后面的記錄和分析。

如果是想獲取競品的數據，一般可以使用一些爬蟲工具，比如八爪魚、造數等，當然如果不會使用工具，你也可以手動扒，但是有點耗時耗力。

三、數據分析

有了數據和指標，接下來就是拿手上的現有數據去和標準做對比，如果低于標準，我們需要弄清楚低的原因，加以改進和優化；如果高于標準，也要弄清楚高的原因，在這方面加大力度，擴大效果。

到了分析這部分，有很多人往往覺得無從下手，下面教給大家兩個小方法，如果你實在不知道如何開始做數據分析的話，可以一步一步參照著來做。

方法1、問自己三個問題：誰？——做了什么？——怎么做更好？

問自己這三個問題，也是為了讓你對自己維護的媒體有個基本的清晰認知 。

【誰？】

即是要弄清楚你的用戶受眾的情況。你可以通過后臺的一些數據去了解你的用戶信息，如果能獲取用戶畫像是最好的。去觀察你的大部分用戶的特點是什么。

【做了什么？】

知道了都有誰在關注你的媒體賬號，也要知道這些用戶為什么要關注你，他們從你這里獲得了什么，或者他們想從你這里獲得什么。

【怎么做更好？】

當你弄清楚了以上兩點之后，就去想想怎么把第二點做得更優。即當你知道了你的用戶受眾是誰，知道了他們喜歡什么和想要什么，那么就去迎合他們的喜好，或者吸引他們，引導他們。

比如，通過數據，我得知了關注我的都是18-25歲之間的大學生和剛畢業的人群，他們大部分是因為我的一篇關于某個綜藝節目的花絮集錦開始關注我的，然后通過橫向對比，發現一些相關的文章，比如某些娛樂新聞和情感類文章的打開率和轉發率都比較高，那么后期就可以多發一些這方面的文章。

方法2：按四個象限維度去分析

例如針對我們關注的打開率和分享率，我們可以通過四象限的方式去分析：

從上圖可以看出：

A象限代表的是高分享率、高打開率的文章，此類文章可以作為我們的優秀標準，也是需要我們去放大、加大力度的方向；

B象限代表的是低分享率、高打開率的文章，這類文章可能質量不高、或難以讓用戶產生共鳴去分享、或用戶僅僅是因為標題而打開了文章，當發現并不是想要獲取的內容就退出了。具體情況還要具體分析；

C象限代表的是高分享率、低打開率的文章，這類文章可能因為標題取的不好而流失了打開次數。但文章質量應該還是可以的，因此分析率較高，那么針對此類，可以在標題上面多做功夫，進一步去提升打開率；

D象限代表的是低分享率、低打開率的文章，這類文章的存在就是為了告訴你怎么避坑的。證明你的用戶對此類文章不感興趣，或者文章本身的質量不行。

我們可以將獲取的數據套進四個象限中去分析，A象限是優秀類，需要繼續加強，擴大優勢；B、C象限，都是有可取之處的，我們可以根據具體分析，做到揚長避短，往A象限再努力努力；D象限基本就是避坑指南，可以具體分析一下是因為文章質量不行，還是選題方向不行，再做進一步調整分析。

需要注意的事項：

在新媒體運營中，數據分析無疑更加客觀，它排除了我們運營人員的主觀臆斷，更為直觀地將具體情況擺在了我們面前。但需要注意的是，也需要不要死磕數據，或者過分依賴數據。

用戶是人，是感性的個體，也是會變的。以前受歡迎的文章，后面不一定會一直受歡迎。用戶可能同時關注了很多同類型賬號，他可能對某部分內容看得太多，已經無感了，如果你太過依賴數據，就會被自己限制住，可能還覺得莫名其妙，明明是之前數據很好的同類型文章啊，為什么用戶不買賬了嗎？難道是數據出了問題了嗎？

數據是客觀呈現，不會出問題的，出問題的是我們的判斷。因此，在運營中，切忌生拉硬套，死記硬背，一定要學會靈活。數據是我們作為優化運營的一個工具，工具用得好的時候才是有利的。那么數據之外，我們還有哪些地方可以做的更好呢？我們后面來一一探討。歡迎大家一起交流討論。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的怎么获取codeforces的数据_手把手教你学会新媒体运营——如何通过数据分析来优化新媒体运营...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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