在 threads 上發文後的導流與轉換率效果如何?

樊松蒲 Dennis-avatar-img
發佈於數據分析 個房間
更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘


事情這樣的,今天在 threads 上發表了我對在 threads 上導流的一些看法,因為我自從開始在 threads 上發文後,我把平常每月應該要投放 4-5 萬元的 Meta 廣告費都省下來了。


所以 threads 對我來說是一個非常重要的社群平台,以下是發表的串文:

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在 threads 上導流的6個方法就是(更新):

1. 在串文中引導去 Google 站外搜尋

2. 直接在串文中放置連結

3. 在串文中用文字引導至個人頁點擊

4. 在回覆處放置連結

5. 引導網友互動+1 後,透過 IG 丟連結。

6. 把串文在個人頁置頂,串文內放連結。



然後因為香港網友 marcus.marketing.blog 的提問,讓我回頭去檢視了一下我自己帳戶的 threads 導流狀況,我發現上個月 threads / post 的轉換率竟然高達 7.72%,而且還有一部分的轉換被歸類到 (direct) / (none) (註1),不然應該會再更好一點。




不過為了讓非行銷專業的朋友知道狀況,我補充說明一下這張圖:

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這張圖是在說從 threads / post (我在 threads 的串文中所帶的連結)這個來源媒介抵達我 tbr.digital 這個網站的流量總數(工作階段)以及購買次數(重要事件)以及轉換率(工作階段重要事件發生率)的表現,以目前畫面上呈現的 7.72% 來說,以我看過的電商網站來說,算是非常不錯的數字水平。


關於 threads的「轉換率」這件事情我覺得有幾個觀察是可以跟大家分享的。


注意,以下都是我的「個人想法」目前沒有數據或官方佐證,所以有可能是不對的,這篇也不是教學文,就純粹跟大家分享囉!


1.Threads 已經透過串文幫你篩選第一批受眾

如果用廣告的角度來解釋,這個效果有點類似於你在 Meta 廣告設定受眾時,在「詳細目標設定」裡面選擇一個行為或者興趣標籤,只不過這個動作是 Threads 的演算法根據你的串文去算出來的而已。

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歸功於現在 AI 對於文本內容與情緒辨識的能力越來越好,所以我認為透過「串文找出感興趣受眾」這套演算法應該是會比廣告平台上的受眾設定來得更強、更細,所以這是我認爲轉換率好的其中一個原因。


2.用戶產生點擊的當下在想什麼?

我認為在 Threads 上點擊的每一個連結,都是出自於最原始的興趣,而不是被一堆廣告設計圖、廣告標題、導購文字所觸發,所以「警覺性」會比較差。

下圖是莫凡彼餐飲集團在 Facebook 上的廣告,這種形態是非常標準的廣告、從圖片、文字與標題都是(抱歉只是舉個例子,沒有批評廣告的意思),所以即使受眾設定正確,大部分的受眾還是會因為長期的廣告轟炸疲勞,而選擇忽略這一則訊息。

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而相反的,在 threads 上一段簡短的文字,反而顯得真誠且真實(不好意思,我就先不要臉的拿我的串文來當作例子,當然我這例子不是最好的)。

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一篇沒有廣告格式的文章,看到的人其實心中完全沒以為這是廣告,會覺得這是一篇原生內容。

所以我認為這種展現方式,對轉換率是加分的,因為也更近一步的篩選了點擊受眾。


3.數字上少了無效的流量

特別說明:我的網站導流操作比較特殊(註2)

要解釋無效流量,我同樣拿 Meta 廣告來解釋好了。

廣告投手都知道,如果你在 Meta 廣告目標設定「互動」,那麼可能會引來非常多喜歡互動的人來跟你互動,但這些人不見得有商業價值,所以經常造成一些數字虛胖的狀況。

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現在大部分 GA 帳戶轉換率不好的最大原因就是因為「無效的流量」實在太多了。

而我的網站因為無廣告、且操作痕跡少,所以幾乎都是對我或者對我發出議題感興趣的人才會進來,所以數字上相對會好看很多。


我的交易數字不大,但是無效的分母很少,所以就可以看到轉換率還不錯的結果。


總結


以上就是針對 Threads 上操作導流與轉換率的心得分享,歡迎你在下面與我互動留言,也歡迎你付費訂閱我的「數據分析師的真實工作週報」。



註1:(direct) / (none) 流量是指未知來源的流量,在這篇文章的場景上來說,是指原本帶有 threads 的 utm 被洗掉了,所以導致部分的流量被歸屬到 (direct) / (none) 而非原本預期的 threads / post。
註2:我的網站沒有廣告投放、一切都只有 threads 發文、個人 facebook 發文、instagram 限時動態的操作而已,所以流量算是非常乾淨,所以轉換率會高是正常的。
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我每週都要做一次工作匯報總結,但上班只給一位主管太可惜了,不如跟大家分享每週行銷數據的總結,當然我會避免敏感資訊,讓想入行、或是同行的你知道百萬年薪的行銷數據分析平常都在幹嘛?
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