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技術(shù)文章寫作及運(yùn)營的技巧:分析篇 | 什么樣的文章受歡迎?

felix0913 / 2098人閱讀

摘要:值得注意的是,文章在微博上的傳播時(shí)間比較短。由于我的粉絲數(shù)量還不是非常多,我只能從中挑選中閱讀量最高的一篇文章。在自己的關(guān)注人數(shù)上升后,再轉(zhuǎn)到這些問題上,要不會(huì)吃力不討好。

對(duì)于以技術(shù)為核心的技術(shù)博客來說,人們是沖著他們需要的內(nèi)容去的,絕大多數(shù)情況下都不是在閑逛。如果你的網(wǎng)站里沒有他想要的東西的話,他便會(huì)離開,人們是出于目的去搜索,基于動(dòng)機(jī),而不是無聊的在閑逛。無聊的話,他們更多的會(huì)去刷刷朋友圈的,看看雞湯。

文章的類型

依據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),我將技術(shù)博客分為下面幾種類型:

文章類型 頻率 時(shí)間
技術(shù)細(xì)節(jié)型 幾次/天 15~30分鐘
干貨型 幾次/月 1~2小時(shí)
實(shí)踐總結(jié)型 幾次/ 周 2+小時(shí)
雜談與雞湯型 幾次/季度 1 + 小時(shí) ~ 幾個(gè)月

并且他們的流量來源大概來源于下圖所示:

分析如下:

前三者可以帶來很多的流量,后者可以帶來大量的評(píng)論啦。

前三者可以讓你在Google上有一個(gè)好位置,后者可以讓你在用戶心中有個(gè)好位置。

社交媒體可以讓第四種類型的文章,有大量的評(píng)論和轉(zhuǎn)載。

干貨型和實(shí)踐總結(jié)型的文章通過聚合網(wǎng)站來傳播的效果最好。

前三種類型的用戶獲取到他們想要的信息就走了,不會(huì)留下評(píng)論

第四種類型,沒有大V的光環(huán),偶爾文章被轉(zhuǎn)企業(yè)V轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)也能多個(gè)幾十個(gè)粉絲。所以我沒有第四種類型的文章太多的經(jīng)驗(yàn)哈。

不過,下面我們要依據(jù)不同的流量來源來分析文章的用戶群體。

搜索引擎:完成工作

使用搜索引擎來找內(nèi)容的用戶一般都是為了完成工作,這一類的流量主要是以技術(shù)細(xì)節(jié)型的文章為主。先讓我們簡單地了解一下,什么是技術(shù)細(xì)節(jié)型的文章——就是看一些標(biāo)題啦:

Django ElasticSearch Ionic 打造GIS 移動(dòng)應(yīng)用

Django Haystack ElasticSearch 環(huán)境準(zhǔn)備

Ionic ElasticSearch 搜索服務(wù)

這一些文章展現(xiàn)了特別多的技術(shù)細(xì)節(jié)。對(duì)于不懂這個(gè)領(lǐng)域的人來說,他們完成沒有興趣。因此就算你把這一類的文章推送到各個(gè)平臺(tái)上,也不會(huì)有效果的。所以寫好內(nèi)容,然后取個(gè)好標(biāo)題,然后將這件事交給搜索引擎就可以了。他們想要的只是獲取他們想要的內(nèi)容,而我們所要做的就是給他們想要的內(nèi)容。因?yàn)椋?/p>

用戶不想在你的網(wǎng)站花費(fèi)太多的時(shí)間,他們需要有足夠的時(shí)間去做別的事情

我們只想解決我們當(dāng)前的問題,完成后我們就可以去刷朋友圈了。

用戶行為分析

下圖是我博客的流量來源分析:

我們可以看到在第二欄“起始頁”里,絕大部分的用戶(13萬/15萬)都離開了——即用戶找到了他們想要的內(nèi)容,隨后就離開了,這對(duì)于其他類型的文章也是一樣的。不過,值得注意的是大概會(huì)有2萬的用戶會(huì)繼續(xù)訪問其他頁面。

主要的用戶來源都來自Google,這時(shí)就依賴于我們?cè)贕oogle中有一個(gè)好的排名。上神圖:

依據(jù)Mediative在2014年的研究(The Evolution of Google’s Search Results Pages & Effects on User Behaviour)表明,新的眼動(dòng)研究如下圖所示:

這只是在說明Google的語義化搜索,已經(jīng)初顯成效。值得注意的是:2005年時(shí),前4位的鏈接點(diǎn)擊比例是47.8%,而在2014年這次研究的結(jié)果是62.6%。

作為一個(gè)專業(yè)的程序員,我們會(huì)用問題的關(guān)鍵詞去搜索,如InsecurePlatformWarning: A true SSLContext object is not available. 。 如果這時(shí)你的標(biāo)題就是《Python 解決 InsecurePlatformWarning: A true SSLContext object is not available》,那么你就找到了你的用戶了。

這是我之前用了5分鐘不到的時(shí)間寫的一篇文章,它在半年的時(shí)間里帶來了6,599個(gè)訪問量。它在Google的搜索結(jié)果中排第一:

(PS: 雖然很不情愿地被排名第二的文章抄襲了——但是我還是第一,這該死的偽原創(chuàng)。)

對(duì)于大部分用戶來說,一看到這個(gè)標(biāo)題就深深覺得這會(huì)解決自己的問題,并且它還是中文的。同時(shí),隨著用戶點(diǎn)擊量的升高這篇文章的排名就會(huì)越來越高——這就是Google。

用戶試了一下上面的解決問題的思路,發(fā)現(xiàn)可以工作,于是就走了。當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)按上面的步驟來不行,大部分用戶就直接離開了。除非這是唯一的解決方案,那么用戶可能會(huì)抱一點(diǎn)點(diǎn)希望的留個(gè)言。

聚合網(wǎng)站

對(duì)于現(xiàn)今的大部分技術(shù)類聚合網(wǎng)站來說,他們的特點(diǎn)都是差不多的——即由用戶來提交技術(shù)文章的鏈接,再由用戶來對(duì)文章進(jìn)行“頂”和“踩”來決定其在首頁的位置。這一類比較流行的有:

CSDN的極客頭條 (http://geek.csdn.net)

開發(fā)者頭條 (http://toutiao.io/)

稀土掘金 (http://gold.xitu.io/)

他們的特點(diǎn)都和上面是一樣的,唯一有所區(qū)別的是開發(fā)者頭條是由編輯來選出可以上頭條的,隨后也會(huì)進(jìn)入用戶頂和踩的通道。

這里是我們能統(tǒng)計(jì)到流量的網(wǎng)站的數(shù)據(jù):

上圖是文章發(fā)布在CSDN極客頭條上的,可以看到閱讀數(shù)有5k+。

而在稀土掘金上也有1k+的閱讀量,而如果是一些更好的技術(shù)文章,那么它就會(huì)有更高的閱讀量。在這些網(wǎng)站上比較受歡迎的文章類型就是:

干貨型

實(shí)踐總結(jié)型

雜談與雞湯型

除了好的內(nèi)容之外,他也應(yīng)該是普通用戶能讀懂的讀物,如:

程序員如何提高影響力 2.0

Developer進(jìn)階書單

我的編程生涯里啟發(fā)我的15本書

對(duì)于這部分的內(nèi)容來說,我們只需要關(guān)注一點(diǎn):人們只關(guān)注和自己相關(guān)的,并且也是可以達(dá)到的

除此,還要有一個(gè)好的標(biāo)題:

最流行的編程語言JavaScript能做什么? 這只是一篇介紹JavaScript在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。

聽我說說我的博客: 月訪問量過萬的個(gè)人IT博客的技術(shù)史 這只用來介紹我博客的技術(shù)發(fā)展史。

這些文章和總結(jié)只要標(biāo)題好、內(nèi)容實(shí)在,都很容易在聚合網(wǎng)站上有一個(gè)好的排名。并且越容易獲得比較高的關(guān)注,即“馬太效應(yīng)”。

實(shí)際上,如果你是在一個(gè)恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間發(fā)布了你的文章,那么你也會(huì)獲得一個(gè)高的關(guān)注。這是個(gè)秘密,就不要問我為什么了。

社交與新媒體

這一類主要于傳播性為主,主要適合那些“雜談與雞湯型”和不需要代碼的“干貨型”。因?yàn)槲也皇且粋€(gè)大V啦,我只能介紹一些有限的經(jīng)驗(yàn)。主要以下面的幾個(gè)為主:

微博

微信公眾號(hào)

知乎

論壇

媒體平臺(tái),如今日頭條的頭條號(hào)、企鵝媒體平臺(tái)等等

需要注意的一點(diǎn)是,微信公眾號(hào)是封閉的,即如果我們的粉絲量少,那么我們要推廣我們的文章難度非常大。這一點(diǎn)同理于微博,但是我們可以在微博上@大V,如果內(nèi)容好,那么大V自然也會(huì)幫你轉(zhuǎn)。而知乎、論壇則是開放型的,而這主要是取決于在這個(gè)平臺(tái)上用戶的質(zhì)量比較高。媒體平臺(tái)則是另外一種形式,主要是由于筆者嘗試了幾次,發(fā)現(xiàn)在這些平臺(tái)上也是可行的,除了讀者的質(zhì)量比較不高。

對(duì)比如下:

類型 開放度 傳播難度 粉絲質(zhì)量 保護(hù)原創(chuàng) 上手難度 受眾 持續(xù)性
微博 中等 一般 中等 特別差 容易 依賴于粉絲數(shù) 一天~幾天
微信公眾號(hào) 封閉 依賴于粉絲數(shù) 幾天
知乎 容易 中等 容易 關(guān)注話題的人 幾天~幾個(gè)月
論壇 中等 容易 中等 一般 容易 論壇中的用戶 幾天
媒體平臺(tái) 容易 一般 幾乎所有相關(guān)的用戶 一天~幾天

下面就讓我們展開上面的內(nèi)容吧!

微博

技術(shù)文章要在微博上傳播開來的難度還是挺大的,除非你是大V。但是如果是一些好的內(nèi)容也可以傳播開來,主要看大V的擴(kuò)散了——大V就是你的文章的引爆點(diǎn)。如下圖是我之前寫的 《全棧增長工程師指南》,有幸得圖靈教育和慕課網(wǎng)的擴(kuò)散,因此有了195個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)。

然并卵,由于沒有分析工具,就沒有辦法幫分析了。值得注意的是,文章在微博上的傳播時(shí)間比較短。換句話說,在明天沒有人轉(zhuǎn)發(fā)你的微博了。它唯一的主要作用是,幫你提高粉絲數(shù)。

微信公眾號(hào)

微信公眾號(hào)就是一個(gè)門檻更高的活動(dòng)了,坑比較深。如果好友不多、粉絲不高、自身知識(shí)度不高,傳播起來難度就更大了。由于我的粉絲數(shù)量還不是非常多,我只能從中挑選中閱讀量最高的一篇文章。這篇《為什么說全棧工程師是未來?》一共有2897個(gè)閱讀,244個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)。

所以,你也猜到了主要是靠朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)。而這有一個(gè)明顯的限制是,假設(shè)1000個(gè)粉絲里只有20個(gè)轉(zhuǎn)發(fā),那么這篇文章的每天閱讀人數(shù)就會(huì)是就會(huì)呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。通常這也是大部分文章的閱讀量模型,除非中間有大V轉(zhuǎn)發(fā)。

知乎

知乎也是我最近嘗試去玩的平臺(tái),總得來說上手是最容易的——只要你的內(nèi)容好,那么完全沒有難度。如下圖是《全棧增長工程師指南》的流量來源,會(huì)發(fā)現(xiàn)知乎占了很大的一部分。這種軟植入的廣告,在大家看來還是可以接受的。

然,如果我們嘗試在上面推廣微信公眾號(hào)的話,可能會(huì)遇到一些挫折。不過可以放上微信上的文章的鏈接。除此還有一個(gè)小技巧便是,把你寫過的文章貼在相關(guān)的答案里加上原文鏈接即可。

這里還需要注意的一點(diǎn)是,如果一個(gè)問題的關(guān)注人數(shù)比較少,那么可能以后關(guān)注的人數(shù)也不會(huì)多。所以如果你還只是一個(gè)小V的話,不煩和我一樣將目標(biāo)放在那些關(guān)注人數(shù)稍微多一點(diǎn)的問題上。在自己的關(guān)注人數(shù)上升后,再轉(zhuǎn)到這些問題上,要不會(huì)吃力不討好。

媒體平臺(tái)

今日頭條的頭條號(hào)是讓我最吃驚的一個(gè)平臺(tái)——隨便一篇文章都可以有上千、上萬的閱讀量。如下圖就是我最近發(fā)的一篇文章:

開始在這個(gè)平臺(tái)上使用的原因是,自己發(fā)的文章經(jīng)常到轉(zhuǎn)載到上面,并且被修改得面目全非。同樣的,我在開始使用微信公眾號(hào)時(shí)也是如此。隨后,我發(fā)現(xiàn)在上面可以有極大的閱讀量,這下我就放心了。讓更多的人可以接觸我的文章這就足夠了~~。

今日頭條采用的是推薦機(jī)制,即你只要看過某篇技術(shù)文章,那么你還會(huì)類似的技術(shù)文章。因此我們的文章就很容易被推薦了,那么閱讀量就上去了。唯一的缺點(diǎn)是,由于面向的讀者是大眾,很容易遇到很多噴子。

簡書

簡書也是一個(gè)很不錯(cuò)的寫作平臺(tái),只是如果我們的文章上不了首頁推薦的話,那么我們也不難獲得很高的閱讀。當(dāng)你上了首頁的推薦后,就會(huì)有下面的閱讀量和喜歡。受限于技術(shù)文章的閱讀群體比較小,也不會(huì)特別廣泛。

不過,如果你寫的是什么值得推薦的APP那就還好,一般人都看得懂。并且簡書上是打不了廣告的,我們只依靠于在文中放點(diǎn)鏈接,哈哈~~。

這也恰恰是它為什么是一個(gè)非常好的寫作平臺(tái)的原因。

小結(jié): 大連接

最后,讓我們一張圖結(jié)束這一篇的內(nèi)容吧!你能想到什么??

如果我們有一篇文章很火爆,那么它應(yīng)該也要帶動(dòng)其他文章的增長。

精彩內(nèi)容期待下一篇《創(chuàng)作篇:寫作的要點(diǎn)》

歡迎關(guān)注我的微信公眾號(hào)Phodal

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