Тема 6. Особливості веб-аналітики соціальних мереж

1. Введення

Соціальні медіа докорінно змінили маркетингові комунікації, розвиваючись від одностороннього мовлення до взаємодії між брендами та аудиторією через платформи, що дозволяють створювати вміст, обмінюватися ним та розбудовувати спільноту. Веб-аналітика для соціальних мереж вирішує унікальні завдання, відмінні від традиційної аналітики веб-сайтів, охоплюючи специфічні для платформи показники, оцінку якості залучення, аналіз настроїв та зв’язуючи соціальні взаємодії з бізнес-результатами. Багатофункціональність платформи, кожна з унікальними аудиторіями, форматами вмісту та алгоритмічною динамікою, вимагає аналітичних підходів до конкретної платформи, зберігаючи при цьому цілісне уявлення про роль соціальних медіа в шляху клієнта. Інструменти рідної аналітики, які надають соціальні платформи, пропонують глибоку деталізовану інформацію про ефективність конкретної платформи, хоча фрагментація між платформами створює проблеми для уніфікованого звітування та крос-платформної оптимізації.

Складність вимірювання соціальних мереж виникає через нематеріальну природу багатьох результатів, включаючи впізнаваність бренду, зміни настроїв та формування спільноти, які не піддаються прямій кількісній оцінці, на відміну від метрик прямого відгуку. Проблеми атрибуції посилюються в соціальному контексті, де користувачі відкривають для себе бренди, проводять дослідження, взаємодіють з контентом та шукають рекомендації колег протягом тривалих періодів часу, перш ніж дії конверсії потенційно відбудуться через зовсім інші канали. Обмеження конфіденційності, характерні для основних платформ, обмежують видимість повного шляху клієнтів, обмежуючи здатність остаточно довести рентабельність інвестицій у соціальні мережі за допомогою традиційних моделей атрибуції. Незважаючи на проблеми вимірювання, важливість соціальних мереж продовжує зростати, оскільки споживачі все частіше використовують соціальні платформи для пошуку продуктів, досліджень, перевірки колегами та навіть транзакцій, що вимагає складних аналітичних підходів, що фіксують цінність, яку генерують соціальні інвестиції, що перевищує безпосередні конверсії.

Цифри і поведінкові тренди "говорять" ще більше про потребу вивчення механізмів роботи в соціальних мережах.

Тренди 2024-2025:

📹 Short-form video dominance

• TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts
• Середня довжина: 15-60 секунд
• Найвищий engagement rate серед всіх форматів

🤖 AI-generated content

• Автоматизація створення контенту (текст, зображення)
• Персоналізація на основі AI
• AI-chatbots для customer service

🛍️ Social commerce

• Покупки прямо в соцмережах (Instagram Shop, Facebook Marketplace)
• Live-shopping
• Influencer-driven sales

🎯 Authenticity and transparency

• UGC (User-Generated Content) > branded content
• Behind-the-scenes, real stories
• Мікро-інфлюенсери > мега-зірки

🔒 Privacy-first approach

• Cookieless tracking
• First-party data збір
• Consent management

Глобальна статистика соціальних мереж:

• 4.9+ мільярдів користувачів соціальних мереж у світі
• Середній час: 2.5 години/день
• 75% інтернет-користувачів активні в соцмережах

Топ-платформи в Україні (по популярності):

1. Facebook — 19+ млн користувачів
• Демографія: 25-54 років
• Контент: новини, довгі пости, community groups
2. Instagram — 14+ млн користувачів
• Демографія: 18-34 років
• Контент: візуальний (фото, Reels, Stories)
3. Telegram — 20+ млн користувачів
• Демографія: різновікова
• Контент: новини, канали, чат-боти
4. TikTok — 12+ млн користувачів
• Демографія: 16-30 років
• Контент: короткі відео, тренди
5. LinkedIn — 4+ млн користувачів
• Демографія: 25-45 років, B2B
• Контент: професійний, бізнес-контент
6. YouTube — 25+ млн користувачів (перегляди)
• Демографія: всі вікові групи

Контент: довгі відео, туторіали, влоги

2. Platform-specific аналітичні фреймворки та метрики

Екосистема Facebook Analytics зосереджується на метриках залученості, включаючи реакції, коментарі, поширення та кліки, що відображає акцент платформи на споживанні інтерактивного контенту. Охоплення розрізняє органічне охоплення, яке показує користувачам контент без платної дистрибуції, та платне охоплення з рекламою. Враження кількісно визначають загальну кількість показів контенту, включаючи кілька переглядів одними й тими ж користувачами. Статистика сторінок надає демографічні дані про аудиторії, які взаємодіють з контентом, що допомагає в уточненні таргетування. Аналітика пост-рівня показує, які типи контенту, теми та час публікації генерують найвищу залученість, що допомагає оптимізувати контент-стратегію. Метрики відео включають перегляди з різними порогами завершення, середній час перегляду та криві утримання аудиторії, що візуалізують точні моменти відсіву глядачів, що є критично важливим для оптимізації відеоконтенту. Інтеграція Facebook Pixel пов'язує соціальний трафік з поведінкою на веб-сайті та конверсіями, що дозволяє створювати аудиторії ремаркетингу та відстежувати конверсії для рекламних кампаній.

Аналітика Instagram підкреслює ефективність візуального контенту за допомогою таких показників, як лайки, коментарі, збереження та поширення, причому коефіцієнт збереження є особливо цінним сигналом глибокої цінності контенту, оскільки користувачі додають його до закладок для подальшого використання. Різниця між охопленням та кількістю показів вказує на вірусність контенту, причому високий рівень показів відносно охоплення свідчить про кілька переглядів на користувача через репости та повторні відвідування. Відвідування профілю та кліки на веб-сайт вимірюють дії на нижній частині воронки продажів, демонструючи серйозний інтерес, що виходить за рамки пасивної взаємодії. Аналітика історій відстежує унікальний охоплення, виходи, відповіді та поведінку «вперед/назад», показуючи, які фрейми історій утримують увагу, а які втрачають глядачів. Instagram Insights надає демографічні та поведінкові дані про підписників, показуючи пікові години активності, що інформує про оптимальні графіки публікацій. Аналіз ефективності хештегів визначає, які теги стимулюють виявлення, а які – взаємодію, балансуючи прагнення до охоплення з підтримкою релевантності. Аналітика покупок в Instagram для брендів електронної комерції відстежує перегляди продуктів, натискання та покупки безпосередньо на платформі, що є дедалі важливішим каналом продажів.

Аналітика LinkedIn надає метрики контексту B2B, включаючи рівень залученості, коефіцієнт кліків, демографічні дані підписників, що розкривають рівні старшинства, галузі, розміри компаній та географічну концентрацію, що є цінним для таргетування B2B. Лідерство в думках вимірює ефективність контенту, поширює та коментарі від впливових членів мережі, індикатори того, чи контент резонує з особами, що приймають рішення, та галузевими експертами. Аналітика сторінок LinkedIn надає демографічні дані відвідувачів, розрізняючи підписників, співробітників та інших відвідувачів, виявляючи органічне залучення аудиторії поза межами існуючої бази підписників. Аналітика публікацій сегментує залученість за характеристиками аудиторії, показуючи, чи контент більше резонує з певними рівнями старшинства, функціями чи галузями, що сприяє персоналізації контенту. Звіти про спонсорований контент нагадують традиційну рекламну аналітику з показниками показів, кліків, конверсій та вартості, хоча й збагачені професійними демографічними накладаннями, унікальними для контексту LinkedIn. Темпи зростання кількості підписників на сторінку компанії свідчать про успіх у побудові бренду в професійному контексті, тоді як метрики адвокації співробітників вимірюють обмін контентом членами команди, посилюючи повідомлення компанії.

Аналітика Twitter зосереджується на швидкому споживанні контенту через покази, залученість, коефіцієнт залученості та кліки на посилання, що відображає розмовну природу платформи в режимі реального часу. Панель активності твітів показує ефективність окремих твітів, визначаючи успіхи винятків для зворотного проектування успішних атрибутів контенту. Кількість переглядів відео, коефіцієнти завершення та квартильні перегляди оцінюють ефективність відеоконтенту. Статистика підписників показує тенденції зростання, демографічні характеристики, інтереси та місцезнаходження. Аналіз найпопулярніших твітів визначає контент, який генерує найбільше показів чи залученості, виявляючи теми та формати, що резонують з аудиторією. Відстеження розмов у Twitter, що виходять за рамки власного контенту, контролює згадки брендів, використання хештегів та настрої на всій платформі, забезпечуючи моніторинг репутації та аналітику голосів клієнтів. Аналітика реклами в Twitter нагадує інші рекламні платформи з показниками ефективності на рівні кампанії, хоча збагачена цілями, специфічними для Twitter, такими як підписники, встановлення додатків чи перегляди відео. Можливості таргетування подій дозволяють використовувати трендові теми чи події, а аналітика показує залученість протягом періодів подій.

Аналітика TikTok відображає алгоритмічно кероване виявлення контенту на платформі за допомогою унікальних показників, таких як середній час перегляду, типи джерел трафіку, що розрізняють перегляди сторінки «Для тебе» та стрічки підписників, та території аудиторії, що демонструють неочікувані географічні концентрації через поширення вірусу. Показники проходження відео вказують на якість контенту, що утримує увагу протягом усієї тривалості, що є критичним сигналом для рекомендацій алгоритму. Перегляди профілю, підписки та звуки, що використовуються іншими, демонструють, що контент надихає аудиторію на дії, що виходять за рамки пасивного перегляду. Аналітика трендових звуків показує, що аудіодоріжки набирають обертів, надаючи можливості завдяки вірусним тенденціям. Показники участі в хештег-челенджах кількісно визначають кампанії з контентом, створеним користувачами, вимірюючи посилення кампанії бренду завдяки участі спільноти. Показники авторів для партнерств з інфлюенсерами включають показники автентичності підписників, рівень залученості та демографічні дані аудиторії, що гарантує, що аудиторія авторів відповідає цілям бренду. Винятково високий потенціал органічного охоплення TikTok порівняно з іншими платформами створює унікальні сценарії вимірювання, де невеликі акаунти можуть досягти вірусного поширення, що вимагає різних очікувань зростання порівняно з платформами, орієнтованими на підписників.

3. Ключові поняття

4. Оцінка якості взаємодії та аналіз настроїв

Універсальність показників залученості на різних платформах маскує значні відмінності в якості залученості, що вимагає аналітичних структур, що розрізняють поверхневі взаємодії від змістовної залученості, яка демонструє щиру зацікавленість чи адвокацію. Вподобання представляють найнижчий рівень зобов'язань щодо залученості, що вимагає одного дотику без явного схвалення чи поширення контенту в мережі користувача. Коментарі вказують на вищі інвестиції в залучення через зусилля щодо написання, хоча якість коментарів різко варіюється від загальних відповідей до суттєвих обговорень. Поширення представляють найвищу якість залученості для власного контенту, демонструючи достатню цінність контенту, щоб користувачі рекомендували його своїм мережам, ефективно діючи як адвокати бренду. Збереження на таких платформах, як Instagram, вказують на корисну цінність, оскільки користувачі додають контент до закладок для подальшого використання, що часто є більш цінним сигналом, ніж ефемерні лайки. Переходи за зовнішніми посиланнями вимірюють залученість, зумовлену наміром, коли користувачі шукають додаткову інформацію, просуваючись через воронку конверсії.

Розрахунки рівня залученості врівноважують абсолютну кількість залученості з показниками охоплення (чи підписників), нормалізуючи розмір аудиторії, що дозволяє проводити справедливі порівняння між обліковими записами різних масштабів. Існує кілька підходів до формулювання, включаючи залученість, поділену на охоплення, яка показує відсоток користувачів, що взаємодіють, (чи залученість, поділена на підписників), що вказує на активну частку аудиторії. Швидкість залученості вимірює швидкість накопичення взаємодії, що особливо актуально для таких платформ, як Twitter, де тривалість життя контенту стискається до годин. Метрики часу залученості, коли вони доступні, забезпечують кращі показники якості порівняно з метриками марнославства, показуючи фактичну увагу, захоплену контентом, а не пасивний вплив. Оцінка якості підписників відрізняє справжніх залучених підписників від неактивних облікових записів (ботів), розпізнавання інфляції кількості підписників без залученої аудиторії створює порожні показники. Темпи зростання аудиторії, контекстуалізовані з підтримкою залученості, показують, чи розмиває зростання залученість через менш кваліфікованих підписників (чи підтримує якість через розширення відповідної аудиторії).

Аналіз настроїв виходить за рамки кількісних показників, оцінюючи якісні емоційні розмови про бренди, продукти, теми （чи», забезпечуючи системи раннього попередження про проблеми з репутацією та виявляючи задоволеність клієнтів поза межами структурованих опитувань. Ручне кодування настроїв передбачає категоризацію людьми згадок у соціальних мережах як позитивних, негативних, （чи нейтральних», що забезпечує високу точність, але обмежену масштабованість. Автоматизований аналіз настроїв використовує обробку природної мови, класифікуючи текстові настрої за допомогою моделей машинного навчання, навчених на лінгвістичних шаблонах, що дозволяє масштабований аналіз великих обсягів згадок, хоча й з обмеженнями точності, особливо для сарказму, контекстно-залежних значень, （чи культурних ідіом. Відстеження еволюції настроїв з часом виявляє вплив запуску продуктів, маркетингових кампаній, （чи кризових подій на сприйняття бренду. Бенчмаркінг конкурентних настроїв порівнює настрої щодо бренду з конкурентами, надаючи уявлення про відносне позиціонування. Сегментація настроїв за темами аналізує настрої щодо різних лінійок продуктів, функцій, （чи атрибутів бренду, виявляючи конкретні сильні сторони （чи проблеми, що потребують уваги.

Соціальне слухання виходить за рамки моніторингу власного контенту та включає відстеження ширших розмов, у яких згадуються бренди, конкуренти, продукти чи галузеві теми в усій соціальній екосистемі, надаючи аналітику голосів клієнтів та конкурентну розвідку. Відстеження обсягу згадувань кількісно визначає інтенсивність розмов щодо тем, причому піки вказують на трендові події, що потребують дослідження чи реагування. Частка голосу вимірює обсяг згадувань бренду відносно конкурентів, що вказує на відносну частку уваги в галузевих розмовах. Ідентифікація лідерів думок виявляє акаунти, які керують значними обсягами розмов чи охоплюють велику аудиторію під час обговорення відповідних тем, інформуючи про можливості партнерства з лідерами думок. Виявлення нових тенденцій визначає теми, що набирають обертів, перш ніж вони стануть обізнаними з основною аудиторією, що дозволяє проактивно позиціонувати. Категоризація тем розмов кластеризує згадки за тематичними областями, виявляючи, які аспекти брендів, продуктів чи категорій аудиторія обговорює найчастіше. Географічне картографування розмов показує регіональні відмінності в темах, обсягах розмов, чи настроях, що сприяє диференціації регіональної стратегії.

5. Інстаграм та Фейсбук – два потужні джерела трафіку.

6. Органічна аналітика – Instagram Insights

Як відкрити Instagram Insights:

Instagram → Your Profile → Menu (≡) → Insights

Вимоги:

• Бізнес або Creator акаунт (не Personal)
• Мінімум 100 підписників

Розділи Instagram Insights:

Accounts Reached (Охоплені акаунти)

• За останні 7/30 днів
• Розбивка: Followers vs Non-Followers

Accounts Engaged (Залучені акаунти)

• Користувачі, які взаємодіяли з контентом
• Likes, Comments, Shares, Saves

Total Followers (Всього підписників)

• Динаміка зростання
• За період

Аналіз кожного поста:

Post → View Insights

Метрики:

- Reach (унікальні користувачі)

- Impressions (всі покази)

- Engagement (likes + comments + shares + saves)

- Follows (нові підписники з цього поста)

- Profile Visits

Джерела трафіку (Sources):

• Home — стрічка підписників
• Hashtags — знайшли через хештеги
• Explore — Explore сторінка (вірусність!)
• Profile — з вашого профілю
• Other — direct links, репости

Приклад аналізу:

Reels "5 помилок у харчуванні"

Reach: 100,000

  - From Followers: 10,000 (10%)

  - From Non-Followers: 90,000 (90%) ✅ → Вірусний!

Engagement: 8,500 (ER = 8.5%)

Saves: 1,200 → Високоцінний контент

Follows: 350 → Залучив нових підписників

Metrics per Story:

• Impressions — покази
• Reach — унікальні користувачі
• Replies — відповіді на Stories
• Exits — скільки закрили Stories

Interactions:

• Taps Forward — промотали вперед (контент нецікавий)
• Taps Back — повернулись назад (контент цікавий)
• Link Clicks — кліки на swipe-up / link sticker
• Sticker Taps — взаємодія зі стікерами (опитування, питання)

Приклад аналізу:

Story 1 (відео про рецепт):

Impressions: 5,000

Exits: 200 (4%) ✅

Taps Forward: 500 (10%) ⚠️

Replies: 50

→ Висновок: відео трохи довге, можна скоротити

Story 2 (опитування):

Poll Votes: 1,500 (30% від Impressions) ✅

Replies: 80

→ Висновок: інтерактивний контент працює відмінно

Специфічні метрики для Reels:

Plays (Відтворення)

• Кількість разів, коли Reels почали відтворювати
• Включає повторні перегляди

Accounts Reached

• Скільки унікальних акаунтів побачили

Engagement

• Likes, Comments, Shares, Saves

Average Watch Time

• Середній час перегляду
• Критична метрика! Instagram показує Reels з високим watch time частіше

Completion Rate (неофіційна метрика, розраховується вручну)

Якщо Reels 30 секунд, а Average Watch Time 25 секунд

→ Completion Rate ≈ 83% ✅ (дуже добре)

Джерела Reels:

• Reels Tab — вкладка Reels
• Explore — Explore page
• Home — Feed підписників
• Other

Приклад аналізу:

Reels "До/Після тренування"

Plays: 500,000

Reach: 450,000

Avg Watch Time: 22 сек (Reels 25 сек) → 88% completion ✅

Engagement: 25,000 (ER = 5.5%)

Follows: 800

Джерела:

- Explore: 70% → Вірусний контент!

- Reels Tab: 20%

- Home: 10%

→ Висновок: Алгоритм Instagram промотує цей Reels. Створити подібний контент.

Демографія:

• Вік і стать (наприклад: 25-34 жінки — 45%)
• Топ-локації (міста, країни)
• Мова

Активність підписників:

• Most Active Times — години, коли підписники найактивніші
• Most Active Days — дні тижня

Використання для оптимізації:

Insights: Ваша аудиторія найактивніша у вівторок та четвер о 19:00-21:00

→ Дія: Публікувати основний контент саме в цей час

→ Використовувати Instagram Scheduler для автоматизації

Followers Growth:

• Графік зростання підписників
• Дні з найбільшим/найменшим приростом
• Корелювати з опублікованим контентом

7. Платна аналітика – Meta Ads Manager

Доступ до Ads Manager:https://business.facebook.com/adsmanager

або

Facebook → Menu → Ads Manager

Структура інтерфейсу:

Campaigns (Кампанії)

  ↓

Ad Sets (Групи оголошень) — таргетинг, бюджет, розклад

  ↓

Ads (Оголошення) — креативи (зображення, відео, текст)

1. Delivery Metrics (Метрики показу)

Impressions (Покази)

• Скільки разів оголошення показалося

Reach (Охоплення)

• Скільки унікальних людей побачили

Frequency (Частота)

Frequency = Impressions / Reach

• Оптимально: 1-3
• 3-5: прийнятно
• 5: ad fatigue (втома від реклами) → потрібно оновити креатив

Link Clicks (Кліки на посилання)

• Кліки на CTA кнопку або посилання в оголошенні
• НЕ те саме, що "всі кліки"

Landing Page Views (Перегляди посадкової сторінки)

• Скільки людей реально завантажили вашу LP
• Link Clicks > Landing Page Views (частина відскакує під час завантаження)

Post Engagement

• Likes, Comments, Shares в рекламному пості
• Соціальні докази (social proof)

Amount Spent (Витрачено)

• Загальна сума витрат

CPM (Cost Per 1,000 Impressions)

CPM = (Витрати / Impressions) × 1,000

• Середній CPM в Україні: $2-8 (залежить від таргетингу)

CPC (Cost Per Click)

CPC = Витрати / Link Clicks

• Середній CPC: $0.10-0.50 (залежить від ніші)

CTR (Click-Through Rate)

CTR = (Link Clicks / Impressions) × 100%

• Середній CTR: 0.5-2%
• Високий CTR (>2%) → релевантна реклама, сильний креатив

Results (Результати)

• Залежить від мети кампанії:
• Traffic: Link Clicks
• Engagement: Post Engagement
• Conversions: Purchases, Leads
• Messages: Conversations Started

Cost Per Result

Cost Per Result = Витрати / Results

Conversion Rate

CR = (Conversions / Link Clicks) × 100%

ROAS (Return on Ad Spend)

ROAS = Purchase Value / Amount Spent

Приклад:

Campaign: "Spring Sale"

Витрати: 10,000 грн

Impressions: 500,000

Reach: 300,000

Frequency: 1.67 ✅

Link Clicks: 5,000

CTR: 1% ✅

CPC: 2 грн ✅

Landing Page Views: 4,200 (84% від кліків) ✅

Purchases: 150

Conversion Rate: 3% (150/5000)

Purchase Value: 60,000 грн

ROAS: 6 ✅✅

Cost Per Purchase: 67 грн

→ Відмінна кампанія! Масштабувати.

Ads Manager → Columns → Customize Columns

Рекомендовані колонки:

Performance:

- Reach, Impressions, Frequency

- Link Clicks, CTR (Link Click-Through Rate)

- CPC (Cost Per Link Click)

- Landing Page Views

Engagement:

- Post Reactions, Comments, Shares

Conversions (якщо налаштовано Pixel):

- Purchases, Add to Cart, Initiate Checkout

- Cost Per Purchase

- Purchase ROAS

- Website Conversions

Video (для відеореклами):

- Video Plays, ThruPlays

- Average Video Watch Time

By Delivery:

• By Age and Gender — ефективність по віку/статі
• By Country/Region — по геолокації
• By Placement — де показувалась реклама (Feed, Stories, Reels)
• By Device — Desktop vs Mobile

By Time:

• By Day — динаміка по днях
• By Hour — найкращий час для показу

Приклад використання:

Breakdown: By Age and Gender

Результати:

- Жінки 25-34: ROAS 8, CTR 2.5% ✅✅

- Жінки 35-44: ROAS 4, CTR 1.2% ✅

- Чоловіки 25-34: ROAS 1.5, CTR 0.4% ❌

→ Дія: Виключити чоловіків з таргетингу, збільшити бюджет на жінок 25-34

8. Метрики ефективності в соціальних мережах

Ключові метрики соціальних мереж

1. Метрики охоплення (Reach Metrics)

Reach (Охоплення)

Reach = Кількість унікальних користувачів, які побачили контент

• Organic Reach — безкоштовне охоплення
• Paid Reach — через рекламу
• Viral Reach — через репости/shares

Impressions (Покази)

Impressions = Загальна кількість показів контенту (включаючи повторні)

Frequency (Частота)

Frequency = Impressions / Reach

• Показує, скільки разів в середньому одна людина побачила контент
• Оптимально: 1-3
• Вище 5 → можлива втома аудиторії

Приклад:

Post A:

Impressions: 10,000

Reach: 8,000

Frequency = 10,000 / 8,000 = 1.25 ✅ (кожна людина побачила в середньому 1.25 рази)

Post B:

Impressions: 10,000

Reach: 1,500

Frequency = 10,000 / 1,500 = 6.67 ❌ (втома аудиторії, багато повторів)

2. Метрики залученості (Engagement Metrics)

Engagement (Залученість)

Engagement = Всі взаємодії з контентом:

- Лайки (Reactions)

- Коментарі (Comments)

- Репости (Shares)

- Збереження (Saves)

- Кліки на посилання (Link Clicks)

Engagement Rate (Коефіцієнт залученості)

Формула 1: ER по охопленню (найточніша)

ER = (Total Engagement / Reach) × 100%

Формула 2: ER по підписникам

ER = (Total Engagement / Followers) × 100%

Формула 3: ER по показам

ER = (Total Engagement / Impressions) × 100%

Приклад розрахунку:

Post: Reels про здорову їжу

Reach: 50,000

Likes: 2,500

Comments: 150

Shares: 200

Saves: 300

Total Engagement = 2,500 + 150 + 200 + 300 = 3,150

ER = (3,150 / 50,000) × 100% = 6.3% ✅ (відмінно для Reels!)

Що вважається хорошим ER:

Followers Growth (Зростання підписників)

Followers Growth Rate = ((New Followers - Unfollows) / Total Followers) × 100%

Приклад:

Початок місяця: 10,000 підписників

Нові підписники: +500

Відписки: -100

Кінець місяця: 10,400

Growth Rate = ((500 - 100) / 10,000) × 100% = 4% за місяць ✅

Що вважається хорошим:

• 2-5% / місяць — здоровий ріст
• 5-10% / місяць — швидкий ріст
• 10% / місяць — вірусний ріст (зазвичай тимчасовий)

Profile Visits (Відвідування профілю)

• Кількість користувачів, які перейшли на ваш профіль
• Показник інтересу до бренду

Website Clicks (Кліки на сайт)

• Кількість кліків на посилання в bio або постах
• Важлива метрика для конверсій

Video Views (Перегляди відео)

• Instagram/Facebook: перегляд >3 секунд
• TikTok: перегляд стартує одразу
• YouTube: >30 секунд або >50% відео

Video Completion Rate

Completion Rate = (Повні перегляди / Всі перегляди) × 100%

Average Watch Time (Середній час перегляду)

• Показує, наскільки контент утримує увагу
• Критична метрика для алгоритмів

Saves (Збереження)

• Користувач зберіг пост для перегляду пізніше
• Сигнал для алгоритму: контент цінний!
• Збільшує органічний reach

Link Clicks (Кліки на посилання)

• Кліки на посилання в постах, Stories, bio
• Показник намірів перейти до дії

Conversions (Конверсії)

• Цільові дії: покупка, реєстрація, заповнення форми
• Вимірюються через Meta Pixel або Conversions API

Conversion Rate

CR = (Конверсії / Кліки) × 100%

Cost Per Result (Ціна за результат — для реклами)

CPR = Витрати / Кількість результатів

9. Реклама в соціальних мережах та показники її ефективності

PPC спеціаліст – фахівець, який налаштовує та веде контекстну рекламу в Google Ads та інших системах. В його обов’язки входить залучення нових користувачів на сайт. PPC спеціаліст з контекстної реклами налаштовує її таким чином, щоб потенційні покупці, що шукають товар або послугу, зустрічали відповідне рекламне оголошення. Це фахівець, який планує, запускає та відповідає за оптимізацію кампаній контекстної реклами. Його обов’язки – це розробка стратегії, ключові слова і рекламні тексти, бюджет, оцінювання поведінки відвідувачів на сайті й рентабельність рекламних кампаній. PPC реклама (Pay-Per-Click) – це реклама в інтернеті, яка з’являється при перегляді відео, при пошукових запитах в Google. Оголошення для сайтів створені, щоб більше користувачів переходили та обирали саме цей контент. Отже, контекстна реклама покликана підняти трафік. Наповнення PPC-оголошень може бути різним, проте їх можна розділити за типом контенту: текстові, графічні та відео. Завдання PPC-спеціаліста – генерувати контент, який зацікавить користувача, а повідомлення були оригінальними та запам’яталися. Фахівець з контекстної реклами не тільки впливає на те, що користувачі побачать в пошуку, але також допомагає бізнесу/бренду залучати нових клієнтів.

Перед PPC спеціалістом ставлять такі завдання: • формування стратегії запуску контекстної реклами; • дослідження загального стану сторінки, поточні рекламні кампанії, пошук предмету блокувань, аналіз роботи сповіщень, огляд балансу акаунту. Складання плану кампанії на основі аудиту сайту. • налаштування рекламної кампанії. Спеціаліст відкриває необхідний сервіс і в кабінеті вносить відповідні дані: країну, формат оголошення, дані клієнта, налаштовує стратегії і повідомлення і т.д.; • аналітика – робота з графіками, таблицями. Кожен крок покупця необхідно відстежувати і аналізувати; • підготовка креативних заголовків та оголошень; • пошук оптимальних ілюстрацій для кожного оголошення; • аналіз ефективності реклами та збільшення конверсій; • формування медіа бюджетів та медіа планів; • залучення цільового трафіку; • аналіз статистики, порівняння ефективності різних каналів і одного каналу за різні періоди; • спостереження за поведінкою користувачів сайті; • відстежування дзвінків, з метою дізнатися кількість дзвінків, які забезпечила реклама; • підведення підсумків роботи за всіма кампаніями і майданчиками; • оптимізація кампанії; • організація звітності і синхронізація роботи з веб-дизайнером, менеджером, маркетологом. Для того щоб коректно прорахувати ефективність реклами, Вам необхідно визначити, в яких орієнтирах Ви рухаєтеся: які цифри будуть для Вас хороші, а які – небажані. Тому Вам потрібно точно знати наступні суми: • Чистий прибуток за товар/послугу (за вирахуванням усіх статей витрат – з/п співробітників, оренда офісу, витрати на рекламу тощо); • Конверсія – це важливий орієнтир, який у процентному співвідношенні покаже, скільки людей побачили Вашу рекламу, скільки по ній перейшли, скільки з них зробили замовлення та скільки його сплатили. До того ж акцентуйте увагу на конверсії Замовлення-оплата, це допоможе вирахувати точну вартість одного клієнта. • Пропускна здатність – це умовно приблизна величина, яка відображає, яку максимальну кількість замовлень Ви готові обробити. Також я раджу заздалегідь подумати над тим, що ви робитимете, коли перевищите цей ліміт, щоб у майбутньому не втратити клієнтів і прибуток.

Основні показники ефективності рекламних кампаній:

1) Публікації (реклама в розвитку бренда).

• Охоплення. Припустимо, Ви не переслідуєте прямий продаж, а хочете, щоб якнайбільше людей про Вас дізналося. Таким оголошенням можна підігріти

аудиторію, якщо Ви вже маєте рекламу на прямий продаж, або ж Ви знаєте, що безпосередньо з Вашим товаром прямі продажі не працюють. Відповідно, Ви

контролюєте показник охоплення та показів, і дивіться, скільки людей переглянули Вашу рекламу.

• Залученість. Якщо Ви хочете, щоб якомога більше людей бачило Вашу рекламу, Вам необхідно розуміти, як люди реагують на неї. Для цього потрібно стежити за

коментарями (а на Фейсбуці та за репостами). Тестуючи різні креативи та аудиторії, дивіться, що спрацювало краще та робіть на цьому акцент.

• Коментарі, репости та передплатники. Для розкручування бренду обов'язково читайте коментарі та стежте за всіма змінами у своєму обліковому записі.

2) Реклама на продаж.

• Кліки. Якщо Ваша мета – генерація лідів або кількість переходів на сайт, дивіться, які групи або оголошення спрацювали на кліки краще.

• Замовлення. Обов'язково обчислюйте, скільки людей зробили замовлення після натискання.

• Продаж. На цьому етапі прораховується та сама конверсія замовлення-оплата. 100% продажів не буває, тому розуміти співвідношення замовлень та покупок

дуже важливо. І на цій ситуації має вплив як реклама, а й сам продавець (сервіс), та її продукт (якість і ціна).

• Зрідка - охоплення, покази, залучення. Періодично переглядайте додаткову інформацію за цими показниками, щоб мати розуміння реакції людей.

3) Інше.

• Актуальність (релевантність) – наскільки Ваше оголошення подобається Вашій аудиторії.

• Можна подивитися вартість кліка залучення у вирву, якщо Ви залучаєте вирву продажів, а не продажу «в лоб».

• Будь-який показник Фейсбуку – за бажанням можна відслідковувати та аналізувати будь-які показники, які є в рекламному кабінеті.

• Як аналізувати показники? Використовуйте Google Docs (або Excel), де можна вираховувати необхідні показники за допомогою елементарних формул. Головне – постійно заповнювати документ, щоб не втратити жодного відстежуваного показника. Ну і, безумовно, необхідно робити висновки, виходячи з результатів

Ваших розрахунків, інакше аналітика не має сенсу.

10. Мета бізнес акаунт

Посилання: https://business.facebook.com/

Можливості:

✅ Публікація контенту

• Створення постів для Facebook та Instagram одночасно
• Планування публікацій (scheduler)
• Перегляд календаря контенту
• Збереження чернеток

✅ Inbox (Єдина скринька повідомлень)

• Повідомлення з Facebook Messenger
• Повідомлення з Instagram Direct
• Коментарі з обох платформ
• Швидкі відповіді (saved replies)
• Призначення повідомлень членам команди

✅ Аналітика (Insights)

• Огляд ефективності контенту
• Статистика аудиторії
• Зростання підписників
• Engagement metrics

✅ Реклама (Ads Manager)

• Створення рекламних кампаній
• Управління бюджетами
• Аналіз ефективності реклами
• A/B тестування

✅ Управління доступами

• Додавання членів команди
• Розподіл ролів (Admin, Editor, Analyst)
• Контроль дозволів

Структура Meta Business Suite:

Meta Business Suite

    ↓

Business Manager (опціонально для агенцій/великих компаній)

    ↓

Facebook Page + Instagram Business Account (linked)

    ↓

Ad Account (для реклами)

    ↓

Pixel / Conversions API (для відстеження)

Налаштування Meta Business Suite:

Крок 1: Створення бізнес-сторінки Facebook

facebook.com → Pages → Create New Page

Заповнити: Назва, Категорія, Опис, Контакти

Крок 2: Підключення Instagram

Facebook Page → Settings → Instagram

Connect Instagram Account → Увійти в Instagram

Крок 3: Доступ до Meta Business Suite

business.facebook.com → Вибрати Page

Автоматично з'являються обидві платформи

11. Аудиторії та таргетинг

Типи аудиторій:

Демографія:

• Вік (13-65+)
• Стать (Жінки / Чоловіки / Всі)
• Мова
• Рівень освіти
• Сімейний стан
• Робота (посада, роботодавець)

Локація:

• Країни, регіони, міста
• Радіус навколо адреси (1-80 км)

Приклад: Київ + радіус 20 км

→ Таргетинг на Київ та найближчі передмістя

• Виключення локацій

Таргетинг за локацією:

• People living in this location — живуть тут
• People recently in this location — відвідували останнім часом (туристи)
• People traveling to this location — плануюють поїздку

Інтереси (Interests):

Категорії:

- Business and Industry

- Entertainment

- Family and Relationships

- Fitness and Wellness

- Food and Drink

- Hobbies and Activities

- Shopping and Fashion

- Sports and Outdoors

- Technology

Приклад:

Бізнес: Доставка здорової їжі

Інтереси:

- Fitness and wellness → Yoga, Gym

- Food and drink → Healthy eating, Organic food

- Shopping → Online shopping

Поведінка (Behaviors):

• Purchase behavior — онлайн покупці, люксові покупці
• Device usage — iOS vs Android, планшети
• Travel — часті мандрівники, бізнес-мандрівники
• Expats — експати (українці за кордоном)

Detailed Targeting Expansion:

• Опція: "Expand audience" (рекомендується)
• Meta автоматично розширює аудиторію на схожих користувачів
• Може покращити результати на 10-20%

2. Custom Audiences (Власні аудиторії)

A. Website Traffic (Відвідувачі сайту)

Базується на Meta Pixel або Conversions API

Приклади аудиторій:

1. Всі відвідувачі за останні 30 днів

   Event: PageView

   Retention: 30 days

2. Відвідували конкретну сторінку

   Event: PageView

   URL contains: /product/nike-air-max

   Retention: 7 days

3. Додали товар в кошик, але не купили

   Include: AddToCart (last 7 days)

   Exclude: Purchase (last 7 days)

4. Здійснили покупку

   Event: Purchase

   Retention: 180 days

Налаштування:

Ads Manager → Audiences → Create Audience → Custom Audience

Source: Website

Pixel: (ваш Pixel)

Events: обрати події та часові рамки

Audience Name: "Abandoned Cart — 7 days"

B. Customer List (Список клієнтів)

Що можна завантажити:

• Email адреси
• Номери телефонів
• Facebook User IDs
• Instagram User IDs
• Mobile Advertiser IDs

Використання:

1. Ремаркетинг на існуючих клієнтів

   → Cross-sell, up-sell, repeat purchases

2. Виключення існуючих клієнтів

   → Не показувати рекламу з пропозицією для нових

3. Створення Lookalike на VIP-клієнтів

Процес:

1. Підготувати CSV файл

   Columns: Email, Phone, First Name, Last Name, Country

2. Хешувати дані (SHA-256) — опціонально, Meta зробить автоматично

3. Upload:

   Audiences → Create → Custom Audience → Customer List

   Upload file → Map columns

4. Match Rate: зазвичай 30-70%

Match Rate: % ваших контактів, які Meta знайшла у своїй базі

Типи:

Instagram:

• Відвідали ваш Instagram профіль
• Взаємодіяли з будь-яким постом чи оголошенням
• Надсилали повідомлення
• Зберегли будь-який пост

Facebook Page:

• Взаємодіяли зі Сторінкою
• Відвідали Сторінку
• Engagement з постами
• Кликнули на CTA кнопку

Video:

• Переглянули відео (25%, 50%, 75%, 95%)

Приклад:

Аудиторія "Video 75%" — переглянули мінімум 75% відео

→ Високозалучена аудиторія для ремаркетингу

Lead Form:

• Відкрили форму
• Заповнили форму

Events:

• Відповіли на запрошення
• Відвідали подію

Що це: Meta знаходить користувачів, схожих на вашу source audience (за demographics, interests, behavior)

Source Audiences (база для Lookalike):

• Custom Audience (Website, Customer List, Engagement)
• Pixel Events (Purchasers)
• Page Fans

Розмір Lookalike:

• 1% — найбільш схожі (вузька аудиторія, висока точність)
• 5% — баланс (рекомендується для старту)
• 10% — широка аудиторія (менш точна, більше охоплення)

Приклад створення:

Source: Customer List — Top 20% Spenders (1,000 людей)

Lookalike: 5%

Location: Ukraine

Result: Meta знайде ~1.5 млн українців, схожих на ваших VIP-клієнтів

Best Practices:

• Мінімум 100 людей в source (краще 1,000+)
• Використовувати якісну source audience (конвертовані, high-value customers)
• Тестувати 1%, 3%, 5% Lookalike окремо
• Оновлювати source audience регулярно (щомісяця)

Налаштування:

Audiences → Create Audience → Lookalike Audience

Source: (обрати Custom Audience)

Location: Ukraine (або інша країна)

Audience Size: 1-10%

Create Audience

12. Meta Pixel та Conversions API

Що таке Meta Pixel? JavaScript код, який встановлюється на сайт для відстеження дій користувачів

Навіщо потрібен: ✅ Відстеження конверсій (покупки, лідиі) ✅ Оптимізація рекламних кампаній ✅ Створення Custom Audiences ✅ Ремаркетинг ✅ Аналіз ефективності реклами

Крок 1: Створення Pixel

Meta Events Manager → Data Sources → Add → Meta Pixel

Назва: "My Website Pixel"

Website URL: yourdomain.com

Крок 2: Встановлення коду

Варіант A: Ручне встановлення

html

<!-- Meta Pixel Code -->

<script>

!function(f,b,e,v,n,t,s)

{if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod?

n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)};

if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version='2.0';

n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0;

t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0];

s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window, document,'script',

'https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js');

fbq('init', 'YOUR_PIXEL_ID');

fbq('track', 'PageView');

</script>

<noscript><img height="1" width="1" style="display:none"

src="https://www.facebook.com/tr?id=YOUR_PIXEL_ID&ev=PageView&noscript=1"

/></noscript>

<!-- End Meta Pixel Code -->

Вставити в <head> всіх сторінок сайту

Варіант B: Через Google Tag Manager (рекомендовано)

GTM → Tags → New

Tag Type: Custom HTML

HTML: (вставити Pixel код)

Trigger: All Pages

Save → Publish

Варіант C: Інтеграції платформ

• Shopify: Налаштування → Meta → Підключити Pixel
• WordPress: Plugin "PixelYourSite"
• WooCommerce: Facebook for WooCommerce

Крок 3: Перевірка

Meta Pixel Helper (Chrome Extension)

або

Events Manager → Test Events → введіть URL сайту

→ Відкрийте сайт, перевірте що події відправляються

Стандартні події Meta Pixel:

javascript

// Перегляд сторінки (автоматична подія)

fbq('track', 'PageView');

// Перегляд товару

fbq('track', 'ViewContent', {

  content_ids: ['1234'],

  content_type: 'product',

  value: 850.00,

  currency: 'UAH'

});

// Додавання в кошик

fbq('track', 'AddToCart', {

  content_ids: ['1234'],

  content_type: 'product',

  value: 850.00,

  currency: '

UAH' });

// Початок оформлення замовлення fbq('track', 'InitiateCheckout', { content_ids: ['1234', '5678'], num_items: 2, value: 1700.00, currency: 'UAH' });

// Додавання інформації про оплату fbq('track', 'AddPaymentInfo', { value: 1700.00, currency: 'UAH' });

// Покупка (найважливіша!) fbq('track', 'Purchase', { content_ids: ['1234', '5678'], content_type: 'product', value: 1700.00, currency: 'UAH', num_items: 2 });

// Пошук fbq('track', 'Search', { search_string: 'nike кросівки' });

// Лідогенерація (заповнення форми) fbq('track', 'Lead', { content_name: 'Newsletter Signup', value: 0.00, currency: 'UAH' });

// Реєстрація fbq('track', 'CompleteRegistration', { content_name: 'Account Created', value: 0.00, currency: 'UAH' });

---

**Conversions API (серверне відстеження)**

**Що це:**

Відправка подій з вашого сервера напряму до Meta (на додачу до Pixel)

**Чому важливо в 2024-2025:**

- **iOS 14.5+ блокування** → Pixel не завжди працює

- **Ad blockers** → блокують JavaScript Pixel

- **Privacy regulations** → cookieless майбутнє

**Conversions API вирішує ці проблеми:**

✅ Надійніше відстеження (server-side)

✅ Точніша атрибуція

✅ Кращі дані для оптимізації кампаній

**Як працює Dual Setup (Pixel + CAPI):**

Користувач робить дію ↓ Pixel (browser) → Meta Conversions API (server) → Meta ↓ Meta дедуплікує (event_id) і використовує найточніші дані

**Налаштування CAPI:**

**Варіант 1: Через партнерські інтеграції**

- Shopify

- WooCommerce

- Google Tag Manager Server-Side

**Варіант 2: Вручну (для розробників)**

```php

// PHP приклад

$access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN';

$pixel_id = 'YOUR_PIXEL_ID';

$data = [

  'data' => [

    [

      'event_name' => 'Purchase',

      'event_time' => time(),

      'event_id' => 'order_' . $order_id, // Для дедуплікації

      'event_source_url' => 'https://yoursite.com/checkout/success',

      'user_data' => [

        'em' => hash('sha256', strtolower($email)),

        'ph' => hash('sha256', preg_replace('/[^0-9]/', '', $phone)),

        'client_ip_address' => $_SERVER['REMOTE_ADDR'],

        'client_user_agent' => $_SERVER['HTTP_USER_AGENT']

      ],

      'custom_data' => [

        'value' => 1700.00,

        'currency' => 'UAH',

        'content_ids' => ['1234', '5678'],

        'num_items' => 2

      ]

    ]

  ],

  'access_token' => $access_token

];

$ch = curl_init("https://graph.facebook.com/v18.0/{$pixel_id}/events");

curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);

curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));

curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['Content-Type: application/json']);

curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);

$response = curl_exec($ch);

curl_close($ch);

Важливо:

• Використовувати той самий event_id у Pixel та CAPI для дедуплікації
• Хешувати (SHA-256) особисті дані (email, phone)
• Тестувати через Test Events

Що це: Оцінка якості даних, які ви надсилаєте Meta (0-10)

Що впливає на EMQ:

• Наявність email, phone (хешовані)
• User agent, IP address
• Click ID (fbclid, fbc, fbp)
• Event ID (для дедуплікації)

Як покращити EMQ: ✅ Збирати email при покупці/реєстрації ✅ Використовувати Conversions API ✅ Передавати максимум параметрів ✅ Правильно хешувати дані

Де перевірити EMQ:

Events Manager → Data Sources → Your Pixel

→ Overview → Event Match Quality Score

Оптимальні показники:

• EMQ 7-10: Відмінно ✅
• EMQ 4-6: Добре ⚠️ (є що покращити)
• EMQ 0-3: Погано ❌ (критично мало даних)

13. Social Listening та моніторинг бренду

Що таке Social Listening? Процес моніторингу згадок бренду, продуктів, конкурентів, ключових тем у соціальних мережах

Навіщо: ✅ Швидко реагувати на коментарі/відгуки ✅ Виявляти проблеми до їх ескалації (crisis management) ✅ Розуміти sentiment (позитивний/негативний настрій) ✅ Знаходити потенційних клієнтів (sales opportunities) ✅ Аналізувати конкурентів ✅ Виявляти тренди та insights

1. Brand Mentions (Згадки бренду)

- Назва компанії (з помилками та варіаціями)

- Назви продуктів

- Слогани

- Хештеги кампаній

- @mentions

2. Competitor Mentions

- Порівняння "Ваш бренд" vs "Конкурент"

- Незадоволені клієнти конкурентів → можливість залучити

3. Industry Keywords

- Терміни вашої ніші

- Проблеми, які вирішує ваш продукт

- Trending topics

4. Sentiment (Настрій)

- Positive: Чудовий продукт! Рекомендую!

- Neutral: Замовив продукт X

- Negative: Жахливе обслуговування!

Інструменти Social Listening:

Безкоштовні / Вбудовані:

Meta Business Suite → Inbox

• Всі коментарі з Facebook та Instagram
• Повідомлення
• Фільтри: Unread, Done, Spam

Google Alerts

• Посилання: https://www.google.com/alerts
• Email сповіщення про нові згадки бренду в інтернеті

Налаштування:

Query: "Назва вашого бренду"

Frequency: As-it-happens або Daily

Sources: News, Blogs, Web

TweetDeck (для Twitter/X)

• Моніторинг згадок, хештегів, ключових слів у реальному часі

Hashtag Tracking

• Відстеження хештегів через нативні інструменти платформ

Hootsuite

• https://www.hootsuite.com/
• Моніторинг всіх соцмереж в одному місці
• Sentiment analysis
• Звіти та аналітика
• Team collaboration

Brand24

• https://brand24.com/
• Згадки бренду в соцмережах, блогах, форумах, новинах
• Sentiment analysis
• Influencer identification
• Discussion Volume Chart

Mentionlytics

• https://www.mentionlytics.com/
• Моніторинг соцмереж + web
• Competitor analysis
• Alert notifications

Sprout Social

• https://sproutsocial.com/
• Комплексна платформа для SMM + listening
• Дорого, але потужно

BuzzSumo

• https://buzzsumo.com/
• Моніторинг контенту та згадок
• Аналіз конкурентів
• Influencer research

Кейс 1: Швидка реакція на скаргу

Social Listening виявив:

"@YourBrand замовлення #12345 прийшло пошкодженим 😡"

Дія:

→ Відповідь за 15 хвилин

→ Вибачення + безкоштовна заміна

→ Промокод -20% на наступне замовлення

Результат:

Клієнт оновив пост: "Дякую @YourBrand за швидке вирішення! 👍"

→ Негатив перетворений на позитив

Кейс 2: Sales opportunity

Користувач твітить:

"Хтось знає хороший сервіс доставки здорової їжі в Києві?"

Дія:

→ Відповісти (не спам!): "Привіт! Ми спеціалізуємось на цьому. Ось наше меню [лінк]. Можу відповісти на питання! 😊"

Результат:

Новий клієнт з organic reach

Кейс 3: Competitor analysis

Моніторинг згадок конкурента:

"Competitor X знову підняли ціни 😒"

Інсайт:

→ Їх клієнти незадоволені цінами

→ Можливість: Запустити кампанію з акцентом на доступність

Методи:

1. Manual (Ручний)

• Читати коментарі та класифікувати: 😊 / 😐 / 😠
• Точно, але довго

2. Automated (Автоматизований)

• Інструменти використовують NLP/AI
• Швидко, але можуть бути помилки (сарказм, іронія)

Метрики:

Net Sentiment Score = (Positive - Negative) / Total Mentions × 100%

Приклад:

Positive mentions: 150

Neutral: 50

Negative: 30

Total: 230

Net Sentiment = (150 - 30) / 230 × 100% = +52% ✅ (переважно позитивний)

Benchmark:

• +20% або вище: Дуже добре
• 0 до +20%: Нормально
• Негативний: Проблема! Crisis management needed

Що це: Скільки згадок вашого бренду порівняно з конкурентами

Share of Voice = (Ваші згадки / Всі згадки в ніші) × 100%

Приклад:

Ваш бренд: 1,000 згадок

Competitor A: 1,500

Competitor B: 800

Competitor C: 700

Total: 4,000

Your SOV = 1,000 / 4,000 × 100% = 25%

Використання:

• Benchmark проти конкурентів
• Відстеження зростання присутності бренду
• Оцінка ефективності PR кампаній

14. Social commerce analytics та конверсійне відстеження

Еволюція соціальної комерції розмиває межі між соціальною взаємодією та завершенням транзакцій, оскільки платформи впроваджують нативні функції покупок, що дозволяють знаходити, розглядати та купувати продукти, не виходячи з соціального середовища. Instagram Shopping дозволяє позначати продукти тегами в публікаціях та історіях, створюючи контент для покупок, де користувачі натискають на продукти для отримання детальної інформації та посилань для покупки. Аналітика тегування продуктів показує, які продукти генерують найбільше переглядів, натискань та остаточних покупок, що допомагає приймати рішення щодо мерчандайзингу для соціальних мереж. Instagram Checkout для відповідних компаній дозволяє здійснювати транзакції в додатку, забезпечуючи зменшення тертя порівняно з перенаправленням трафіку на зовнішні сайти електронної комерції. Аналітика оформлення замовлення відстежує воронки конверсії від перегляду продукту до завершення покупки, виявляючи точки відмови, подібно до традиційної аналітики електронної комерції. Facebook Shops створює персоналізовані вітрини у Facebook та Instagram, а аналітика відстежує відвідування магазинів, перегляди продуктів, додавання до кошика та покупки, забезпечуючи комплексні показники електронної комерції в соціальному контексті.

Аналітика покупок у Pinterest використовує високий рівень наміру купити на платформі, де користувачі активно шукають натхнення та ідеї для продуктів. Піни продуктів відображають ціни в режимі реального часу, наявність та прямі посилання на покупку, а аналітика відстежує збереження пінів, що вказує на розгляд покупки та кінцеві конверсії. Розширені піни автоматично синхронізують інформацію з веб-сайтів, забезпечуючи актуальність інформації про продукт, а аналітика відстежує, які продукти приносять найбільшу залученість та конверсії. Візуальний пошук за допомогою Pinterest Lens дозволяє користувачам фотографувати продукти, щоб знайти схожі товари для покупки, а аналітика показує, які типи продуктів успішно виявляються у візуальному пошуку. Завантаження каталогів дозволяє продавцям демонструвати всі асортименти продуктів на Pinterest, з автоматичним створенням пінів для товарів у каталозі та аналітикою, яка відстежує ефективність органічного пошуку порівняно з платною рекламою. Впровадження тегів Pinterest відстежує конверсії з трафіку Pinterest на зовнішні веб-сайти, що дозволяє вимірювати рентабельність інвестицій для маркетингових інвестицій Pinterest.

Партнерство TikTok Shopping з Shopify та іншими платформами електронної комерції дозволяє додавати посилання на продукти у відео, створюючи безперешкодні шляхи від пошуку контенту до покупки. Функції живих покупок дозволяють демонструвати продукти в режимі реального часу з негайною покупкою, поєднуючи розваги із завершенням транзакцій. Marketplace Creator Marketplace сприяє партнерству брендів і творців для просування продуктів, а аналітика відстежує атрибуцію продажів, керовану творцями. Хештег-челенджі, що включають розміщення продуктів, генерують посилення контенту, створеного користувачами, а аналітика кількісно визначає участь у челенджі та результуючий вплив на продажі. Складність атрибуції виникає, коли користувачі знаходять продукти на соціальних платформах, але здійснюють покупки через інші канали після додаткового дослідження чи розгляду, що вимагає складних моделей атрибуції, що пов'язують соціальні точки контакту з кінцевими конверсіями навіть на різних каналах та пристроях.

Інфраструктура відстеження конверсій вимагає впровадження специфічних для платформи пікселів відстеження на веб-сайтах, що фіксують соціальний трафік та подальші дії. Конфігурація подій визначає цінні дії, що складають конверсії, від покупок та реєстрацій до завантаження контенту та переглядів відео. Вікна атрибуції конверсій визначають часові рамки після показу реклами, протягом яких конверсії отримують кредит, зазвичай це 1 день перегляду та 7 днів кліку, хоча їх можна налаштувати залежно від бізнес-контексту. Атрибуція за кількома дотиками визнає, що соціальні мережі часто відіграють допоміжну роль, а не конверсії останнього дотику, що вимагає аналізу, що виходить за рамки простої атрибуції останнього кліку. Користувацькі визначення конверсій дозволяють відстежувати цінні дії, специфічні для бізнесу, поза стандартними конверсіями електронної комерції, такі як запити цінових пропозицій, бронювання консультацій чи реєстрації на демо-версії, що стосуються підприємств, що надають послуги. Відстеження офлайн-конверсій пов'язує онлайн-соціальний вплив з офлайн-діями, такими як відвідування магазинів чи покупки по телефону, замикаючи цикл атрибуції для омніканальних компаній.

15. Аналітика маркетингу впливових осіб

Аналітика маркетингу впливу оцінює партнерські відносини з творцями контенту, які мають сформовану аудиторію та довіру в певних нішах чи демографічних показниках, що вимагає структур оцінки вибору впливових осіб, ефективності кампанії та вимірювання рентабельності інвестицій (ROI). Процес виявлення та перевірки впливових осіб аналізує потенційних партнерів за розміром аудиторії, рівнем залученості, демографічними показниками аудиторії, якістю контенту, відповідністю бренду та історичними показниками партнерства. Кількість підписників забезпечує потенціал охоплення, хоча оцінка якості підписників виявляє фальшивих підписників чи інфляцію ботів, що вимагає вийти за рамки показників марнославства. Рівень залученості показує рівень активації аудиторії, причому справжні впливові особи підтримують постійну залученість, незважаючи на зростання аудиторії, тоді як підозрілі закономірності вказують на групи залученості чи куплені взаємодії. Аналітика демографічних показників аудиторії перевіряє відповідність аудиторії впливових осіб цільовим демографічним показникам бренду щодо віку, статі, місцезнаходження, інтересів, забезпечуючи релевантність. Аналіз контенту переглядає історичні публікації на предмет стандартів якості, узгодженості повідомлень, партнерства з конкурентами та ризиків суперечок.

Вимірювання ефективності кампанії відстежує охоплення контенту інфлюенсерів, залученість, трафік веб-сайту, конверсії та продажі, пов'язані з партнерствами. Унікальні промокоди, призначені окремим інфлюенсерам, дозволяють точно відстежувати атрибуцію конверсій, а також покупки безпосередньо до конкретних партнерств. Партнерські посилання з параметрами відстеження вимірюють кліки та конверсії, зумовлені контентом інфлюенсерів, що дозволяє використовувати моделі компенсації на основі ефективності. Відстеження використання хештегів бренду кількісно визначає, як контент інфлюенсерів стимулює участь підписників у кампаніях бренду, вимірюючи активацію аудиторії поза межами пасивного перегляду контенту. Розрахунки заробленої медіа-цінності намагаються кількісно визначити цінність публічності впливу інфлюенсерів шляхом порівняння з витратами на еквівалентне платне охоплення медіа, хоча методологічні дебати щодо відповідних орієнтирів оцінки тривають. Оцінка цінності довгострокового партнерства враховує стійкий вплив поза межами безпосередніх вікон кампанії, визнаючи зв'язки інфлюенсерів, що з часом формують кумулятивну впізнаваність бренду та довіру.

Аналітика якості аудиторії інфлюенсерів заглиблюється в поверхневі показники, щоб оцінити справжній вплив та автентичність залучення аудиторії. Моделі темпів зростання підписників виявляють органічне зростання на відміну від підозрілих сплесків, що свідчать про куплених підписників. Стабільність рівня залученості з часом відрізняє справжню залученість від штучно завищених показників. Оцінки автентичності аудиторії зі спеціалізованих інструментів позначають облікові записи ботів, неактивних підписників чи підозрілі моделі залученості. Аналіз якості коментарів відрізняє справжні розмовні коментарі від загальних відповідей, характерних для груп залучення. Аналіз перекриття аудиторії між кількома інфлюенсерами запобігає надмірним витратам на партнерства, що охоплюють практично однакову аудиторію. Відстеження конкурентних інфлюенсерів виявляє творців, які працюють з конкурентами, виявляючи галузеві партнерські ландшафти та потенційні можливості для співпраці чи переговори про ексклюзивність.

Порівняння ефективності мікроінфлюенсерів та макроінфлюенсерів часто показує, що мікроінфлюенсери з меншою, але високоактивною нішевою аудиторією мають кращі показники залученості та показники конверсії порівняно з мегаінфлюенсерами з більшою, але менш залученою аудиторією. Аналіз економічної ефективності розраховує вартість залучення, вартість за клік, вартість за залучення, порівнюючи партнерства інфлюенсерів з іншими маркетинговими каналами та між рівнями інфлюенсерів. Переваги автентичності, які мають менші творці, що підтримують тісніші зв'язки зі спільнотою, часто призводять до вищої довіри аудиторії та ефективності переконання, незважаючи на нижчий абсолютний охоплення. Стратегії диверсифікації портфеля балансують макроінфлюенсерів для охоплення з мікроінфлюенсерами для залучення та ефективності конверсії, а аналітика вказує на оптимальне поєднання для різних цілей кампанії.

16. Аналітика платної соціальної реклами

Платна соціальна реклама поєднує в собі складні можливості таргетування із соціальних платформ із комплексною аналітикою, що дозволяє детально оптимізувати кампанію та вимірювати рентабельність інвестицій (ROI). Вибір цілі кампанії визначає доступні підходи до оптимізації та відповідні показники успіху, з варіантами, що охоплюють впізнаваність бренду, охоплення, трафік, залученість, встановлення додатків, генерування лідів, конверсії або продажі з каталогу. Кампанії з підвищення обізнаності оптимізують охоплення та покази, вимірюючи частоту та дослідження просування бренду, які кількісно впливають на обізнаність. Кампанії, спрямовані на врахування потреб, залучають трафік, залученість або перегляди відео за допомогою таких показників, як коефіцієнт кліків, ціна за перегляд цільової сторінки, коефіцієнт завершення перегляду відео. Конверсійні кампанії оптимізують покупки на веб-сайті, надсилання лідів, встановлення додатків, що вимірюється за допомогою коефіцієнта конверсії, ціни за придбання та рентабельності інвестицій у рекламу.

Точність таргетування аудиторії дозволяє проводити детальну сегментацію за демографічними атрибутами, інтересами, поведінкою, створювати власні аудиторії на основі даних клієнтів, моделювати схожі аудиторії, а також ретаргетинг попередніх відвідувачів веб-сайту чи користувачів додатків. Демографічне таргетування аналізує ефективність за віковими діапазонами, статтю, місцезнаходженням, мовами, рівнем освіти, сімейним статусом та посадами, де це можливо, виявляючи, які сегменти демонструють найвищу залученість та схильність до конверсій. Таргетинг за інтересами охоплює користувачів на основі заявлених інтересів, вподобаних сторінок чи поведінкових сигналів, а аналітика порівнює широкі категорії інтересів з ефективністю нішевих інтересів. Поведінкове таргетування зосереджується на користувачах, які демонструють певну поведінку, таку як моделі покупок, використання пристроїв чи частота подорожей, а аналіз ефективності перевіряє прогнозованість поведінки для ймовірності конверсії. Ефективність користувацьких аудиторій на основі завантажених списків клієнтів, відвідувачів веб-сайту чи користувачів додатків дозволяє аналізувати відомі сегменти аудиторії порівняно з пошуком нових користувачів.

Моделювання схожих аудиторій визначає користувачів, які мають спільні характеристики з високоцінними існуючими клієнтами, що дозволяє здійснювати пошук потенційних клієнтів, зберігаючи при цьому релевантність таргетування. Відсотковий вибір схожих аудиторій збалансовує розмір аудиторії зі схожістю, причому вужчі відсотки дуже нагадують початкові аудиторії, але обмежують масштаб, тоді як ширші відсотки збільшують охоплення, але знижують точність. Аналіз ефективності на рівнях схожих аудиторій показує оптимальний баланс охоплення та якості для конкретних бізнес-контекстів. Виключені аудиторії запобігають марним витратам на показ реклами існуючим клієнтам, нещодавнім клієнтам, які здійснили конверсію, чи низькоякісним сегментам, визначеним за допомогою аналізу ефективності. Аналіз перекриття аудиторій показує, скільки користувачів потрапляє в кілька цільових сегментів, що допомагає приймати рішення щодо консолідації аудиторій чи коригування ставок для користувачів, що перекриваються.

Креативна аналітика аналізує варіації ефективності різних рекламних форматів, включаючи окремі зображення, карусельну рекламу, відеорекламу, колекційну рекламу та рекламу в історіях, виявляючи, які формати найкраще відповідають різним цілям. Тестування графічної реклами порівнює статичні візуальні елементи, досліджуючи, які знімки продуктів, зображення способу життя, графіка, повідомлення чи забезпечують оптимальну ефективність. Аналітика відеореклами відстежує показники завершення на порогах перегляду 25%, 50%, 75% та 100%, виявляючи саме тоді, коли падає увага глядачів, що вимагає коригування контенту. Звіти про карусельну рекламу показують показники свайпів та взаємодію залежно від позиції, що показує, чи взаємодіють користувачі після першої картки. Динамічна оптимізація креативу автоматично тестує комбінації заголовків, зображень, відео, описів та закликів до дії, а аналітика виявляє виграшні комбінації елементів. Моніторинг втоми реклами відстежує зниження продуктивності з часом, коли аудиторія бачить рекламу повторно, вказуючи, коли потрібне оновлення креативу, запобігаючи зменшенню віддачі від надмірного показу.

Оптимізація розміщення аналізує різницю в ефективності між розміщеннями в стрічках, історіях, роликах, мережі аудиторії, месенджерах, вказуючи, де реклама генерує найефективніші результати. Автоматичні розміщення дозволяють алгоритмам розподіляти бюджет між розміщеннями для оптимальної продуктивності, тоді як ручний вибір розміщення забезпечує контроль над стратегічними уподобаннями. Порівняння продуктивності пристроїв виявляє ефективність мобільних пристроїв у порівнянні з настільними комп'ютерами, часто демонструючи домінування мобільних пристроїв для звичайного перегляду, тоді як настільні комп'ютери сильніші для складного розгляду або контекстів B2B. Аналіз часу доби та дня тижня показує, коли цільова аудиторія найактивніша та найсприйнятливіша, що допомагає визначити стратегії розподілу часу доби, концентруючи бюджети у вікна з високою продуктивністю. Аналіз розподілу частоти показує, скільки разів користувачі бачать рекламу, з оптимальним балансом частоти, достатнім для експозиції для утримання повідомлення, не переходячи на дратівливу територію надмірного показу.

17. Висновки

Веб-аналітика соціальних мереж вимагає адаптації фреймворків від традиційної цифрової аналітики до унікальних характеристик соціальних платформ, включаючи показники, орієнтовані на залученість, виміри настроїв, алгоритмічний розподіл контенту та складність атрибуції з розширених шляхів клієнтів. Різноманітність платформ вимагає вивчення кількох нативних інтерфейсів аналітики, одночасно прагнучи єдиного погляду на всіх платформах для цілісної оцінки ефективності соціальних мереж. Універсальність показників залученості маскує значні відмінності якості, вимагаючи нюансованої інтерпретації, розрізняючи поверхневі взаємодії від змістовної залученості, що вказує на справжній інтерес та підтримку. Соціальне прослуховування та аналіз настроїв розширюють аналітику за межі власного контенту до ширшої екосистеми розмов, надаючи аналітику голосів клієнтів та можливості моніторингу репутації, доповнюючи структуровану аналітику.

Еволюція соціальної комерції, що поєднує пошук контенту з завершенням транзакцій, створює нові вимоги до аналітики, поєднуючи показники залученості з ключовими показниками ефективності електронної комерції, хоча атрибуція залишається складною, коли точки контакту з соціальними мережами впливають на покупки, що здійснюються через інші канали. Аналітика маркетингу впливу вимагає спеціалізованих структур для вибору партнерів, відстеження ефективності кампаній та вимірювання рентабельності інвестицій, причому мікроінфлюенсери часто забезпечують вищу ефективність залучення та конверсії, незважаючи на менший абсолютний охоплення порівняно з мегаінфлюенсерами. Платна реклама в соціальних мережах забезпечує найповнішу аналітику завдяки детальному таргетуванню, контрольованим експериментам та прямому відстеженню конверсій, хоча обмежені платформою методи обмежують видимість повного шляху клієнтів, що вимагає додаткових інструментів для цілісного вимірювання. Еволюція конфіденційності фундаментально змінює вимірювання соціальних мереж через обмеження відстеження, що вимагає стратегій даних першої сторони, змодельованих показників та агрегованої звітності, адаптуючись до реальності після використання файлів cookie, зберігаючи при цьому достатню аналітику для оптимізації. Ефективна аналітика соціальних мереж балансує кількісні показники ефективності з якісними висновками, отриманими з настроїв та слухання, пов'язуючи соціальну активність з бізнес-результатами, водночас визнаючи нематеріальну цінність від побудови бренду та розвитку спільноти.

Маємо наступні ключові інсайти:

1. Соціальні мережі = не тільки engagement

• Метрики vanity (лайки, підписники) < бізнес-метрики
• Фокус на: Website clicks, Conversions, ROAS
• Але engagement важливий для органічного reach

2. Кожна платформа унікальна

• Instagram: Візуал, Stories, Reels
• Facebook: Community, довгий контент
• TikTok: Short-form video, trends
• LinkedIn: B2B, професійний контент
• YouTube: Long-form video, освітній контент

3. Органіка + Реклама = найкращий результат

• Органіка: Community building, brand awareness
• Реклама: Швидкі результати, масштабування
• Синергія: Lookalike на органічній аудиторії

4. Дані = конкурентна перевага

• Використовувати Insights для оптимізації
• A/B тестування всього
• Адаптуватись до змін алгоритмів

5. Privacy-first майбутнє

• Менше залежності від cookies
• First-party data критична
• Conversions API обов'язкова

6. Social Listening = proactive підхід

• Реагувати до ескалації проблем
• Знаходити opportunities
• Розуміти аудиторію глибше

📊 Аналітика:

• Перевіряти Insights мінімум раз на тиждень
• Створити dashboard з ключовими KPI
• Порівнювати periods (WoW, MoM)

🎯 Таргетинг:

• Почати з Core Audiences
• Додати Website Remarketing (must have!)
• Експериментувати з Lookalike
• Виключати конвертованих користувачів

📈 Оптимізація:

• Вимикати неефективні оголошення (ROAS < мінімуму)
• Масштабувати переможців (+20-50% бюджету)
• Оновлювати креативи кожні 2-4 тижні (ad fatigue)

🎨 Контент:

• Аналізувати, який контент працює (Top Posts)
• Дублювати успішні формати
• Адаптувати під кожну платформу

18. Питання для підготовки

• Охарактеризуйте фундаментальні метричні відмінності між аналітикою соціальних медіа та традиційною аналітикою веб-сайтів.
• Проаналізуйте ієрархію якості залученості від лайків через коментарі до акцій з точки зору створення цінності бренду.
• Порівняйте аналітичні можливості та доступність показників на основних соціальних платформах, включаючи Facebook, Instagram, LinkedIn, Twitter та TikTok.
• Поясніть проблеми в атрибуції для соціальних медіа, враховуючи розширені шляхи клієнта та міжканальні шляхи конверсії.
• Розгляньте підходи до аналізу настроїв, включаючи ручне кодування та автоматизовані підходи до обробки природної мови.
• Розкрийте роль соціального прослуховування, що поширюється за межі аналізу власного вмісту до ширшого моніторингу розмов.
• Проаналізуйте вимоги до аналітики соціальної комерції, поєднуючи показники взаємодії з відстеженням конверсій електронної комерції.
• Охарактеризуйте структуру маркетингової аналітики впливових осіб, яка охоплює відкриття, перевірку, вимірювання кампаній та оцінку ROI.
• Порівняйте характеристики мікро-інфлюенсерів та макро-інфлюенсерів та міркування щодо економічної ефективності.
• Розгорніть аналітику платної соціальної реклами, що охоплює оптимізацію таргетингу, тестування креативів, аналіз розміщення та відстеження конверсій.

19. Завдання для самостійного опрацювання

1. Проведіть комплексний аудит соціальних мереж для аналізу ефективності бренду на кількох платформах за допомогою єдиної панелі інструментів.
2. Створіть систему оцінки якості взаємодії, яка розрізняє поверхневі показники від змістовних взаємодій, що вказують на справжній інтерес.
3. Виконайте проєкт аналізу настроїв, збираючи згадки про бренди, категоризуючи настрої, визначаючи теми та відстежуючи їхню еволюцію з часом.
4. Розробіть систему моніторингу соціальних мереж, яка відстежує згадки брендів, активність конкурентів, галузеві тенденції та розмови з інфлюенсерами.
5. Підготуйте ідентифікацію лідерів думок та аналіз перевірки для можливостей партнерства з конкретним брендом, оцінюючи відповідність аудиторії та потенціал партнерства.
6. Створіть експеримент з платною рекламою в соціальних мережах, тестуючи сегменти аудиторії, варіанти креативу та варіанти розміщення зі статистичною точністю.
7. Побудуйте модель атрибуції, яка пов'язує точки контакту в соціальних мережах з конверсіями, що відбуваються через інші канали, використовуючи підхід багатоканальної атрибуції.

20. Додаткові матеріали

Аналітика платформи: Facebook Business Suite – уніфікована аналітика для ресурсів Facebook та Instagram LinkedIn Campaign Manager – аналітика реклами B2B та аналіз сторінок компанії Twitter Analytics – аналітика ефективності твітів та аудиторії TikTok Analytics – показники ефективності відео та аналіз аудиторії Pinterest Analytics – ефективність пінів та демографічні дані аудиторії

Сторонні аналітичні платформи: Sprout Social – уніфіковане управління соціальними мережами та аналітика на різних платформах Hootsuite Insights – соціальний моніторинг та аналітика, що поєднує кілька джерел даних Brandwatch – платформа для корпоративного соціального моніторингу та споживчої розвідки Rival IQ – конкурентний бенчмаркінг та аналіз соціальних мереж Socialbakers – платформа для маркетингу та аналітики соціальних мереж на базі штучного інтелекту

Дослідження та лідерство думок: Social Media Examiner – новини галузі, тенденції та найкращі практики; Buffer Blog – стратегія та аналітика соціальних мереж; Sprout Social Insights – звіти про дослідження соціальних мереж на основі даних; Hootsuite Social Trends – щорічне дослідження тенденцій соціальних мереж; Pew Research Center Social Media – демографічні дослідження та дослідження тенденцій використання.