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Guia Completo do Youtube Analytics
Posted by Lucas Cruz

Guia Completo do Youtube Analytics

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O YouTube é hoje um dos canais de comercialização mais subutilizados.

Muitos anunciantes pensam em como otimizar seu conteúdo para a busca do Google ou como usar canais sociais como o Facebook, mas o YouTube é o segundo maior mecanismo de busca na web – então, se você não estiver usando isso para todo o seu potencial, está perdendo uma ótima oportunidade.

E porque vídeos do YouTube aparecer nos resultados de pesquisa do Google, você pode gerar tráfego orgânico para seu site através de ambos YouTube e Google com seus vídeos.

Nesta publicação, mostraremos como usar o Youtube Analytics para avaliar o desempenho de seus vídeos para que você possa gerar os melhores resultados.

Como aproveitar o YouTube Analytics

Depois de criar um vídeo de alta qualidade e otimizá-lo para SEO, é importante que você entenda como usar as análises do YouTube para monitorar seu progresso. Você deve acompanhar a forma como seu público está encontrando seus vídeos e como eles estão envolvidos com eles, para que você possa ver quais são os bons resultados e quais vídeos não estão sendo descobertos na pesquisa.

O sistema de análise incorporado do YouTube pode lhe contar muito sobre o seu público e qual conteúdo você deve criar mais para ter sucesso.

A seguir, há uma repartição dos principais tipos de dados que o YouTube oferece para fornecer uma imagem completa do desempenho do seu canal.

Visão Geral

Quando você entra na sua página de análise do YouTube, a primeira coisa que você verá é  o desempenho geral do seu canal e a popularidade dos seus vídeos entre o público-alvo.

Visão geral do YouTube Analytics

Aqui, você pode obter uma visão geral dos seguintes dados:

  • Visualizações: Esta métrica mede o número de pessoas que clicaram no seu link de vídeo e assistiram seus vídeos. Não rastreia se os usuários assistiram o vídeo inteiro ou não.
  • Tempo de exibição : esta métrica adiciona o número total de minutos que os usuários passaram assistindo os vídeos em seu canal. Isso mostra quantos minutos totais foram passados ​​assistindo seus vídeos do YouTube, não a quebra por vídeo.
  • Duração média da exibição: a duração média da visualização permite que você veja se as pessoas estão observando seu vídeo no final ou parando o vídeo antes que ele seja concluído.

Demografia – Youtube Analytics

A análise do YouTube também fornece informações sobre quem especificamente está assistindo seus vídeos. Você pode dividir suas opiniões por gênero ou local.

O Guia Completo do YouTube Analytics

Se você estiver executando uma empresa com uma localização física ou se estiver focado em gerar mais tráfego local, isso pode ser útil para ver se você está chegando às pessoas certas.

Localizações de reprodução – Youtube Analytics

Um dos fatores mais importantes para obter o seu alto nível no Google está recebendo backlinks de outros sites de alta autoridade.

O Guia Completo do YouTube Analytics

Se você criar um vídeo de alta qualidade que resolva um problema específico para seu público-alvo, você pode esperar que seu vídeo seja compartilhado na web. “Locais de reprodução” permite que você veja os sites nos quais seus vídeos estão sendo visualizados, para que você possa ver de onde exatamente seus backlinks estão vindo.

Você também pode ver o tempo médio observado e a duração média da visualização.

Fontes de tráfego – Youtube Analytics

Se você entender como as pessoas estão encontrando seus vídeos, você pode entender quais palavras-chave estão funcionando e quais palavras-chave que seu público não está procurando. Isso pode ajudá-lo a refinar seus esforços de SEO ainda mais.

O Guia Completo do YouTube Analytics

Por exemplo, você pode ver se seus vídeos estão sendo encontrados na pesquisa do YouTube, nos vídeos sugeridos pelo YouTube, através de uma página de canal do YouTube ou de uma lista de reprodução específica. Uma vez que você sabe quais táticas estão funcionando, você pode dobrá-las ainda mais.

Dispositivos – Youtube Analytics

Esta seção permite que você veja em quais dispositivos os usuários estão visualizando seus vídeos.

O Guia Completo do YouTube Analytics

É dividido por computador, celular, tablet, TV ou console de jogos. Desta forma, você pode ver se precisa otimizar seus vídeos para um dispositivo específico. Por exemplo, os usuários que visualizam vídeos no celular podem estar procurando conteúdo mais curto em comparação com alguém que procura um vídeo em sua área de trabalho.

Ao pesquisar a partir de uma área de trabalho, os usuários também podem estar de acordo com a visualização de conteúdo de uma lista de reprodução, que oferece um fluxo contínuo de vídeos. De acordo com  Constant Contact, a grande maioria das pessoas assiste vídeos do YouTube a partir de um computador, o que significa que você pode obter mais alcance com seus vídeos agrupando-os em uma lista de reprodução.

Desta forma, o próximo vídeo na lista de reprodução começa automaticamente a ser reproduzido uma vez que o vídeo atual está concluído, o que pode aumentar o número total de minutos observados.

Retenção do público – Youtube Analytics

Esta métrica mostra que você mostra o público envolvido com seus vídeos. Você pode ver o quanto de seu vídeo está assistindo antes de saltar da página para ver outra coisa.

O Guia Completo do YouTube Analytics

Assinantes  – Youtube Analytics

O YouTube também fornece métricas de compromisso, como a origem de seus assinantes (fonte, geografia) e a data em que você recebeu cada novo assinante.

O Guia Completo do YouTube Analytics

O engajamento do usuário é uma alta prioridade para o YouTube quando se trata de classificar o seu vídeo na busca do YouTube, de modo que esses dados são particularmente importantes para prestar atenção.

O número total de assinantes mostra quantas pessoas se inscreveram e cancelaram a inscrição no seu canal dentro de uma janela de tempo definida. Se você ver que certos vídeos geram um grande número de assinantes, isso é um testemunho da qualidade do conteúdo do seu vídeo.

Curtidas e Descurtidas – Youtube Analytics

O YouTube torna mais fácil ver como as pessoas estão respondendo ao seu conteúdo através de gostos e desgostos. Um grande número de gostos mostra o YouTube que o seu vídeo está ressoando com as pessoas e, assim, priorizará ainda mais a pesquisa.

O Guia Completo do YouTube Analytics gosta e não gosta

No entanto, dependendo do tipo de vídeo que você está fazendo, seu número de gostos e desgostos pode não mapear completamente a qualidade de seus vídeos. Por exemplo, os vídeos baseados em opinião podem potencialmente obter um grande número de desgostos, mas ainda assim ser de alta qualidade.

Vídeos na lista de reprodução (anteriormente favoritos) – Youtube Analytics

O que costumava ser chamado de  relatório “Favoritos” agora é chamado de “Vídeos em listas de reprodução”. Em vez de ver “Favoritos adicionados” e “Favoritos removidos”, você verá agora o número de seus vídeos que as pessoas adicionaram a uma lista de reprodução. Quando os usuários marcam um vídeo como favorito, adicionando-o à sua lista de reprodução, ele faz parte de seu perfil público do YouTube, o que ajuda a expandir o alcance de seus vídeos.

Vídeos do YouTube Analytics na lista de reprodução

Comentários – Youtube Analytics

Os comentários são uma ótima maneira de manter uma guia sobre como seu público está envolvido. Se o seu vídeo for pensado provocando, atinge emocionalmente a casa ou resolva um ponto de dor, então as chances são de que os usuários responderão e informá-lo na seção de comentários. Tenha em mente que muitas pessoas simplesmente “gostariam” de um vídeo em vez de comentar, pois é muito mais rápido.

Comentários do YouTube Analytics

Compartilhando – Youtube Analytics

Esta métrica mostra o número total de vezes que o seu vídeo foi compartilhado, a rede social em que foi compartilhada e a data em que foi compartilhada. Um número elevado de ações resulta em um grande número de backlinks, o que pode ajudar a classificar seu vídeo do YouTube no Google.

Compartilhamento do YouTube Analytics

Anotações – Youtube Analytics

Ao adicionar as anotações certas no seu vídeo, você dá aos usuários a opção de clicar em seu site para ver mais tipos de conteúdo semelhantes. Talvez você tenha mais vídeos para compartilhar com eles, uma postagem no blog que eles possam encontrar valiosa, ou que desejam encurralar as pessoas para uma página de ativação. Este gráfico mostra que a maioria dos cliques (94%) para este canal são através da anotação “spotlight”.

Anotações do YouTube Analytics

Esta métrica mostra a taxa total de cliques e as taxas de “fechar” para cada anotação em seus vídeos, para que você possa otimizar sua abordagem e encontrar o melhor lugar para exibir as anotações.

Cartões – Youtube Analytics

Alguns meses atrás, o YouTube adicionou um novo recurso chamado “Cartões”, que serve para substituir as anotações para facilitar ainda mais a interatividade e, assim, aumentar o engajamento. Os cartões são usados ​​como chamadas para ação e podem “informar seus espectadores sobre outros vídeos, merch, playlists, sites e muito mais”. Existem seis tipos que você pode usar : Mercadoria, arrecadação de fundos, vídeo, lista de reprodução, site associado e financiamento de fãs. Mais impressionantemente, eles trabalham no celular.

Cartões do YouTube Analytics

Conclusão

Há uma variedade de fatores a ter em consideração quando cresce seu YouTube SEO, como as tags que você usa, a sua descrição, se a palavra-chave para a qual já mostra vídeos do YouTube na busca do Google ou não, e assim por diante.

O YouTube fornece um conjunto abrangente de análises para ajudá-lo a avaliar o quão bem os seus vídeos estão funcionando e onde as áreas de melhoria podem ser.

Como usar o Twitter Analytics
Posted by Lucas Cruz

Como usar o Twitter Analytics: o Guia Completo para Anunciantes

Twitter 0

O Twitter Analytics é uma dessas coisas que você sabe que você deveria estar fazendo: monitorando suas métricas do Twitter e analisando os dados que elas fornecem.

Afinal, os usuários do Twitter interagem com as empresas de maneiras importantes na rede e, se você não estiver analisando os resultados dos seus próprios tweets, está perdendo as idéias principais do Twitter que poderiam ajudá-lo a refinar sua estratégia e maximizar o ROI.

Então, como lhe dizer o que está funcionando e o que não é quando se trata da sua estratégia de marketing do Twitter? Digite no Twitter Analytics.

O que é o Twitter Analytics?

Suas ações no Twitter, juntamente com as ações de todas as pessoas que o seguem, se envolvem com seus tweets ou interagem com você, criem um rico conjunto de dados que você pode usar para rastrear várias métricas do Twitter.

As ferramentas do Twitter Analytics permitem que você analise esses dados e mire seu desempenho para as métricas do Twitter ao longo do tempo, para que você possa aprender o que funciona, o que não e como obter o máximo do tempo e recursos que você coloca no Twitter.

Benefícios do Twitter Analytics

As análises do Twitter Analytics fornecem uma excelente inteligência de marketing que lhe permitirá aprimorar suas campanhas do Twitter.

1. Saiba mais sobre o seu público

É impossível realizar uma campanha do Twitter segmentada se você não sabe a quem segmenta.

Uma compreensão da demografia geral dos usuários do Twitter é um bom lugar para começar, mas é importante ter uma imagem clara de exatamente quem são seus seguidores, e não apenas quem usa a rede em geral.

Usando a análise do Twitter, você pode mergulhar profundamente em seus dados demográficos do seguidor, aprender quais idiomas eles falam e como eles estão divididos ao longo de linhas de gênero, bem como sua idade, país de residência e até renda familiar. Você também pode obter informações valiosas sobre seus interesses e comportamento de compras on-line.

Toda essa informação em conjunto pinta uma imagem detalhada do seu seguidor típico, para que você possa criar uma presença no Twitter que fale diretamente com as pessoas que realmente o seguem nesta rede específica – o que pode ser diferente do público que segue você em outras redes sociais, ou que você segmenta através de mídia tradicional, como anúncios impressos ou de rádio.

2. Descubra o conteúdo que ressoa com o seu público

A análise do Twitter Analytics fornecem números de engajamento para cada tweet que você publica, para que você possa entender claramente quais tipos de conteúdo obter uma resposta do seu público.

Em geral, os tweets com fotos recebem 313% de participação. Mas isso é verdade para o seu público? É algo que você pode testar, acompanhando o envolvimento através de um relatório de análise do Twitter.

Se é verdade, que tipo de fotos eles querem ver – fazer fotos de pessoas funcionam melhor do que, digamos, gráficos e gráficos? Ao manter o olho em suas métricas do Twitter, você pode aprender com precisão o que se conecta com seus seguidores, para que você possa desenvolver uma voz no Twitter que fale diretamente com eles.

3. Publicar em horários ótimos

Como explicamos na publicação do nosso blog nos melhores horários para publicar em cada rede social, as opiniões variam em relação ao ótimo tempo de publicação do Twitter.

Parte da variação é baseada na geografia. Afinal, 15 horas em Vancouver são 18 horas em Nova York e 11:00 em Londres. Se o seu público estiver principalmente no Reino Unido, e você está na Costa Ocidental da América do Norte, postando às 15 horas, seu tempo provavelmente não é ideal. Usando a análise do Twitter, você pode determinar onde a maioria de seus seguidores estão baseados, para que você possa postar em momentos que façam sentido com base em quando eles provavelmente estarão online.

Você pode aprimorar ainda mais a sua estratégia de tempo procurando por tendências nos níveis de engajamento com tweets publicados em diferentes horários do dia.

4. Determine se os anúncios estão funcionando

Quando você está investindo dinheiro em tweets promovidos, você quer saber se você está fazendo bom uso de seus reais publicitários. Ao usar as análises do Twitter para informações comerciais, você pode comparar impressões orgânicas e promovidas para ter uma idéia de quão longe seus tweets promovidos estão expandindo seu alcance.

Você também pode configurar o acompanhamento de conversões para medir o retorno sobre o investimento (ROI), rastreando vendas e receita de suas campanhas do Twitter.

5. Replicar o sucesso

O uso do Twitter Analytics permite que você veja quais de seus tweets funcionam melhor em termos de métricas que são mais importantes para você, seja o envolvimento na rede ou cliques no seu site.

O rastreamento cuidadoso de seus tweets superiores permite que você procure pontos comuns nos tweets que obtenham os melhores resultados, enquanto o rastreamento de seus tweets mais pobres pode fornecer dicas sobre o que seu público não quer ver. Saber o que funciona – e o que não o coloca – para você replicar o sucesso enquanto aprende com as falhas.

Como usar o Twitter Analytics para métricas que importam

As métricas do Twitter que são mais importantes para contas empresariais podem ser divididas em métricas de conta, que se aplicam ao seu perfil geral do Twitter e às suas métricas de base de seguidores e de tweet individuais, que acompanham os números de noivado para tweets específicos.

Métricas da conta

As métricas da conta são rastreadas mensalmente e fornecem um bom registro de sua atividade no Twitter ao longo do tempo.

Top tweet

O que mede: o tweet que obteve a maior parte das impressões em um determinado mês.

Por que isso importa: isso lhe informa de forma rápida que uma de suas postagens ganhou a maior exposição para o mês – um registro importante para rastrear ao longo do tempo. Seu tweet superior também é um bom candidato para testar uma campanha de tweets promovidos.

Top mention

  • O que mede: o tweet com a maioria das impressões em que outro usuário do Twitter menciona seu nome de usuário.
  • Por que isso importa: o usuário do Twitter que expandiu o seu alcance é alguém com quem você deveria falar. Procure oportunidades para se conectar e trabalhar em conjunto, possivelmente através de uma campanha de influenciadores.

Top follower

  • O que mede: seu seguidor com o maior número de seguidores de seus próprios.
  • Por que isso importa: embora essa pessoa ainda não compartilhou seu conteúdo ainda, eles têm o maior público potencial. Esta é outra estatística fundamental para encontrar conexões e potenciais influenciadores para alcançar.

Novos seguidores

  • O que mede: quantos novos seguidores você ganhou em um determinado mês.
  • Por que isso importa: rastreando isso ao longo do tempo e mapeando quaisquer mudanças em suas atividades no Twitter mostrará como suas várias campanhas e estratégias de publicação afetam sua contagem geral de seguidores.

Métricas de tweet individuais

Clique nas estatísticas

  • O que eles medem: as estatísticas de clique incluem cliques de mídia incorporados (quantas pessoas clicaram em uma foto ou vídeo em um tweet), cliques de link (em um URL ou cartão no tweet) e cliques de perfil de usuário (no seu nome do Twitter, @digitalexperts , ou foto de perfil).
  • Por que eles importam: estas métricas do Twitter medem o quanto as pessoas querem saber mais sobre você e seus negócios. Assista especialmente aos cliques até o seu site para medir a eficácia das suas postagens na direção do tráfego.

Engajamento

  • O que mede: Além dos cliques, o engajamento inclui o número de vezes que os usuários interagiram com um tweet por retweeting, respondendo, seguindo ou gostando. Por que isso importa: se você não está engajando, você está falando em um vazio. Seguir quais tweets geram a maioria das respostas dos usuários é uma boa maneira de saber o que está funcionando para sua marca.

Taxa de engajamento

  • O que mede: o número de compromissos com um tweet dividido por impressões.
  • Por que isso importa: enquanto o número de compromissos é uma métrica valiosa em si mesmo, a taxa de engajamento dá uma imagem mais clara de como o Twitter é atraente, porque ele também influencia em quantas pessoas viram o tweet. Conecte as impressões e os números de engajamento do Twitter em uma planilha para rastrear esta métrica ao longo do tempo.

Percentual de alcance dos Tweet

  • O que mede: quantos de seus seguidores viram qualquer tweet. Para calcular, divida as impressões de tweet pelos seus seguidores totais.
  • Por que isso importa: saber o que a porcentagem de seus seguidores tendem a ver seus tweets permitirá que você planeje uma estratégia de repostar o mesmo conteúdo de maneiras diferentes para maximizar a exposição.

 

Painel do painel Twitter Analytics

Integrado na plataforma do Twitter, o painel de análise do Twitter usa várias guias para destacar as métricas mais importantes.

 

Twitter Analytics: um guia para comerciantes | Blog Hootsuite

As guias da casa mostram métricas mensais da conta, como o tweet superior e a principal menção, juntamente com uma visão geral resumida de 28 dias sobre como as impressões, as visitas de perfil e as menções mudaram.

A guia tweets fornece métricas de tweet individuais, incluindo compromissos e impressões orgânicas e pagas. Você pode clicar em cada tweet para obter métricas mais detalhadas, incluindo expansões de detalhes e compromissos de mídia. A guia do público fornece informações detalhadas sobre seus seguidores, incluindo informações demográficas e principais interesses.

 

Fonte: Hootsuite

Campanha de Vídeo in-stream no Facebook
Posted by Lucas Cruz

Campanha de Vídeo in-stream no Facebook – Como fazer?

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Vídeos in-stream oferecem outra oportunidade de alcançar públicos ao permitir que os anunciantes apresentem anúncios de vídeo de curta duração, entre 5 a 15 segundos nos vídeos ao vivo e não ao vivo no Facebook.

Como o direcionamento por vídeo in-stream é baseado no público, os espectadores do mesmo vídeo verão anúncios diferentes dependendo de seus interesses.

Anúncios in-stream estão disponíveis como posicionamentos separados, mas não independentes, no Gerenciador de Anúncios e no Power Editor. Anúncios in-stream só estão disponíveis para os objetivos de visualizações de vídeo, reconhecimento de marca e envolvimento de publicação e devem ser usados em combinação com o Feed de Notícias.

Os anunciantes podem escolher o in-stream para campanhas novas ou existentes e os relatórios de anúncios podem ser usados separadamente para avaliar o desempenho.

Todas as opções de direcionamento são permitidas para anúncios in-stream e os anunciantes podem usar os controles de segurança de marca do Facebook para evitar veiculação em categorias de conteúdo específicas.

Como os anunciantes começam a usar a opção in-stream?

Se você já estiver veiculando anúncios do Facebook, poderá adicionar o in-stream às suas campanhas, utilizando posicionamentos automáticos ou marcando a caixa Vídeo in-stream em qualquer interface de anúncios do Facebook, assim como na API de anúncios.

Se você estiver criando novos anúncios, recomendamos usar os posicionamentos automáticos. Se você editar os posicionamentos, poderá selecionar os vídeos In-stream separadamente no Power Editor e no Gerenciador de Anúncios.

Para poder estar qualificado para veiculação no canal de vídeos In-Stream, os anúncios de vídeo devem ter entre 5 e 15 segundos e devem conter som.

Como faço para selecionar o In-stream no Gerenciador de Anúncios?

  1. Vá até a seção de criação de anúncios.
  2. Escolha visualizações de vídeo, reconhecimento da marca ou envolvimento com a publicação como o objetivo do anúncio.
  3. Preencha os detalhes da campanha, incluindo o público, o orçamento e a programação.
  4. Na seção Posicionamentos, selecione onde seu anúncio será exibido. O in-stream aparece nos Posicionamentos automáticos ou é possível selecioná-lo manualmente.
  5. Clique em Editar posicionamentos e verifique se a opção Vídeos in-stream está selecionada. Se não estiver, clique na caixa de seleção ao lado de Vídeos in-stream para incluir esse posicionamento na sua campanha.

Como faço para selecionar In-Stream no Power Editor

  1. Acesse o Power Editor.
  2. Selecione a guia Conjuntos de anúncios próximo da parte superior da tela.
  3. Selecione o botão Criar conjunto de anúncios.
  4. Escolha uma opção para criar uma nova campanha de anúncios e clique em Continuar.
  5. Selecione o objetivo visualizações de vídeo, reconhecimento da marca ou envolvimento com a publicação e clique em Continuar.
  6. Na seção Posicionamento, clique em Escolha seus posicionamentos.
  7. Marque o botão de rádio do In-Stream
  8. Clique em Revisar alterações para salvar seu trabalho.

Como faço para excluir meus anúncios de Vídeo in-stream de certas categorias?

Os anunciantes podem evitar a veiculação dentro de categorias de conteúdo específicas, incluindo questões sociais que podem ser discutidas, conteúdo adulto, tragédias e conflitos. Isso impedirá que seus anúncios sejam exibidos dentro de vídeos com conteúdo relacionado a esses tópicos.

Observe que o Facebook tentará garantir que seu conteúdo não seja exibido nas categorias de conteúdo selecionadas, mas não pode garantir uma precisão de 100%.

  1. Selecione o objetivo de visualizações do vídeo, reconhecimento da marca ou envolvimento com a Página no Power Editor ou no Gerenciador de Anúncios
  2. Clique em Excluir categorias nas opções avançadas da seção Posicionamentos
  3. Escolha as categorias nas quais você não deseja que seus anúncios sejam vistos.

Tenha em atenção que a exclusão do seu anúncio de várias categorias pode limitar a veiculação da sua campanha e resultar no fato de o seu anúncio ser mostrado a menos pessoas.

O que é um Dark Post no Facebook
Posted by Lucas Cruz

O que é um Dark Post no Facebook?

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O que é um Dark Post no Facebook?
O que é um Dark Post no Facebook?

Dark Post – o que é isso?

De acordo com a definição do Google, um Dark Post é:

UMA  PUBLICAÇÃO NÃO PUBLICADA,  É UMA ATUALIZAÇÃO DE STATUS, COMPARTILHAMENTO DE LINK, VÍDEO OU FOTO QUE NUNCA FOI PROJETADO PARA SER COMPARTILHADO COMO UMA PUBLICAÇÃO ORGÂNICA. PERMANECENDO FIEL AO SEU NOME, NUNCA É PUBLICADO, MAS É EXIBIDO APENAS COMO UM ANÚNCIO.

Basicamente, é uma publicação no Facebook que você controla exatamente quem vê isso através de anúncios.

Por que postagens do Facebook Dark

O objetivo dessas postagens é criar uma mensagem para um objetivo específico, sem confundir o fluxo de notícias para aqueles que a considerariam irrelevante.

Por exemplo, se você está tentando vender seus serviços e todos os seus seguidores já usam seus serviços, não faria sentido que eles vejam um anúncio em seu feed de notícias para seus serviços.

No entanto, você ainda deseja enviar uma mensagem para vender seus serviços para impulsionar as vendas. É aí que o Dark Post entram em jogo.

Você pode criar um Dark Post com uma mensagem para vender seus serviços e usar isso para anunciar no seu mercado-alvo.

 

Como criar um post no Facebook

  1. Vá para Power Editor .
  2. Clique em Editor de Energia no topo da página
Quais são as postagens do Facebook e como usá-las Facebook Power-Editor-Facebook-600x153

Power Editor-Facebook

  1. Selecione o documento da página.
Quais são as postagens das mensagens do Facebook e como usá-las! Facebook Screen-Shot-2017-08-02-at-4.43.05-PM-504x600
Facebook Dark Post Creator
  1. Se você gerencia várias Páginas, selecione a Página que deseja criar uma publicação não publicada no menu suspenso superior esquerdo.
  2. Clique no botão Criar postagem.
  3. Escolha o tipo de publicação que deseja criar e preencha os detalhes que deseja incluir na publicação.
  4. Escolha como você deseja que a publicação apareça – como um anúncio ou em sua página.
  5. Clique em Criar postagem.
  6. Marque a caixa ao lado e selecione uma opção na lista suspensa Ações.

 

 

Como usar o Dark Post

Não era tão fácil?

Existem 4 maneiras diferentes de usar postagens nozes do Facebook para sua vantagem.

Público alvo com base em interesses

Os clientes de qualquer marca são diversos.

Embora eles compram da mesma marca, seus gostos, escolhas e interesses são distintos.

A melhor maneira de segmentar grupos de interesse individuais é usando conteúdo seletivo que fala diretamente para cada um dos grupos. Para isso, você estará criando várias variações de uma publicação para segmentar diferentes interesses dos usuários.

No entanto, você não quer que todos eles apareçam em sua página. É aí que você pode usar o Dark Post do Facebook.

Agências especialmente podem fazer uso de Dark Post. Eles já oferecem vários serviços de marketing digital aos seus clientes. O Dark Post pode ser uma ferramenta eficaz para melhorar o desempenho social de seus clientes.

Você não só estará coletando dados sobre o envolvimento dos usuários com postagens, mas também poderá decidir quais funcionaram melhor. Com base nessas informações, você pode compartilhar as melhores postagens na página para todos verem.

Micro campanhas

Toda vez que você deseja iniciar uma campanha social, você quer testar para ver como ela atinge o público.

Você quer testar os anúncios em um grupo menor de pessoas para ver se ele terá o impacto desejado em seu público. Isso exige micro-campanhas.

Com Dark Post, você pode executar micro campanhas para ver como cada grupo de amostra no público-alvo responde aos anúncios.

Com base na sua resposta, você pode decidir se deseja ou não exibir os anúncios para todo o público-alvo. Desta forma, você pode reduzir o risco de quebrar sua estratégia social geral.

Imagens Relevantes

Todos sabemos que imagens relevantes adicionam valor e alcançam um anúncio ou publicação. Semelhante a palavras-chave e manchetes, use imagens que falem dos sentimentos e interesses do público-alvo.

Isso garantirá um melhor envolvimento com anúncios e postagens.

Use várias imagens para o mesmo título ou imagens diferentes com manchetes diferentes. Tudo isso pode ser feito facilmente através de postagens nocivas do Facebook sem fazer com que sua página transborde com tantas postagens públicas.

Obter feedback

É um conhecimento comum que o Facebook é um dos melhores lugares para obter feedback e encontrar pessoas para testar beta seus produtos.

No entanto, encontrar o público certo pode ser cansativo. Além disso, configurar critérios demográficos para esta tarefa e publicá-la em sua página para exibição pública pode alienar alguns de seus fãs.

Está certo!

Postagens de Dark Post podem resolver esse problema para você.

Você pode criar formulários de feedback individuais ou convidar para testes beta e compartilhá-los com o público-alvo. Desta forma, ninguém fora do grupo alvo está ciente dessas postagens. Ele também economiza muito tempo selecionando seus seguidores de página para o grupo alvo certo.

Conclusão

Até agora, você sabe que as postagens de Dark Post podem fazer maravilhas para sua estratégia de mídia social.

Com tantas maneiras criativas de usá-las, as possibilidades são ilimitadas. Mas lembre-se de que o Facebook não é uma plataforma privada. O objetivo do Facebook é que os usuários se abram.

Isso significa que enviar muitas mensagens direcionadas pode quebrar o impulso do seguidor do seu seguidor. Então, não exagere com o Dark Post; Use-os sabiamente.

Você também precisa ter em mente que, muito teste A / B e segmentação de nicho pode fazer você se afastar da sua imagem de marca. Sua página deve ser um lugar onde seus fãs podem ganhar valor como comunidade.

Dito isso, é hora de você explorar postagens do Facebook. Experimente e compartilhe suas experiências e experiências aqui.

O que é o Machine Learning
Posted by Lucas Cruz

O que é o Machine Learning

BI, Web Analytics 0

Machine learning é um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que as aplicações de software se tornem mais precisas na previsão de resultados sem serem explicitamente programadas.

A premissa básica de Machine Learning é construir algoritmos que podem receber dados de entrada e usar análises estatísticas para prever um valor de saída dentro de um intervalo aceitável.

Os algoritmos de Machine Learning geralmente são categorizados como supervisionados ou não supervisionados.

Os algoritmos supervisionados exigem que os seres humanos forneçam entrada e saída desejada, além de fornecer comentários sobre a precisão das previsões durante o treinamento. Uma vez que o treinamento está completo, o algoritmo aplicará o que foi aprendido para novos dados.

Os algoritmos não supervisionados não precisam ser treinados com dados de resultados desejados. Em vez disso, eles usam uma abordagem iterativa chamada aprendizagem profunda para analisar dados e chegar a conclusões. Os algoritmos de aprendizado não supervisionados são usados ​​para tarefas de processamento mais complexas do que sistemas de aprendizagem supervisionados.

Os processos envolvidos na aprendizagem em máquina são semelhantes aos da mineração de dados e modelagem preditiva.

Ambos exigem pesquisar dados para procurar padrões e ajustar as ações do programa de acordo. Muitas pessoas estão familiarizadas com o aprendizado da máquina de compras na internet e recebendo anúncios relacionados à compra. Isso acontece porque os  mecanismos de recomendação usam o aprendizado de máquina para personalizar a entrega de anúncios on-line em tempo quase real.

Além do marketing personalizado, outros casos comuns de uso de máquina incluem detecção de fraude, filtragem de spam, detecção de ameaças de segurança de rede, manutenção preditiva e criação de feeds de notícias.

O Feed de notícias do Facebook, por exemplo, usa a Machine Learning (aprendizagem por máquina) para personalizar o feed de cada membro.

Se um membro frequentemente pára de se deslocar para ler ou “curtir” das postagens de um amigo em particular, o Feed de notícias começará a mostrar mais sobre a atividade desse amigo no início da alimentação.

Nos bastidores, o software está simplesmente usando análises estatísticas e análises preditivas para identificar padrões nos dados do usuário e usar esses padrões para preencher o News Feed.

Se o membro não parar de ler, curtir ou comentar as postagens do amigo, esses novos dados serão incluídos no conjunto de dados e o feed de notícias será ajustado em conformidade.

O Guia Definitivo para Instagram Analytics
Posted by Lucas Cruz

O Guia Definitivo para Instagram Analytics

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O Instagram Analytics é fundamental para entender o seu desempenho demográfico, otimizando seu conteúdo e avaliando seu desempenho geral, mas todas as métricas e termos diferentes podem ser esmagadores.

No Guia final do Instagram Analytics, nós o acompanhamos até o final do seu Instagram Analytics, o que cada métrica significa e como você pode usar esse conhecimento para melhorar o conteúdo da sua empresa.

Por que o Instagram Analytics é importante?

Mergulhar no seu Instagram Analytics é mais do que apenas descobrir qual foto, vídeo ou melhores histórias.

Verdadeiramente a compreensão de como seu conteúdo é executado – rastreando métricas chave ao longo do tempo – é inestimável para desenvolver uma estratégia de conteúdo robusta para o Instagram.

Você deve saber não só como o conteúdo semelhante é executado, mas também como seus lotes de conteúdo particulares funcionam em relação aos outros.

Por exemplo, se você estiver executando uma conta Instagram para uma loja de comércio eletrônico, você pode querer investigar como diferentes fotos de produtos se apresentam umas contra as outras.

Você pode ter algumas fotos de produtos em um fundo branco, algumas em um fundo escuro e outras na natureza ou na cidade. Ao usar dados de compromisso, como curtidas, comentários ou cliques, você poderá dizer que tipo de fotos de produtos funcionam melhor para que você saiba o que você deveria publicar mais.

A partir daqui, você pode comparar todas as fotos do produto, digamos, conteúdo de estilo de vida para determinar o que seu público prefere.

Se você achar que seu público está mais interessado no conteúdo do produto, você pode decidir investir mais fortemente em fotos de produtos e reduzir as fotos de estilo de vida.

Seja qual for a categoria em que a sua conta Instagram caia, aprofundar no Instagram Analytics permite que você entenda as necessidades de sua audiência, melhore seu conteúdo e, em última instância, promova mais tráfego e vendas!

Como entender seu público através do Instagram Analytics

Antes de investigar o desempenho do conteúdo e entender verdadeiramente por que certo conteúdo supera os outros, é importante começar com sua demografia.

Saber onde o seu público vive, quantos anos eles têm, e quando eles estão mais envolvidos com seu conteúdo, afetam os menores ajustes na sua estratégia de conteúdo.

Por sorte, Instagram Analytics nativo torna a descoberta desta informação muito simples e você pode acessá-la diretamente do seu aplicativo!

Vamos dividir os dados demográficos:

Gênero e faixa etária

Do topo, o Instagram oferece informações demográficas básicas sobre o seu público atual, incluindo gênero e idade.

Não é simplesmente bom saber com quem você está falando diariamente, mas você pode usar essa desagregação para ajustar os tipos de conteúdo que você publica e quando.

Por exemplo, se o seu público se tornar mais jovem, pode querer publicar com mais freqüência para se alinhar com a freqüência de uso do telefone ou você pode testar o desempenho das memes ou as referências da cultura pop em vez de publicar conteúdo estritamente informativo.

Principais Locais

Como os gráficos de gênero e faixa etária, conhecer a localização do seu público pode ajudá-lo a melhorar seu cronograma de postagem e o conteúdo em si.

Embora você possa ver uma grande parte do seu público está localizado em cidades ou países de língua inglesa, se você também tiver uma audiência importante em locais que não sejam ingleses, você pode considerar ajustar sua estratégia de conteúdo para ser menos pesado para um entendimento mais amplo.

Ao visualizar suas principais cidades, você também pode aprender quais fuso horários a maioria dos seus usuários estão, o que pode ajudá-lo a encontrar o melhor momento para publicar no Instagram.

Horas vs. Dias

Além das demonstrações de audiência, o Instagram também oferece informações ao redor quando seu público se envolve mais com seu conteúdo.

Você pode alternar entre as visualizações Horas e Dias, cada uma apresentando informações sobre a página em torno do seu noivado.

Esses dados são especialmente úteis ao determinar o horário do dia para publicar e qual dia vê o maior envolvimento.

Você pode achar que o noivado é aproximadamente o mesmo durante os dias da semana, mas talvez você veja normalmente um aumento mais elevado no compromisso no fim de semana, o que pode ser uma oportunidade para salvar seu conteúdo melhor ou mais importante para os fins de semana quando seu público pode ter mais tempo para ver isto.

Esse é apenas um exemplo de como a análise gratuita do Instagram pode impactar sua linha de fundo!

Qual a diferença entre impressões, alcance, compromissos, etc. no Instagram Analytics?

Agora que você está pronto para mergulhar no Instagram Analytics e criar uma incrível estratégia de conteúdo do Instagram, é hora de aprender sobre cada métrica e o que eles significam. Uma métrica pode ser melhor que a próxima para o seu negócio – e chegaremos em breve – mas comecemos com as definições básicas.

Instagram analytics

Impressões

As impressões são o número total de vezes que sua foto, vídeo ou história foi vista. Este número inclui os usuários que se deslocam em sua feed, clicando no perfil da sua empresa para ver uma foto ou exibir conteúdo diretamente através do Instagram.

Alcance

Como impressões, o alcance também mostra o número total de visualizações, mas ao invés de calculá-lo por olhos totais em seu conteúdo, ele apenas reduz os pontos de vista exclusivos dos usuários.

No Instagram, essas métricas provavelmente serão muito similares devido à falta de funcionalidade de compartilhamento público na plataforma da Instagram – ou seja, você normalmente verá apenas uma publicação única uma vez.

Engajamento

Este é o número total de contas únicas que gostaram, comentaram e salvaram uma foto ou vídeo em particular.

Observe que não irá contar vários comentários do mesmo usuário, o que pode acontecer no caso de brindes onde os usuários tendem a publicar várias vezes para melhorar suas chances.

Taxa de engajamento

A taxa de engajamento é a porcentagem de seguidores ou espectadores que se envolvem com suas postagens.

Geralmente, se você deseja calcular sua taxa de engajamento média para Instagram, você dividiria o número de curtidas e comentários por sua contagem de seguidores, o que lhe dará uma porcentagem.

 

Desligando métricas entre fotos, vídeos e Instagram Stories

Para a maior parte, muitas métricas são calculadas da mesma forma, quer você esteja falando sobre fotos, vídeos ou histórias do Instagram, mas isso não significa que você deve comparar necessariamente um tipo de conteúdo com outro.

Em última análise, a experiência do usuário de cada tipo de conteúdo difere e, portanto, sua abordagem para analisar o desempenho do seu conteúdo.

Fotos vs Vídeos

Enquanto as fotos e os vídeos aparecem no feed individual de um usuário, a maneira como um usuário interage com cada tipo de conteúdo é muito diferente e isso afeta diretamente o desempenho.

Pense nisso desta forma – ao percorrer o feed, você pode determinar rapidamente se você gosta de uma foto e, posteriormente, “curte” a foto.

Com o vídeo, você tem que levar um momento para o conteúdo carregar e assistir pelo menos uma parte dele para ver se isso lhe interessa. Neste ponto, você pode esquecer de fazer um duplo toque e simplesmente continuar a passear. Essa diferença entre a experiência é exatamente por isso que você tende a receber menos gostos nos vídeos do que nas fotos.

Instagram Stories

Em comparação com vídeos e fotos, o Instagram Stories exige um envolvimento mais ativo dos usuários. Um usuário deve aproveitar a história do seu negócio no topo do feed para se envolver com o conteúdo e, a partir daqui, eles podem vê-lo na íntegra, tocar ou deslizar completamente as Histórias.

Então, além de impressões e alcance, você também pode descobrir as saídas e respostas de suas histórias.

Saídas

As saídas são o número de vezes que um indivíduo disparou da sua história.

Claro, isso nem sempre é uma coisa negativa – pode significar que sua história concluiu e o usuário se mudou para a Próxima História em seu feed ou se você incluiu um hiperlink, eles clicaram para aprender mais.

No entanto, esta métrica pode ser incrivelmente contente e mostrar onde, em sua história geral, você precisa melhorar e reter os usuários até a conclusão.

Respostas

Semelhante aos compromissos com fotos e vídeos, as respostas são o número de vezes que um indivíduo respondeu diretamente a uma parte de sua História.

Mas, ao contrário dos comentários em uma foto ou vídeo, essas respostas acabam na sua caixa de entrada e não aparecem publicamente.

Selecionando KPIs para sua estratégia de Instagram

Agora que você está familiarizado com todas as diferentes métricas oferecidas pelo Instagram Analytics e outras ferramentas de análise gratuitas do Instagram, é hora de dar um passo adiante e determinar seus Indicadores Chave de Desempenho (KPIs). Um KPI é a sua métrica selecionada que mede especificamente o sucesso de seu conteúdo ou campanha.

Como você determina que seus KPIs, em última instância, dependerão dos objetivos de sua empresa e do que você deseja alcançar com o Instagram.

Se o seu negócio prosperar na comunidade, você pode querer procurar compromissos como seu KPI para fotos e vídeos.

No entanto, se você aumentar uma postagem individual, você pode mudar esse KPI e se concentrar no alcance para ver o tipo de impacto que seu conteúdo fez na rede como um todo.

Ou, se você acabar executando uma oferta e exigir comentários para entrar, olhando comentários como o seu KPI pode ser uma ótima opção na determinação do desempenho de um concurso.

Você poderia então usar essa métrica como uma maneira de comparar o sucesso de seus concursos avançando, vendo qual concurso obteve o maior número de comentários. Seja qual for o seu KPIs, idealmente você deve se concentrar em certos para o conteúdo permanente e selecionar diferentes em uma campanha por campanha.

Isso se resume aos seus objetivos gerais de negócios!

Usando o Instagram Analytics para melhorar sua estratégia de conteúdo

Armado com o seu conhecimento de métricas diferentes e seus KPI Instagram, agora você está pronto para melhorar seu conteúdo.

E, embora possa ser tentador isolar peças de conteúdo individuais e declarar que é um sucesso ou uma falha com base no KPI sozinho, é fundamental observar padrões e aprendizados gerais.

Isso evita reações bruscas ao desempenho do conteúdo, que está sempre sujeito a forças externas influentes, como feriados, dias de notícias ocupados e muito mais.

No entanto, você se aproxima do Instagram Analytics, o mais importante para ter em mente que os dados são direcionais e nunca o tudo-certo.

Tratar métricas como a resposta singular para o que parece ser um Instagram bem sucedido pode sufocar sua criatividade – use esses números em vez disso, como uma maneira de confirmar o que sua intuição lhe diz ou guia seu próximo movimento.

Então, teste diferentes KPIs, brinque com sua estratégia de conteúdo e veja o que faz.

Você pode se surpreender ao ver o que funciona.

O que é a Análise Preditiva
Posted by Lucas Cruz

O que é a Análise Preditiva?

BI, Web Analytics 0

A análise preditiva é uma forma de análise avançada que usa dados novos e históricos para prever atividades futuras, comportamentos e tendências. Envolve a aplicação de técnicas de análise estatística, consultas analíticas e algoritmos automatizados de aprendizagem de máquinas para conjuntos de dados para criar modelos preditivos que colocam um valor numérico, ou pontuação, na probabilidade de um evento específico acontecer.

As aplicações de software de análise preditiva utilizam variáveis que podem ser medidas e analisadas para prever o comportamento provável de indivíduos, máquinas ou outras entidades. Por exemplo, é provável que uma companhia de seguros leve em consideração possíveis variáveis ​​de segurança de condução, tais como idade, gênero, localização, tipo de veículo e registro de condução quando o preço e emissão de apólices de seguro automóvel.

Várias variáveis ​​são combinadas em um modelo preditivo capaz de avaliar probabilidades futuras com um nível aceitável de confiabilidade. O software depende muito de algoritmos e metodologias avançadas, como regressões logísticas, análises de séries temporais e árvores de decisão.

A análise preditiva cresceu em destaque ao lado do surgimento de grandes sistemas de dado. À medida que as empresas acumularam conjuntos de dados maiores e mais amplos nos aglomerados Hadoop e outras grandes plataformas de dados, criando oportunidades para que eles extraissem esses dados por insights preditivos. O desenvolvimento e a comercialização de ferramentas de aprendizagem de máquinas pelos fornecedores de TI também ajudaram a expandir os recursos de análise preditiva.

Marketing, serviços financeiros e companhias de seguros foram adotantes notáveis ​​de análises preditivas, como tem grande motor de busca e provedores de serviços on-line. A análise preditiva também é comumente usada em indústrias como cuidados de saúde, varejo e fabricação. Os aplicativos de negócios para análises preditivas incluem a segmentação de anúncios em linha, marcando transações financeiras potencialmente fraudulentas, identificando pacientes em risco de desenvolver condições médicas específicas e detectando falhas iminentes de peças em equipamentos industriais antes que elas ocorram.

O processo de análise preditiva

A análise preditiva requer um alto nível de experiência com métodos estatísticos e a capacidade de construir modelos de dados preditivos. Como resultado, é tipicamente o domínio de cientistas de dados, estatísticos e outros analistas de dados qualificados. Eles são suportados por engenheiros de dados, que ajudam a coletar dados relevantes e prepará-lo para análise, e por desenvolvedores de software e analistas de negócios, que ajudam na visualização de dados, painéis e relatórios.

Os cientistas de dados usam modelos preditivos para procurar correlações entre diferentes elementos de dados em dados de cliques de sites, registros de saúde do paciente e outros tipos de conjuntos de dados. Uma vez que os dados a serem analisados ​​são coletados, um modelo estatístico é formulado, treinado e modificado conforme necessário para produzir resultados precisos; O modelo é então executado contra os dados selecionados para gerar previsões. Conjuntos de dados completos são analisados ​​em algumas aplicações, mas em outros, as equipes de análise usam  amostragem de dados  para agilizar o processo. O modelo preditivo é validado ou revisado à medida que os dados adicionais se tornam disponíveis.

O processo de análise preditiva nem sempre é linear, e as correlações geralmente se apresentam onde os cientistas de dados não estão procurando. Por essa razão, algumas empresas estão preenchendo os cargos de cientistas de dados ao contratar pessoas que têm origens acadêmicas em física e outras disciplinas científicas difíceis e, de acordo com o método científico, estão confortáveis ​​indo onde os dados os conduzem. Mesmo que as empresas sigam o caminho mais convencional de contratação de cientistas de dados treinados em matemática, estatística e ciência da computação, uma mente aberta na exploração de dados é um atributo chave para obter análises preditivas eficazes.

Uma vez que a modelagem preditiva produz resultados acionáveis, a equipe de análise compartilha-os com executivos de negócios, geralmente com a ajuda de painéis e relatórios que apresentam a informação e destacam as futuras oportunidades de negócios com base nas descobertas. Os modelos funcionais também podem ser incorporados em aplicativos operacionais e produtos de dados para fornecer recursos analíticos em tempo real, como um mecanismo de recomendação em um site de varejo online que aponta os clientes para determinados produtos com base em sua atividade de navegação e opções de compra.

Aplicações da análise preditiva

O marketing on-line é uma área em que a análise preditiva teve um impacto comercial significativo. Varejistas, provedores de serviços de marketing e outras organizações usam ferramentas de análise preditiva para identificar tendências no histórico de navegação de um visitante do site para personalizar propagandas. Os varejistas também usam análises de clientes  para direcionar decisões mais informadas sobre os tipos de produtos que o revendedor deve armazenar.

A manutenção preditiva está emergindo como uma aplicação valiosa para os fabricantes que procuram monitorar uma peça de equipamento para sinais de que ela pode estar prestes a quebrar. À medida que a Internet das coisas (IoT) se desenvolve, os fabricantes estão conectando sensores a máquinas no chão de fábrica e a produtos mecatrônicos, como automóveis. Os dados dos sensores são usados ​​para prever quando o trabalho de manutenção e reparo deve ser feito para evitar problemas.

O IoT também permite usos analíticos preditivos similares para o monitoramento de oleodutos e gasodutos, plataformas de perfuração, fazendas de moinhos de vento e várias outras instalações industriais IoT. As previsões meteorológicas localizadas para agricultores baseadas em parte em dados coletados de estações de dados meteorológicos equipados com sensor instalados em campos de fazenda são outras aplicações de modelagem preditiva orientadas por IoT.

Ferramentas e técnicas de análise preditiva

Uma ampla gama de ferramentas e técnicas é utilizada em modelos e análises preditivas. A IBM, a Microsoft, o SAS Institute e muitos outros fornecedores de software oferecem ferramentas de análise preditiva, incluindo software de aprendizagem de máquinas e tecnologias relacionadas que suportam aplicações de aprendizado profundo .

Além disso, o software de código aberto desempenha um papel importante no mercado de análise preditiva. O idioma de análise de código aberto R é comumente usado em aplicativos de análise preditiva, assim como as linguagens de programação Python e Scala. Várias plataformas de análise e previsão preditiva de código aberto também estão disponíveis, incluindo uma biblioteca de algoritmos incorporados no mecanismo de processamento de faísca.

As equipes de análise podem usar as edições base open source de R e outros idiomas analíticos ou pagar por versões comerciais oferecidas por fornecedores como a Microsoft. As ferramentas comerciais podem ser caras, mas elas vêm com o suporte técnico do fornecedor, enquanto os usuários de versões de código aberto puro são normalmente por conta própria quando trabalham com problemas com a tecnologia.

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