Гарри Поттер и горячее время

Рано или поздно у всех возникает один простой вопрос:

В какое время лучше всего делать публикации?

Чаще всего в поиске ответа рассуждения строятся в двух направлениях:

1. Можно посмотреть, когда подписчики активны — графики онлайна доступны, например, в статистике страницы Facebook. Однако они учитывают лишь подписчиков и вовсе молчат об алгоритмах выдачи новостей в лентах пользователей.
2. Можно опираться на время, когда были сделаны самые удачные публикации — но что, если публикации набрали свой вес спустя пару-тройку часов после этого времени?

Более того, нам нужны были данные не только по подписчикам или случайным людям, а понимание поведения конкретной аудитории, на которую в будущем мы будем “нацеливать” наши публикации.

В итоге мы попробовали скомпилировать предложенные выше методики и добавить к этому анализ статистики, которую дает рекламный кабинет Facebook, в попытке найти те самые “горячие часы”.

Забегая вперед, отмечу, что мы получили рост вовлеченности и охвата публикаций в среднем на 20%.

Этап 1

В качестве подопытного мы выбрали одного из наших клиентов, для которого в течение трех месяцев запускали продвижение публикаций на интересную нам аудиторию. После собрали все публикации в одном документе, указали день недели, время и тип публикации. Затем — сгруппировали по дням недели и отсортировали по времени.

Все этапы можно увидеть в документе, но для начала см. листы “Январь 2018”, “Февраль 2018”, “Март 2018” и суммарный “По дням недели”: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1s3pUyRYBNgteQqxjkFkKCgt2B_yHs51ZTcZ7dF4GIpQ/edit?usp=sharing

На этом этапе мы узнали, что преобладают публикации с фото (91%), публикаций с видео крайне мало и сделать выводы по типам публикации в данном случае не получится. С другой стороны, если для этой страницы видеоконтент не представляет интереса, то и статистика по нему не требуется.

Этап 2 (лист “По дням недели”)

После мы указали, была ли публикация под рекламой, ее органический, рекламный (если применимо) охват и количество действий (вовлеченность). Кстати, уже здесь заметили интересную вещь — в один из понедельников две публикации шли с разницей в 1 минуту, а результаты у них были абсолютно разные:

Первая публикация — акция, вторая — фото клиента, который покорил гору в Мексике.

Вывод 1: контент оказывает очень большое влияние на органические результаты.

Вывод 2: связывать вовлеченность со временем нет смысла, т.к. она сильно зависит от самой публикации. Если она вызывает эмоцию, она “проживет” дольше и будет чаще показываться в лентах.

Вывод 3: “горячие часы” правильнее связывать с количеством пользователей, которые в данный момент времени в сети.

Этап 3 (лист “По дням недели”)

В среднем, органический охват колеблется в районе 80–90 человек. Поэтому охват более 100 человек можно считать успехом. В таблице мы выделили зеленым нужные значения (см. столбец G). И вот что получается:
Понедельник — 14:40 и 17:50 и 18:35
Вторник — 16:18 и 16:26 и 21:50
Среда — 11:30 и 15:50 и 16:50–17:00 и 18:40 и 20:00
Четверг — 12:00 и 13:55 и 16:00
Пятница — 13:45 и 17:45–18:00 и 20:10

Примерно тот же подход применили и к действиям в попытке найти наиболее эффективное время. Выделили зеленым нужные значения (столбец I). Вот что получается:
Понедельник — 14:40 и 16:35 и 18:35
Вторник — 13:57 и 16:25 и 21:50
Среда — 11:30 и 13:50 и 20:00
Четверг — 12:00 и 13:55
Пятница — 13:45 и 15:00 и 19:00

Вывод 1: если у нас нет доступа к странице, это единственный способ как-то говорить о “горячем времени” для публикаций. Однако, мы считаем, что точность такого прогноза низкая.

А вот теперь нужно наложить эти результаты и получить время, которое наиболее эффективно и с точки зрения охвата, и с точки зрения вовлеченности. Получается такая картина (зеленым в документе выделено итоговое время, столбец D):
Понедельник — 14:40 и 18:35
Вторник — 16:25 и 21:50
Среда — 11:30 и 20:00
Четверг — 12:00 и 13:55
Пятница — 13:45

Вывод 2: если учитывать комбинацию органического охвата и вовлеченности, точность повышается.

Этот комбинированный метод можно использовать в том случае, если на странице не используется реклама вообще, и на его основе делать вывод о наиболее оптимальном времени публикации.

Однако, для продвигаемых публикаций реклама оказывала влияние на конечные результаты. При этом стоит учитывать, что может быть несколько ситуаций:

1. хорошая реклама + плохой контент;
2. плохая реклама + отличный контент;
3. отличная реклама + отличный контент;
4. плохая реклама + плохой контент и т.д.

Поэтому мы решили продолжить исследование и углубились в изучение статистики рекламных кампаний.

Этап 4 (лист “Реклама на 1 день”)

Поскольку мы искали время, когда пользователи в сети (чтобы зацепить их качественным контентом), мы решили использовать возможности рекламного кабинета, в котором можно посмотреть, сколько людей было охвачено в определенное время суток.

Но здесь есть одна важная фишка. Если реклама запущена на 2 дня (например, в среду), то мы захватываем часть среды, весь четверг и часть пятницы. В рекламе статистика за эти дни суммируется — так, для 00:00–01:00 это будет и четверг, и пятница. Что нас, конечно, не устраивало.
Поэтому мы решили учитывать только ту рекламу, которая была запущена на 1 день. Нам повезло: такая реклама была, еще и вся с очень похожими аудиториями. Все публикации, которые продвигались на один день, собраны на листе “Реклама на 1 день”, их 11 штук.

Немного о том, как это все работает:

Для начала берем за основу понедельник

Первая публикация в 14:41. Соответственно, статистика в рекламе будет за 15:00–24:00 понедельника и 00:00–14:00 вторника. Час 14:00–15:00 выбрасываем, т.к. статистика здесь накладывается.
Вторая публикация в 15:24. Соответственно, 16:00–24:00 понедельника и 00:00–15:00 вторника.
Третья публикация в 20:32. Соответственно, 21:00–24:00 понедельника и 00:00–20:00 вторника.
Таким образом формируем часы в определенные дни недели и накладываем на них статистику по рекламе — сколько людей было охвачено.

Этап 5 (лист “Статистика рекламы”)

Что мы сделали дальше? Находим соответствующие рекламные кампании (промо) и смотрим статистику по часам, распределяя ее по соответствующим дням недели. К данным за конкретное время конкретного дня применяем среднее арифметическое в случае, когда есть данные с нескольких рекламных кампаний.

Статистику смотрите на листе “Статистика рекламы”. Коротко о том, как читать таблицу:

1. Строки — это временные промежутки
2. Столбцы делятся по дням недели — понедельник, вторник, среда, четверг и пятница
3. Внутри дней недели есть дополнительное разделение. Например, для вторника это столбцы А4, А5, А6, А9 и А10. Они относятся к листу “Реклама на 1 день” и равны номеру ячейки. Так, А4, А5 и А6 — это публикации за понедельник. Т.к. реклама на 1 день, она показывается часть понедельника и часть вторника. А9 и А10 — это публикации за вторник, которые, соответственно, показываются часть вторника.
4. Сред — это среднее арифметическое для этого дня и для этого временного промежутка
5. Серые ячейки — это время, когда реклама в этот день еще или уже не показывается.

Этап 6 (лист “Диаграммы”)

Получив данные с рекламы, мы свели их в диаграммы и сделали итоговые выводы о времени, когда выбранная нами аудитория в сети:

Понедельник — 17:00–18:00 (данные не за весь день)
Вторник — 07:00–11:00 и 15:00–16:00 и 20:00–21:00 и 23:00–24:00
Среда — 11:00–13:00 и 14:00–15:00 и 17:00–18:00 и 19:00–20:00 и 21:00–24:00
Четверг — 11:00–12:00 и 16:00–17:00
Пятница — 10:00–13:00 и 14:00–16:00 (данные не за весь день)

Выводы

1. Не имея доступ к странице, можно делать выводы о “горячем времени” только на основе вовлеченности. Этот метод неточен.
2. Имея доступ к странице, можно комбинировать данные об органическом охвате и вовлеченности, получая более точный прогноз горячего времени.
3. Еще больше повысить точность можно с помощью рекламных инструментов. Для этого необходимо запускать продвижение публикаций с условиями: одинаковая аудитория, продолжительность рекламы — 1 день, цель — максимальный охват, ориентировочный бюджет на одну публикацию — 200–400 руб. Собрав массив данных за 1–2 месяца, можно еще более точно говорить о “горячем времени” для любой выбранной аудитории.
4. Поскольку мы говорим об активности конкретной аудитории, совершенно корректно будет применять полученные результаты к любой соцсети.

Послесловие

Описанная методика позволяет с высокой точностью получить время, когда аудитория активна в соцсетях. Главное теперь помнить о двух вещах:

1. Если аудитория активна в 14:00, к этому времени контент уже должен быть размещен и получить первые отклики. Размещайтесь за 30 минут до момента Х!
2. Content is still king.