1、首先打開facebookapp，點擊下方的消息，點擊互動消息，在主頁訪客中就會顯示訪客瀏覽量人數。
2、打開手機，找到桌面上的facebook短視頻軟件，點擊進入，在facebook界面上，找到右下方的我的選項，點擊進入。
3、在我的界面中，找到作品那一欄，點擊切換，在作品界面中，就可以在每個視頻的下方看到瀏覽量了。
一、不同平臺下的自媒體生態
對于平臺來說，創作者是什么？
如果把平臺比作一個商場的話，不同的平臺會有不同的選擇，最典型的兩種類型莫過于：自營 V.S 第三方運營。
一種情況下，整個商場全部是直營的店鋪。
在這樣的平臺下，每個貨架都是商場自營，所有的創作者對于商場而言，都只是供貨商。
另一種情況下，商場只提供位置，所有交得起入場費的店鋪都可以入駐。
在這樣的平臺下，每個貨架都是創作者自己運營的。
直營商場的好處當然是體驗可控、甚至于能夠在某個特定垂類人群身上做到近乎可量化范圍內的極致。
由于其收取的是商品流通中的利潤，所以在短期內可以攫取巨大的紅利，并用這些利潤去給商場自身打廣告，做新客獲取。
但這樣做的壞處也很顯然，就在于供貨商的角度缺乏靈動性，只作為供貨商的創作者，由于缺乏足夠的利潤激勵，很難生長出全新的品牌。
開放給第三方運營的商場，其好處當然是供貨商的靈活性和多樣性，商場賺取的是房租而非商品流通過程的利潤。
一個常見的問題是，這種完全開放給第三方運營的商場是否會用戶體驗崩塌，比如會有各種在商場入口發小廣告的，以各種圖謀短線的方式來吸收商場的流量。
這就是局部失控與全局可控的關系。
在國內，全部直營的商場比比皆是；近乎完全開放給第三方運營的大商場，則恐怕只有買粉絲了吧。
在所有平臺都在告訴你什么是對的時候，只有買粉絲很克制地告訴你什么是錯的。
二、數據驅動自媒體迭代
站在自媒體的角度，又該如何面對平臺？
如何應用數據驅動的方式，更加目標導向的面對不同平臺呢？
首先，自媒體面臨的問題是平臺選擇。
由于不同的平臺有不同的分發規模和不同的發展階段，所以，更應該選擇適合自己品牌調性的平臺，選擇符合自己長線商業化變現角度的平臺。
要區分清楚，哪些平臺是叫好不叫座、哪些平臺是叫座不叫好。
如果做電商導向的自媒體，那么基本上微博買粉絲是必選項。
通過匯集全網各平臺的流量，來實現自己對廣告主的全網閱讀量（播放量）的承諾。
因為每個平臺的投入都需要牽涉到運營人力，所以如果一個平臺的投入產出比不能夠達到預期，就應該主動止損，避免進一步的資源投入。
在自媒體確定了自己選擇的平臺之后，就需要深究不同平臺的分發特點，來進行針對性的運營從而提升自己在相應平臺的曝光量。
常見的三種平臺：編輯分發、訂閱分發和算法分發平臺。
對于編輯分發平臺，最快速的方法一定是維系好和平臺的關系。
因為在這樣的平臺上，其推薦位置都是人工分配的，更好的編輯關系能夠保證自媒體有更好的流量曝光。
在編輯分發的平臺上，時不時的會有相應的官方活動、積極地配合官方導向，就能從流量傾斜政策中獲取紅利。
對于訂閱分發平臺，做粉絲，做垂直品類粉絲是不二法門。
借由買粉絲，其實大家能夠看到一些常見的誘導分享的手段。
由于買粉絲是一個規定行業下限，而非設定上限的開放式環境。所以在這樣的平臺上進行運營，首先需要保證自己有足夠高的敏感度，對于一些新的傳播形態可以及時跟進，從而最大化的獲取時間差的紅利。
比如，最近的買粉絲小游戲，在前兩周鋪天蓋地的通過買粉絲群分享獲得拉新機會；而最近幾日，這條通路就完全被官方封禁了。
對于算法分發平臺，盡管平臺關系維護和粉絲數積累都需要，但是最需要投入的還是對于內容的包裝。
因為你的內容不僅僅要抓住人的眼球，同時也要能夠對機器算法的胃口。
通過研究過往一段時間的平臺熱門關鍵詞，能夠給內容的標題封面包裝提供一些借鑒。
在我看來，運營的非常好的一個自媒體品牌非二更莫屬，細細觀察，其在不同的平臺上都有不同的運營策略。
比如，在頭條上的分發，二更就全面的在使用雙標題、雙封面的方式進行自己的內容包裝。
一些視頻內容能夠在非常短的時間內就獲得了上百萬的曝光量。
不同平臺上的不同運營方式，本質上還是一個數據驅動，目標導向的過程。
以下進行更細粒度的拆解：
他山之石可以攻玉，首先和大家介紹的是在國外，將數據分析指導內容生產做的非常極致的BuzzFeed。
BuzzFeed的員工總數逾千人，擁有全球新聞團隊、自家視頻制作工作室、尖端數據運算中心和內部創意廣告機構，每月全網超過50億次閱讀，怎么看都是一個龐大的媒體集團。
然而，當我們深入了解BuzzFeed的工作流程后就會發現，與其說它是一家媒體公司，不如說它是一家科技公司。
“數據驅動內容創作”，這是BuzzFeed給自己貼上的標簽。
在這家公司的內容創作和分發過程中，反饋閉環（FeedbackLoop）是出現頻次最高的術語：
通過將市場環境和讀者反饋數據盡可能的量化和結構化，及時反饋給運營人員、內容編輯，從而構成了輔助創作的一個閉環。
由于很早就樹立了“將內容分發到用戶常駐的平臺，而非吸引用戶到自己的平臺看內容”的思路，YouTube、Facebook，Twitter、Vine等一眾平臺都成為了BuzzFeed的戰場。
為了更好的理解用戶反饋，BuzzFeed追蹤收集并匯總了各個平臺上的閱讀傳播和互動數據。
比起閱讀量、分享量這些結果指標，其更關心內容分發和傳播的過程。
以下圖為例：如果只看終態數據，那么報表展示給你的無非是一篇內容從不同的平臺渠道上獲取了多少流量而已（下圖左）。
但是深究下來，這些流量是如何來的呢？
是通過Facebook或Twitter上的分享，還是通過郵件的傳播？
哪些節點帶來了更大的輻射量和擴散量？
只有深入分析傳播路徑，才能給出這個問題的答案（下圖右）。
不止于結果， BuzzFeed開始探究一篇內容的傳播軌跡，他們開了一套名為Pound（Process for Optimizing andUnderstanding Network Diffusion）的系統。
通過給同一頁面的不同分享追加不同參數的方式，來追溯內容在網絡上的傳播過程。
通過這套系統，人們意識到：傳播并不是一棵簡單的傳播樹，而是一片密集的傳播森林。
每一次分享都構成了一棵新樹，如果一個人的社交好友很多，那么這個節點的一度關系觸達就會很廣。
如果內容的質量一般沒有引發進一步的傳播，那么就會止步為一棵低矮的樹；如果內容引發了大量的傳播，就會變為一個繁茂的大樹。
由于社交傳播對于內容的影響力貢獻巨大，BuzzFeed在衡量內容價值時，會更看重社交分享所帶來的閱讀量，并以名為“病毒傳播提升系數（ViralLift）”的指標來衡量這一過程。
對于粉絲已經超過百萬、內容閱讀篇篇10W 的自媒體大號來說，這一衡量指標的制定不難理解。
有了技術追溯的支持，內容團隊才能夠總結出不同平臺之上的內容偏好和病毒傳播模式。
人們往往會夸大BuzzFeed的內容三把斧“清單體、短視頻和小測驗”，卻忽視了在這些內容背后更深層次的數據支持。
具體到我們日常的內容閱讀分析和粉絲分析過程當中，有哪些可以供分析注意的數據？
對內容分析來看，可以分為一次打開和打開后的體驗。
一次打開是指不依賴于社交傳播和搜索傳播所帶來的閱讀量。
對于微博買粉絲等粉絲分發平臺，是指粉絲帶來的閱讀量。
影響內容一次打開率最直接的因素有兩個：
活躍粉絲量和內容包裝
無論是粉絲分發平臺還是推薦分發平臺，活躍粉絲量都會影響內容展示的基本盤，只是傳導系數不太一樣罷了。
對于粉絲分發的平臺，你有多少活躍粉絲就意味著有相應比例的基礎展示量。
對于非粉絲分發的平臺，你的活躍粉絲量會被視作你在平臺上的貢獻程度和受眾情況從而影響分發權重。
同樣的一篇內容，10萬活躍粉絲的賬號發布一定比1萬活躍粉絲的賬號發布會獲得更大的基礎展示量。
內容包裝影響的是從展示量到閱讀量的轉化過程，更好的標題和封面圖就像是精致的產品包裝一樣，有助于更好的促成轉化。
比如在頭條號平臺上，就支持了一個非常酷的雙標題雙封面功能，能夠給創作者對內容不同包裝的機會。
對于標題，我習慣于引用咪蒙的觀點：“不能在一秒鐘看明白的標題，不適合傳播，不是讀者理解不了，而是他只能給咱們一秒鐘。”
在咪蒙的工作方式中，她會把當天寫好的內容發出來，交于自媒體小組的員工開始取標題。15-20分鐘內，每人至少取5個標題。
這樣，每一篇內容背后，都有近100個標題！
咪蒙隨后會從中挑出5-6個標題，放到3個由用戶顧問群里投票（每個顧問群都有人負責統計票數）。
咪蒙會參考最終的投票結果，決定用哪一個標題。
這種方式，其實就構建了一個最樸素的AB系統來驗證標題對于內容一次打開率的影響。
為了便于比較，我們通常計算一次打開率而非打開量。
對于粉絲分發平臺，一次打開率=閱讀量/粉絲量
一次打開率對于不同分發模式的平臺有不同的意義：
在粉絲分發的平臺上，一次打開率能比閱讀量更好地衡量自媒體賬號的價值。
為了保證更高的一次打開率，需要更科學地獲取精準粉絲、重視粉絲群體的互動維護，使得自身始終能夠保持較高的粉絲觸達率。
對于推薦分發平臺，一次打開率考量了自媒體對平臺分發特點的認知和對內容包裝功力。
一次打開率（推薦點擊率）高就意味著具有成為爆款的可能。甚至會收獲比粉絲分發平臺更大的閱讀量。
三、閱讀體驗
如果說一次打開代表了上門推銷人員成功敲開了用戶的房門，那么閱讀體驗衡量的就是用戶是否會為這次推銷最終選擇買單。
用戶是帶著對作者品牌和對標題封面的認知預期打開內容的，只有實際消費體驗與預判一致、甚至超出預判，才算得上是好的閱讀體驗。
我們之所以抵觸標題黨，并非因為它駭人聽聞，而是因為用戶抱著駭人聽聞的預期，點擊進入詳情頁之后才發現內容平淡無奇。
想要衡量消費體驗，內容的消費比例是一個重要的指標。
對于視頻來說是播放進度和播放時長（因為用戶會有快進的行為，所以100%的播放進度并不意味著100%的播放時長）。
平均消費比例越高，代表用戶的認可度越高、消費體驗越好。