Розуміння штрафів за охоплення постів: що повинні знати малі маркетингові команди

Розуміння штрафів за охоплення постів є важливим для малих маркетингових команд і сольних маркетологів, які покладаються на соціальні мережі для досягнення своєї аудиторії. Останні оновлення звітів про продуктивність основних платформ дають уявлення про ці штрафи, дозволяючи користувачам краще розуміти потенційні обмеження та відповідно коригувати свою стратегію контенту. Мінімізуючи обмеження охоплення, маркетологи можуть максимізувати свою присутність в Інтернеті та покращити загальну ефективність. Цю інформацію можна використовувати разом із інструментами маркетингу у соціальних мережах на основі ШІ, такими як Dathent, для оптимізації контенту та покращення загальної продуктивності.

Що таке штрафи за охоплення постів?

Штрафи за охоплення постів — це зменшення охоплення, яке отримують пости, що містять певні елементи, наприклад зовнішні посилання, порівняно з подібними постами без них. Наприклад, штраф за посилання в LinkedIn — це зменшення охоплення, яке зазвичай отримують пости з зовнішніми URL. Дослідження показали, що вартість охоплення таких постів може коливатися від 26.5% до 36%, залежно від типу облікового запису та складу вибірки.

Як мінімізувати штрафи за охоплення постів?

Щоб мінімізувати штрафи за охоплення постів, маркетологи можуть коригувати свою стратегію контенту, щоб уникнути елементів, які можуть викликати штрафи. Наприклад, використання нативного контенту для платформи замість крос-постингу може допомогти уникнути штрафів за розповсюдження. Крім того, зосередження уваги на залученні та релевантності може допомогти покращити охоплення постів.

Загальні міфи про штрафи за охоплення постів

Існує кілька поширених міфів про штрафи за охоплення постів. Один з них — це уявлення, що зовнішні посилання є алгоритмічним отрутою, інший — що вони не мають впливу на охоплення. Насправді ж, вплив зовнішніх посилань на охоплення залежить від різних факторів, включаючи платформу та тип облікового запису.

Алгоритми соціальних мереж більше не є простими рейтингами стрічки. Кожна велика платформа тепер використовує багатоступеневу систему рекомендацій, побудовану на великих моделях вбудовування, шарах пошуку та мережах ранжування в реальному часі, які оцінюють тисячі кандидатів на пост за сесію.digitalapplied.com