專門的文章研究過。

對標賬號不只是對標直接的競品，還可以包括在某些角度有競爭關系的賬號，還可以包括興趣點，目標人群，內容風格等高度重合的賬號。

對標分析的主要價值在于為內容創作和運營動作優化提供借鑒。

在電商領域常會做競品數據分析，但是內容領域，由于通常和你搶奪流量的賬號眾多且并不僅僅來自你的直接競爭對手，并且缺乏專門的數據。所以并不會每周做對標賬號的數據分析，注重自己的內容就好了。

五

非自有賬號分析

如果需要找博主做推廣，這時需要評估這些博主的數據。

單純看粉絲數的方式容易誤差很大。

如果能建立不錯的數據分析模型，就能夠比較方便篩選博主，以及給出對應的合適定價。

與廣告效果相關性最強的數據是轉化率，這個數據需要經過多次測試逐漸精確。同一個博主發的內容，即使閱讀量相同，不同的文案，轉化率也可能相差幾倍。

除了轉化率，相關性比較高的數據就是閱讀量。一篇筆記的閱讀量越高，我們認為通常就帶來了越高的銷量。但是不同類型的內容，轉化率相差其實不小，幾倍甚至十數倍的轉化率差異。有的筆記屬于高點擊率低轉化率類型，有的筆記屬于低點擊率高轉化率類型。

兩種解決方式，第一種是通過數據分析經驗的不斷積累，我們可以將筆記分為幾種類型，同類型的筆記進行比較，這樣同類型筆記的轉化率至少不會相差太遠。這種解決方式需要不斷的數據分析研究，有一定難度。

第二種是通過多個合作案例不但積累，測出平均數據，這種方式可以一定程度減小誤差，操作也簡單。

由于博主并不一定想讓你看到真實閱讀量，或者在初步篩選的過程中不方便調查閱讀量。所以一般流行的策略是統計點贊量。不過有些類型的筆記點贊率能夠達到10%-20%，有些類型的筆記點贊率連0.1%都不到。以及有些博主的筆記點贊主要來自少數忠實粉絲或者互贊買贊行為。

50贊以下的筆記容易通過互贊買贊等行為造假，所以存在數據造假的可能。不過在初步篩選中這個并不重要。

按照千贊標準來評估爆文的方式也并不可靠。有些筆記1000贊對應的閱讀量才1w左右，有些筆記10w閱讀量才100個贊。

所以，在建立合作前的篩選賬號階段，我們起碼要統計以下數據：昵稱、粉絲數、總贊藏數、置頂帖標題、置頂帖點贊量、最近10篇或最近2個月內容平均點贊量、最近2個月最低點贊量、30%分位作品點贊量、作品風格、作品內容形式。

最低點贊量是用于估算來自粉絲的流量。當幾乎沒有被系統推薦時，作品的點贊量就處于洼地，這時的點贊幾乎都來自于粉絲。

30%分位作品點贊量可以用來預測你的投放能夠拿到的較樂觀結果是怎樣的。

基礎預測公式可以參考如下，之后再根據實際執行的數據調整優化。

預期閱讀量=預期點贊量/3%

預期銷量=預期閱讀量×預期轉化率（1%）

預期產出=預期銷量×售價

這樣就可以初步估算出這個博主帶來的預期產出會是多少，然后決定廣告費最多可以給多少。注意預期產出的計算建議根據實際經驗反復測算，我們給出的初始數據僅供缺少數據的情況下參考。前期建議先做保守估計，就是預期產出降低5-10倍。