최근 Instagram에서 상호작용이 활발한 사용자를 찾기가 더 어려운 이유는 무엇입니까? 먼저 데이터를 필터링하는 방법

인스타그램 트래픽은 줄어들지 않았지만, 상호작용이 활발한 사용자는 눈에 띄게 줄어들었습니다. 이러한 변화는 사용자의 감소가 아니라 데이터 구조의 변화입니다. 일반 등록 사용자, 활동성이 낮은 계정 및 유효하지 않은 데이터의 비율이 계속 증가하고 진정한 대화형 행동을 하는 사용자가 "희석"됩니다.

이런 경우에도 여전히 원래 방식대로 직접 접근하면 결과를 얻기 쉽습니다.—발송량은 증가하고 있지만 상호 작용률은 계속 감소하고 있습니다. 따라서 필터링 작업이 진행되기 시작하고 데이터 필터링은 상호 작용 효율성을 향상시키는 핵심 단계가 됩니다.

대화형 사용자가 적으므로 데이터가 희석됩니다.

일괄적으로Instagram 사용자 중 일부 계정에는 대화형 동작이 없습니다.

플랫폼의 발전에 따라 수많은 신규 계정, 자동 계정 및 빈도가 낮은 계정이 데이터 풀에 들어갔습니다. 비록 이 계정들은'존재'하지만 좋아요, 댓글 또는 개인 메시지 상호 작용에는 거의 참여하지 않습니다. 이러한 품질이 낮은 데이터를 구별하지 않고 그대로 두면 전체 상호 작용 비율이 직접적으로 낮아집니다.

따라서 상호작용성이 높은 사용자가 적은 것이 아니라 더 많은 유효하지 않은 데이터에 의해 가려지는 것입니다.

왜 더 이상 등록 상태만 볼 수 없나요?

등록 상태는 계정이 존재한다는 것만 나타낼 수 있으며 계정이 활성 상태인지 여부는 나타낼 수 없습니다.

오랫동안 사용하지 않은 계정은 성공적으로 도달하더라도 피드백을 생성하기 어렵습니다. 필터링 논리가 여전히 중단된 경우"등록 여부"를 선택하면 운영 프로세스에 입력되는 데이터에는 상호 작용이 적은 사용자가 많이 포함됩니다.

현재 환경에서는 등록보다 활동이 더 중요한 기준이 되었습니다.

고도로 상호작용하는 사용자는 일반적으로 어떤 특성을 가지고 있습니까?

행동적 관점에서 볼 때 참여도가 높은 사용자는 일반적으로 몇 가지 공통된 특성을 공유합니다.

예를 들어, 최근 로그인 및 사용 행태가 있고, 콘텐츠에 좋아요를 누르거나 댓글을 달는 습관이 있으며, 특정 유형의 콘텐츠에 계속해서 관심을 기울이고 있습니다. 이러한 사용자는 터치 정보에 반응하고 후속 변환 프로세스에 들어갈 가능성이 더 높습니다.

반면, 활동성이 낮은 사용자에게 도달하더라도 효과적인 상호작용을 생성하기는 어렵습니다.

데이터 필터링을 위해 어떤 작업을 우선적으로 수행해야 합니까?

실제로 데이터 필터링은 일반적으로 여러 수준으로 나뉩니다.

첫 번째는 중복 제거 및 형식 확인과 같은 기본 정리입니다. 두 번째는 사용 가능한 계정을 필터링하는 데 사용되는 계정 상태 감지입니다. 그런 다음 활동 필터링을 사용하여 장기간 비활성 사용자를 필터링합니다. 마지막으로 콘텐츠 일치와 결합하여 대상 그룹을 추가로 필터링할 수 있습니다.

이러한 계층적 필터링을 통해 데이터 품질이 점차 향상될 수 있습니다.

어떤 데이터를 먼저 필터링해야 합니까?

심사 과정에서 우선적으로 처리해야 할 여러 유형의 데이터가 있습니다.

장기간 비활성 계정, 비정상적인 계정, 반복적으로 가져오는 데이터, 비즈니스 방향과 분명히 일치하지 않는 사용자 등이 포함됩니다. 이 데이터가 후속 프로세스에 들어가더라도 가치 창출이 어렵고 대신 자원을 소비하게 됩니다.

미리 필터링하면 데이터 구조가 더 명확해질 수 있습니다.

데이터 필터링을 보다 효율적으로 만드는 방법

데이터 규모가 커지면 수동 처리로는 더 이상 수요를 충족할 수 없으며 배치 스크리닝 도구에 의존해야 합니다.

일괄 탐지를 통해 계좌 식별 및 능동 심사를 단시간에 완료할 수 있으며, 품질이 낮은 데이터를 신속하게 필터링할 수 있습니다. 이 과정은 Digital Planet을 통해 진행될 수 있습니다.Instagram 관련 사용자 선별, 활성 식별 및 데이터 정리는 원시 데이터를 더 많은 대화형 잠재력을 갖춘 사용자 풀로 변환합니다.

이 접근 방식은 후속 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

~에서'광범위한 심사'에서 '우선심사'로 변경

인스타그램의 운영 로직이 바뀌고 있습니다.

과거에는 더 많은 사용자에게 다가가는 데 더 중점을 두었지만 이제는 상호작용할 가능성이 더 높은 사용자를 선별하는 데 더 중점을 두고 있습니다. 데이터의 크기가 계속해서 확장됨에 따라 이러한 변화는 점점 더 분명해질 것입니다.

현재 환경에서는 데이터 필터링을 더 일찍 완료할 수 있는 사람이 상호작용이 많은 그룹을 더 쉽게 타겟팅할 수 있어 전반적인 효과가 향상됩니다.

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