臉書又壞壞了!

更新於 發佈於 閱讀時間約 3 分鐘
根據AutoLikes的統計,2017年,臉書每篇貼文的平均互動率是0.17%,而到了2018年,平均互動率降至0.16%。自從臉書在2019年初更新了臉書政策與演算法後,2019年的臉書每篇貼文的互動率降至0.14%,到2020年更降至0.09%,現在更是不如預期。
我們自己經營操作的經驗而言,這樣的數字也並非單一,最多用平均的概念來講,實際上只要你的粉絲不是買來,是逐步累積來的,通常2021應該還有1~3%,好好做的話應該都還有10%高標準。
而你的粉絲數越大,觸及會逐步下降~
至於,距離臉書完全改版,時間也剩不多了!
所以,陣痛期應該會持續一陣子。
不要急,不要怕
如何應因!
1.記得提醒粉絲要訂閱啊!使用Facebook Messenger訂閱者
將臉書粉絲轉化為臉書messenger的訂閱者,增加精準行銷,增加觸及率!也可以透過各種不同的外掛系統去建立標籤,做TA的分類。例如: Yoctol.AI - SeekerCHATISFYBotBonnie
2.根據新的演算法的方向,會希望回到最初的朋友圈概念,以朋友、家人、親戚、同學等等,所以你的貼文一定要找相對親密關係的人先來按讚、留言、分享,就比較容易突破現在的窘境!
3.跟緊潮流話題,依然是重要方向。如果你可以預先知道哪些議題會是未來討論度高的議題,是不是就有更多時間準備,去設計規劃,甚至要拍影片!除了可以向我們採購付費的輿情分析系統,如果要免費的也可以到 新文易數https://tag.analysis.tw/ 參考,也可以看看比較事後的 DailyView 網路溫度計
4.臉書的社群方針,我跟所有的客戶說,小編們應該要放下粉絲數與自然觸及的執念,「我有數萬個粉絲」的價值將會越來越沒有意義,「我有100個超級愛我的粉絲」會變得更重要。
5.你也一定沒有想過,你的粉絲們到底喜歡什麼?長得什麼樣子?!例如:30-45 歲、台灣、男女不拘、關注親子、公園的人,甚至你可以清楚得看到粉絲的輪廓,包含粉絲延伸擴張的客群。
6.還是老話,站在粉絲的角度,提供他們認為有價值的內容,互動、問問題,除了時事以外給一些不受時間限制的內容,因為不論我們怎麼經營,觸及率還是一直往下掉,那就是臉書的政策,我們也沒有辦法。而且是大家一起,也不是只有你一個人掉觸及率而已。
7.善用臉書的用戶資料庫!全球Facebook的使用者超過22億,台灣也超過1,900萬人。其實我們身上都被盡可能地被貼了各式各樣的標籤。所以,FB有了這世界上龐大的受眾紀錄資料庫,這些資料彌足珍貴。
安娜又怎樣 Unlimited Anna 部落格有滿滿的乾貨!
也可以自己去吸收~
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https://unlimitedanna.com/audience_insight/

此文來自個人臉書:https://www.facebook.com/liu.ice/posts/10216712647923701
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把coupon券用得歷史悠長、風風火火的就是 麥當勞 了 這次把優惠券,直接用手機出示就可以了,這也是一個手機普及後的市場趨勢,不會用手機的客群已經被品牌面給排除或者另行方案,以專案執行的方式進行。
#台灣產業轉型世代的里程碑 「創生方舟:社區的文藝復興,在廢墟中找到鑽石」 . 這是一本書的名字,但充滿了整個文化創意世代的核心價值,而台灣這幾年興起的地方創生,也逐漸攻佔了文化創意產業塵囂後的版面。
根據調查機構We Are Social 統計,台灣16-64 歲的人口中,有高達 80.9% 的人曾有過運用任一載具進行電商購物。而該指數更超越全球平均值(76.8%),為全球電商購物應用排名第 8 的地區,在亞洲四小龍中位居第一。 線上消費已經進入成熟期~ 你還在觀望!?
「心佔率」「對你所要影響的人的心理有無造成改變,就是將你所要推銷的產品在消費者的心理或生活中占有一席之地。」 要做品牌前,先了解心佔率吧!
大家都想談創新,都想知道創意在哪裡?! 但是要先了解「創造力」是創意的來源! 才有機會發揮創意~
#突然有感 #隨手筆記 全家小七APP爭奪戰-大數據剖析超商數位佈局奧秘 相關資料數據來自於: DailyView 網路溫度計 APP的使用者到達一定的程度後就可以透過數據分析讓自己更清楚使用者的輪廓!
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(1) 第三方 Cookie 被各家瀏覽器禁用 這導致臉書無法跨網域追蹤使用者,誰在哪個網站產生了轉換,越來越追蹤不到 (2) 臉書像素遭到多個瀏覽器和 Ad Block 封鎖 如果像素被封,表示投放廣告時,無法收集完整的轉換數據,到廣告帳號, 數據流失後,會讓帳號的機器
關於流量這些拙見部分是發表在自己的Threads。 1.按讚自己感興趣的發文,追蹤喜歡的脆友,形成自己想要的脆生態圈。 2.發文若有很多人留言、轉發,則能進而達到推播成為瀏覽率、流量等。 我覺得Threads的演算法有點類似臉書社團,畢竟都是隸屬META,每個人都像是單人社團,當A脆友在B脆友的
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