Porozumění trestům za dosah příspěvků: Co musí vědět malé marketingové týmy

Porozumění trestům za dosah příspěvků je klíčové pro malé marketingové týmy a samostatné marketéry, kteří se spoléhají na sociální média k dosažení svého publika. Nedávné aktualizace zpráv o výkonu hlavních platforem poskytují přehled o těchto trestech, což uživatelům umožňuje lépe pochopit potenciální omezení a podle toho upravit svou obsahovou strategii. Minimalizací omezení dosahu mohou marketéři maximalizovat svou online přítomnost a zlepšit celkový výkon. Tyto znalosti lze využít ve spojení s nástroji AI pro marketing na sociálních médiích, jako je Dathent, k optimalizaci obsahu a zlepšení celkového výkonu.

Co jsou tresty za dosah příspěvků?

Tresty za dosah příspěvků označují snížení dosahu, které mohou přijmout příspěvky obsahující určité prvky, například externí odkazy, ve srovnání s jinak podobnými příspěvky. Například trest za odkaz na LinkedIn je snížení dosahu, které mají příspěvky obsahující externí URL. Studie ukázaly, že náklady na dosah propojených příspěvků se mohou pohybovat od 26,5 % do 36 %, v závislosti na typu účtu a složení vzorku.

Jak minimalizovat tresty za dosah příspěvků

Aby se minimalizovaly tresty za dosah příspěvků, mohou marketéři upravit svou obsahovou strategii tak, aby se vyhnuli prvkům, které mohou tresty spustit. Například použití nativního obsahu na platformě namísto cross-postingu může pomoci vyhnout se trestům za distribuci. Dále se zaměřením na zapojení a relevanci může pomoci zlepšit dosah příspěvků.

Běžné mylné představy o trestech za dosah příspěvků

Existuje několik běžných mylných představ o trestech za dosah příspěvků. Jedna je, že externí odkazy jsou algoritmický jed, zatímco jiná, že nemají žádný dopad na dosah. Realita je však taková, že dopad externích odkazů na dosah závisí na různých faktorech, včetně platformy a typu účtu.

Algoritmy sociálních médií již nejsou jednoduché řazené kanály. Každá hlavní platforma nyní používá vícefázový doporučovací systém založený na velkých embedovacích modelech, vrstvách vyhledávání a systémech hodnocení v reálném čase, které hodnotí tisíce kandidátních příspěvků na sezení.digitalapplied.com