起底小红书数据分析逻辑与方法论
非自有账号分析
如果需要找博主做推广，这时需要评估这些博主的数据。
单纯看粉丝数的方式容易误差很大。
如果能建立不错的数据分析模型，就能够比较方便筛选博主，以及给出对应的合适定价。
与广告效果相关性**强的数据是转化率，这个数据需要经过多次测试逐渐精确。同一个博主发的内容，即使阅读量相同，不同的文案，转化率也可能相差几倍。
除了转化率，相关性比较高的数据就是阅读量。一篇笔记的阅读量越高，我们认为通常就带来了越高的销量。但是不同类型的内容，转化率相差其实不小，几倍甚至十数倍的转化率差异。有的笔记属于高点击率低转化率类型，有的笔记属于低点击率高转化率类型。
两种解决方式，**种是通过数据分析经验的不断积累，我们可以将笔记分为几种类型，同类型的笔记进行比较，这样同类型笔记的转化率至少不会相差太远。这种解决方式需要不断的数据分析研究，有一定难度。
第二种是通过多个合作案例不但积累，测出平均数据，这种方式可以一定程度减小误差，操作也简单。
由于博主并不一定想让你看到真实阅读量，或者在初步筛选的过程中不方便调查阅读量。所以一般流行的策略是统计点赞量。不过有些类型的笔记点赞率能够达到10%-20%，有些类型的笔记点赞率连0.1%都不到。以及有些博主的笔记点赞主要来自少数忠实粉丝或者互赞买赞行为。
50赞以下的笔记容易通过互赞买赞等行为造假，所以存在数据造假的可能。不过在初步筛选中这个并不重要。
按照千赞标准来评估爆文的方式也并不可靠。有些笔记1000赞对应的阅读量才1w左右，有些笔记10w阅读量才100个赞。
所以，在建立合作前的筛选账号阶段，我们起码要统计以下数据：昵称、粉丝数、总赞藏数、置顶帖标题、置顶帖点赞量、**近10篇或**近2个月内容平均点赞量、**近2个月**点赞量、30%分位作品点赞量、作品风格、作品内容形式。
**点赞量是用于估算来自粉丝的流量。当几乎没有被系统推荐时，作品的点赞量就处于洼地，这时的点赞几乎都来自于粉丝。
30%分位作品点赞量可以用来预测你的投放能够拿到的较乐观结果是怎样的。
基础预测公式可以参考如下，之后再根据实际执行的数据调整优化。
预期阅读量=预期点赞量/3%
预期销量=预期阅读量×预期转化率（1%）
预期产出=预期销量×售价
这样就可以初步估算出这个博主带来的预期产出会是多少，然后决定广告费**多可以给多少。注意预期产出的计算建议根据实际经验反复测算，我们给出的初始数据仅供缺少数据的情况下参考。前期建议先做保守估计，就是预期产出降低5-10倍。
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