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微博分析工具,新浪微博能用什么访客统计工具或网站吗?

2021-07-29 16:21:52 暂无评论 微博运营

新浪微博能用什么访客统计工具或网站吗?

微博目前还没有这些统计的插件~~~!!! 直接说就是 不能!!!

有没有能知道微博粉丝年龄比例以及喜爱偏好的分析工具??

那你可能要借助一些第三方平台的工具,我比较常用的是西瓜微数,一般直接搜索博主来进行分析,你看看是不是符合你的要求,年龄段比例跟喜好似乎都有。

数据来源:西瓜微数


不过我最喜欢的还是粉丝数据,可以帮我分析博主的铁粉跟活跃度,其实投广告最重要的还是看博主的活跃的情况。

数据来源西瓜微数

求教免费的,无上限限制的,分析微博转发覆盖人群的工具或方法

其实微博自己有这样的工具..不过仅对企业微博开放..普通的账号是无法使用也看不到的...如果单是个人微博的话.有没有这个软件我不知道..单是至于覆盖人群的办法.倒是有办法就是你转发你这条微博的人数.乘以200.另外看转发你的人是否有知名人..另外你自己主动@的是否有转发你的..有转发那就加上对方的粉丝数.在加上对方的粉丝数乘以0.3这就是大概咯...

有没有可以统计新浪微博某个人的微博数据动态分析的软件

你可以去找找新浪有没有这方面的插件,新浪自己没有提供,都是网友写的第三方插件

新浪微博能用什么访客统计工具或网站吗?

微博目前还没有这些统计的插件~~~!!! 直接说就是 不能!!!

如何用数据分析事件?可以能推荐一些工具吗?

老粉自制攻略之:如何使用知微事件进行数据分析

重点:通过「传播趋势」分析事件的走向

传播趋势图可以说是知微事见中最为常用且最核心的功能,通过走势图的分析,我们可以大致了解各事件的剧本走向,并通过其呈现出来的传播模式分析事件的特点。一般来说,各类事件的走势图都能被划分为以下几种模式:

1.瞬间爆发型

从知微事见库的总体分布来看,大部分事件都属于爆发式新闻类型。这些事件通常会在事件发生后的短时间内(如一小时/两小时)得到大量曝光,随后快速下降,表明事件本身有着较高的影响力(如突发性社会事件或企业大变动事件)。

示例:2017-7-6,贾跃亭辞去乐视网所有职务,事件在当日消息发布的18时达到热议峰值。

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2.关键节点变化型

另外一种常见的事件模式是,事件在一开始的数小时或数日内都只有非常少量的报道,至某个时段因受某个关键节点的影响,才使得事件的曝光量得以迅速上涨并引发热议。通过对关键节点的研究,我们可以分析出事件传播变化的重要动因(如高影响力渠道的曝光或事件新进展)。

示例1:2017-7-7,百度地图推荐莆田系医院事件。事件最早于7月7日由微博某网友爆料引发网友热议,8日时有少量媒体参与报道,至9日15时左右百度官方发布回应后,事件声量迅速上涨。

示例2:2017-6-28,金钱豹陷倒闭潮事件。该事件自6月29日起就陆续有各渠道报道,但直至7月4日早,新华网、中国经济网等媒体集中转载北京晨报一篇《金钱豹频关店 消费者退卡难》的专题文章,事件才得以扩大化并进入公共视野。

3.持续更新型

某些社会类事件和政务会议类事件,会随着事件的发展而逐渐增补细节内容,且会引起多个热议高潮。通过观察其中较为明显的突出段的报道内容,我们可以简单梳理出事件的变化演进过程

示例:2017-6-11,北大女硕士在美失联事件。如图所示,该事件最初于6月11日由人民网等媒体报道失踪案情,引发舆论热议;15日的第一个热议峰值,是为美国FBI将其定性为绑架案;28日,美FBI锁定嫌疑人车辆引起瞬时热议;7月1日,美FBI宣告当事人已死亡的消息,使得事件声量达到了最高峰值,并带动了往后持续数日的热议探讨。

4.关键日期爆发型

某些具有特定发生日期的事件,因本身具有较高影响力,会在特定日期前先有一段较长的预热声量,而后在特定日期当日有爆发性的声量增长(如某节日或某商品发布会)。这类事件通常适合做前后内容对比分析。

示例:2017-3-15,315消费者权益日。事件自3月起就一直有各方参与报道,事件在3月15日晚21时晚会时分达到最高热议高峰。


除了分析「传播趋势」外,我们还可以通过「舆论聚合」来简单分析舆论的基本观点。这个区域的内容都是系统根据数据库自动筛选处理的,虽然比较机械但也能从中分析出一些事件的特点。比如通过对“媒体观点”列表进行分析,我们就可以看出事件的哪些特点最受媒体关注。“高频词”总体来说和“媒体观点”相近,采集的内容也是微信和媒体的标题,但显示的结果会比标题多一些。

示例:2017-7-12,A站B站大量影视下架。从媒体观点来看,媒体最关注的内容为“A站影视区消失”,其次是“B站回应”,其中还附有了“网友看法”。从高频词云图上,我们还可发现一些事件的细节关键词,如“审查”“规范”“噩耗”“阵亡”等。

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以上为个人平时整理的一些方法,欢迎继续提问!

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