Мы уже провели аудит и получили список наблюдений: что изменилось в канале и с чем это может быть связано.
Следующий шаг — проверить предполагаемую причину. Пока гипотеза не подтверждена данными, использовать её как основание для изменения контент-плана рано
Например, аудит показал, что практические разборы в среднем получали более высокий охват и ER, чем остальные публикации. На основании этого можно сформулировать гипотезу:
Практические разборы стабильно показывают результаты выше средних по каналу примерно на 10-15%, потому что прикладной контент лучше отвечает запросам аудитории.
• что именно вы будете проверять
• сколько продлится проверка
• с какими публикациями или периодом сравните результат
• по каким показателям оцените эффект
В нашем примере можно в течение двух недель выпустить три практических разбора и сравнить их средний охват за первые 24 часа и ER со средними значениями всех публикаций за предыдущий месяц.
Во время проверки важно по возможности менять только один фактор — тип контента.
Будем публиковать разборы в привычные дни и время, сохранив обычные объём текста, оформление и способы распространения без привлечения дополнительной рекламы.
Так будет проще понять, связан ли результат именно с типом публикации, а не с изменением времени выхода, оформления или объёма дополнительного трафика.
До начала проверки решите, какой результат подтвердит гипотезу.
Например:
Гипотеза считается подтверждённой, если средний охват трёх разборов за первые 24 часа окажется как минимум на 10% выше среднего охвата публикаций за предыдущий месяц, а ER не опустится ниже среднего значения за тот же период.
Конкретные значения зависят от канала. Главное — установить их заранее, а не выбирать удобные показатели после получения результата.
После проверки возможны три варианта:
• Критерий выполнен — увеличьте долю практических разборов в контент-плане и продолжайте следить за их результатами.
• Критерий не выполнен — не меняйте контент-план на основании этой гипотезы и проверьте другое объяснение высоких показателей.
• Результаты неоднозначны — увеличьте количество тестовых публикаций или период проверки, не меняя условия эксперимента.
А затем начинается новый цикл — снова сравните показатели и проверьте, как принятое решение повлияло на канал.
Бывало ли, что статистика подсказывала одно решение, а на практике оно не сработало?
Поделитесь опытом 👇






