평균 퍼센트는 각 게시물에 동일한 가중치를 부여합니다. 시리즈의 총지표는 행동 합계를 선택한 기준의 합계로 나누기 때문에 기준이 큰 게시물에 더 크게 좌우됩니다. 두 계산 모두 각각 어떤 질문에 답하는지 분명히 표시한다면 유용합니다.
검증 가능한 게시물 한 쌍
가상의 게시물 A는 도달 범위 100에서 20개의 행동을 받았습니다: ER은 20%입니다. 게시물 B는 도달 범위 1 000에서 40개의 행동을 받았습니다: ER은 4%입니다. 일반 평균은 (20 + 4) / 2 = 12%입니다. 합계의 비율은 60 / 1 100 × 100 = 5,45%입니다.
평균 12%은 이 두 게시물 중 한 게시물의 평균 퍼센트를 나타냅니다. 값 5,45%은 게시물 도달 범위 합계에 대한 행동을 나타냅니다. 이 합계는 시리즈 전체의 고유 도달 범위가 아닙니다: 한 계정이 두 게시물을 모두 보았을 수 있습니다.
도구에서 재현하는 방법
ER 계산기에서 시리즈, 기준 reach, likes만 선택하세요. name,reach,likes라는 헤더와 A,100,20 및 B,1000,40 두 행이 있는 CSV를 준비하세요. 계산을 누르고 두 결과를 비교하세요. 여기서 likes 필드는 학습 예시에서 선택한 행동 유형을 나타냅니다; 실제 보고서에서는 서로 다른 행동을 하나의 열 아래에 섞지 마세요.
팔로워 수가 일정하다면, 팔로워에 대한 평균 ER은 행동 합계를 게시물 수에 팔로워 수를 곱한 값으로 나눕니다. 전체 합계를 팔로워로 한 번만 나누면 다른 지표, 즉 기간 활동량이 됩니다.
어떤 행을 제외할지
먼저 하나의 기간을 정하세요: 예를 들어 게시 후 48시간입니다. 고정 게시물과 광고 게시물을 포함할지도 별도로 결정하세요. 선택한 지표가 비어 있거나 기준이 영이면 그 행은 두 결과 모두에서 제외됩니다; 반영된 게시물 수는 결과에서 확인할 수 있습니다. 단지 퍼센트를 낮춘다는 이유로 약한 게시물을 몰래 제외해서는 안 됩니다.
원본 CSV와 계산 내보내기를 나란히 저장하세요. 이후 각 시리즈에도 같은 규칙을 사용하세요. 수학적 차이는 총 전환의 가중 계산과 비교할 수도 있지만, 웹 방문과 소셜 상호작용을 섞지 마세요.
이 작업을 위해 텔레그램에 별도의 공개 공지가 준비되어 있다면 현행 조회 조건을 확인할 수 있습니다. ER 계산은 구매한 활동의 품질을 판단하지 않습니다. 구매한 활동은 유기적 관심, 추천, 신청 또는 판매를 입증하지 않습니다.