最终值表示对特定帖子做出回应的用户比例

[subornaakter20]

平均值表示整个社区受众中有多少比例对发布的材料感兴趣。

该指标的缺点包括，在大多数情况下，只有社区管理员才能确定覆盖面（一些 VK 页面除外，其统计数据可免费获取）。

覆盖率参与率 (ERR)

资料来源：shutterstock.com

但还有一个更重要的问题：覆盖是一个相 阿尔巴尼亚电话号码列表 对的概念。当前值受到许多情况的影响，例如出版物的病毒式传播效果、使用算法时进入 feed 的频率。

通常来说，社交网络会从整体上看待影响力，而不仅限于关注者。然而，如果一份出版物产生了强大的病毒式传播效应，并被其他用户的订阅者积极传播，那么即使参与度相当低（与总浏览量相比），也能实现显著的报道。因此，出版物的最终 ERR 值会降低。

还有相反的情况，这对于使用算法的社交网络来说是典型的——当一份出版物被展示给有限的一群用户时，他们的兴趣与这份出版物最为匹配，也最有可能引起回应。在这里，接触少量的观众可以带来大量的参与。

当比较两种情况下的 ERR 时，后一种情况显示出更高的参与度。

覆盖率参与率 (ERR)

资料来源：shutterstock.com

如果我们按 ERR 的降序排列出版物，就可以很容易地验证这些判断的有效性。最终，浏览次数最多的文章并不会排名最高。

计算示例。假设我们的社区有 35,063 名订阅者。让我们使用最近三篇出版物的浏览次数数据来计算 ERR：

64,000；

2400；

3000；

错误率（%）=（64,000+2,400+3,000）÷3÷35,063×100%=66（%）

在估算 ERR 时，必须对多个时期的数据进行比较。您应该关注哪些材料最能引起参与者的强烈反应。

结论：建议通过覆盖率来计算参与度，以便了解有多少比例的读者对帖子做出了回应。然而，该指标根本不适合对出版物进行定性评估，并且在比较不同社区的出版物时不能提供客观的结果。

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每日参与率（ER 日）
所选时间段的 ER 日使用基本公式计算：

ER 日 =（当天反应总数/关注者）* 100%

日平均反应率 =（期间反应总数 /（天数 * 关注者））* 100%

最终值粗略地显示了所有社区成员中有多少人在白天处于活跃状态。

为什么有条件呢？事实是，该指标的计算没有考虑到由个别用户重复活动表现引起的显著偏差。

这适用于所有 ER 指标，但对于 ER Day，偏差更为明显，因为最终值在很大程度上取决于用户对特定日期相关的帖子的响应积极程度。

此外，这个指标并不完全成功，因为它与发布频率没有关联：为了增加 ER Day，发布更多帖子就足够了（这里适用这个原则 - 发布的数量越多，活动量也会相应增加）。

要点：每日活动可让你了解关注者的活跃程度，或页面的“有效覆盖面”（参与量），但并不一定比纯参与量（以百分比表示）更有用。