作为营销人员，我们许多人将Twitter用作直接流量工具——通过Twitter分享URL来吸引点击和访问，从而提升知名度、品牌影响力，并可能促成一些直接行动（注册、销售、订阅等）。但是，就我的所见所闻而言，很少有人花时间思考或采取行动来提高推文链接的点击率。
鉴于我有 21000 多位粉丝
但我发布的大多数链接只产生 150-250 次点击，因此 电话号码收集我的点击率平均只有 1.34%作为分析爱好者，我们深知只有通过测量、分析和测试才能改进。因此，让我们来看看如何测量推文、分析数据，并测试关于提高点击率的假设。如果我们做得正确，就能提升 Twitter 作为营销和流量渠道的价值。
首先，我们需要一些包含以下内容的数据集：
- 个人资料
- 关注者数量
- 关注人数
- 推文数量
- 平均每天的推文数量
- 推文数据（仅限包含唯一、可 企业自托管人工智能模型的战略洞察 跟踪 URL 的推文 – 例如 bit.ly/j.mp）
- 点击次数
- 转发次数
- 一天中的时间
- 推文结构（例如文本、url、文本 VS url、文本 VS 文本、url VS 文本、url、哈希）
这可能很耗时，但如果你知道如何使用Twitter和Bit.ly 的 API，你就可以创建一个更自动化的系统来监控这些数据。收集好这些数据后，你需要创建一个类似这样的电子表格：
为了提供示例
我已将自己创建的统计数据版本 邮寄线索 发布在 Google 文档上。借助我的 Twitter 历史记录页面和 bit.ly+ 系统（该系统允许任何人查看任何未受保护的 bit.ly 链接的点击统计数据），我绘制了一个图表，其中包含我最近 25 条推文，其中包含我亲自创建 bit.ly 链接的 URL（转发的推文和使用他人链接的推文会比较杂乱，无法用于此特定用途）。
利用这些数据，我可以提出一些有趣的问题并了解答案，包括：
我的文字推文能获得更高的点击率吗？
要回答这个问题，我们只需要比较每条推文的字数和点击率。然后，我们可以创建一个图表来直观地展示数据。
趋势线（虚线）显示存在一些细微的规律，Excel 的相关性函数返回值为 -0.262，表明推文长度越短，
我的短推文效果更好吗？
我们尝试问一个与上述类似的问题，但要考虑推文的原始长度。根据 Hubspot 的数据（由 Dan Zarrella 提供），较短的推文更有可能被转发，因此点击率可能也存在类似的关系。
结果类似，但这里的相关性更强一些。相关性为-0.335，这再次表明较短的推文可能获得更高的点击率。我的平均推文长度为108.92个字符（标准差为16.94）。考虑到这个数据点以及上述情况，我当然想在推文中尝试更简洁一些。