Dvacet tisíc zobrazení může na LinkedInu znamenat dvě úplně odlišné věci. Příspěvek mohli opakovaně vidět lidé, kteří vás už znají. Nebo se dostal k novému publiku mimo vaše kontakty a sledující.
LinkedIn proto rozšiřuje analytiku příspěvků o rozdělení dosahu uvnitř sítě a mimo síť. Nová metrika pomáhá odlišit obsah, který udržuje vztah se stávajícím publikem, od obsahu, který značku skutečně rozšiřuje.
Co nová metrika ukazuje
V analytice příspěvku v části Discovery se může zobrazit procentuální rozdělení:
- In-network reach – lidé, kteří vás už sledují nebo jsou součástí vaší sítě.
- Out-of-network reach – lidé mimo vaši současnou síť, ke kterým se příspěvek dostal přes doporučení, sdílení, vyhledávání nebo další distribuční plochy LinkedInu.
Funkce se zavádí postupně, takže ji zatím nemusí vidět každý účet. LinkedIn zároveň upozorňuje, že analytická čísla jsou odhady, nikoli přesný seznam jednotlivých lidí.
Proč samotný počet impresí nestačí
Imprese říká, kolikrát se obsah zobrazil. Neříká ale, zda přinesl nové publikum, relevantní návštěvy profilu nebo obchodní příležitost.
Příklad:
| Příspěvek | Imprese | Mimo síť | Co pravděpodobně znamená |
| --- | ---: | ---: | --- |
| A | 8 000 | 12 % | silný hlavně u stávajícího publika |
| B | 5 000 | 68 % | menší celkový dosah, ale výrazné objevování novými lidmi |
| C | 12 000 | 45 % | kombinuje péči o publikum a růst |
Příspěvek B nemusí vypadat jako vítěz, pokud sledujete pouze celkový počet zobrazení. Pro získávání nového publika však může mít větší hodnotu.
Vysoký dosah mimo síť není vždy výhra
Metriku nelze hodnotit bez kontextu. Příspěvek může oslovit mnoho nových lidí, ale úplně mimo cílovou skupinu. Typickým příkladem je obecné motivační téma, virální příběh bez vztahu k oboru nebo komentář k události, která přitáhne nerelevantní publikum.
Proto sledujte novou metriku společně s dalšími výsledky:
- kdo navštívil profil,
- jaké pracovní pozice a obory příspěvek oslovil,
- kolik lidí začalo profil sledovat,
- zda přišly relevantní komentáře nebo zprávy,
- jestli příspěvek přivedl návštěvy webu,
- zda se téma promítlo do poptávek.
Cílem není maximální dosah mimo síť. Cílem je relevantní dosah mimo síť.
Co znamená nízký podíl mimo síť
Nízké číslo nemusí signalizovat špatný obsah. Příspěvek může být určený současným klientům, zaměstnancům nebo úzké odborné komunitě. V takovém případě může velmi dobře splnit svůj účel.
Pokud ale publikujete kvůli budování značky a získávání nových kontaktů, opakovaně nízký podíl mimo síť ukazuje na některý z těchto problémů:
- téma je srozumitelné jen lidem, kteří už znají souvislosti,
- příspěvek nepřináší nový názor ani praktickou hodnotu,
- úvod je příliš obecný,
- obsah se věnuje hlavně firmě místo problému čtenáře,
- profil a příspěvky nemají jasné odborné zaměření,
- lidé nemají důvod obsah uložit nebo sdílet.
Tři typy příspěvků, které stojí za porovnání
1. Praktický návod
Popište jeden konkrétní problém a postup řešení. Návod má šanci dostat se mimo vaši síť, protože mu rozumí i člověk, který vás zatím nezná.
Příklad tématu:
Jak zjistit, které stránky webu AI nedokáže správně pochopit
2. Odborný názor
Vysvětlete, s čím v oboru nesouhlasíte a proč. Nepoužívejte umělou kontroverzi. Hodnotný názor musí stát na zkušenosti, datech nebo konkrétním příkladu.
Příklad tématu:
Firmy nepotřebují více obsahu. Potřebují méně nejasných odpovědí.
3. Případová studie
Ukažte výchozí stav, zásah a výsledek. I menší projekt může být užitečný, pokud zveřejníte postup a poučení místo obecné pochvaly.
Příklad struktury:
- Co nefungovalo.
- Jak jsme problém poznali.
- Co jsme změnili.
- Jaký výsledek jsme změřili.
- Co bychom dnes udělali jinak.
Jednoduchý test na čtyři týdny
Novou metriku má smysl sledovat v sérii, ne podle jediného příspěvku.
Týden 1: stanovte výchozí stav
Projděte posledních deset příspěvků. Zapište celkové imprese, podíl mimo síť, návštěvy profilu a nové sledující.
Týden 2: otestujte témata
Publikujte praktický návod a odborný názor. Držte podobnou délku a stejný den zveřejnění, aby bylo srovnání užitečnější.
Týden 3: otestujte formát
Stejné nebo podobné téma zpracujte jednou jako text a jednou jako dokumentový karusel. Nesrovnávejte současně úplně jiné téma, formát i cílovou skupinu.
Týden 4: vyhodnoťte kvalitu publika
Vyberte příspěvky s nejvyšším relevantním dosahem mimo síť. Zkontrolujte, zda přinesly také návštěvy profilu, nové sledující a smysluplné reakce.
Jak si vést jednoduchou tabulku
Pro každý příspěvek stačí zapisovat:
| Datum | Téma | Formát | Imprese | Podíl mimo síť | Návštěvy profilu | Noví sledující | Relevantní reakce |
| --- | --- | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
Po deseti až patnácti příspěvcích se obvykle objeví první vzorec. Můžete zjistit, že praktické návody oslovují nové lidi, zatímco osobní zkušenosti více aktivují současnou síť. Oba typy mají hodnotu, pouze plní jinou úlohu.
Co z nové metriky nevyčtete
Rozdělení dosahu neukazuje, proč algoritmus příspěvek doporučil. Neříká ani to, zda vysoký podíl mimo síť automaticky povede k zakázkám. Neposkytuje univerzální hranici, od které je výsledek dobrý.
Nevytvářejte proto pevné pravidlo typu „každý příspěvek musí mít alespoň 60 % mimo síť“. Nejprve si vytvořte vlastní průměr podle velikosti profilu, oboru a typu obsahu. Potom sledujte zlepšení vůči vlastnímu výchozímu stavu.
Lepší otázka než počet zobrazení
Nová analytika posouvá vyhodnocování LinkedInu správným směrem. Místo otázky „Kolik lidí příspěvek vidělo?“ lze sledovat také „Dostal se k lidem, kteří nás ještě neznají, ale měli by?“
Právě to je podstatné pro B2B marketing, osobní značku i odborný obsah. Nejde o co největší publikum. Jde o to, aby se užitečná myšlenka dostala za hranici stávajícího okruhu a oslovila správné nové lidi.
Kodo pomáhá proměnit čísla v konkrétní rozhodnutí
Samotný dosah na LinkedInu ještě neukazuje, zda lidé následně navštívili web, prohlédli si nabídku nebo odeslali poptávku. Proto propojujeme data z jednotlivých marketingových kanálů s chováním návštěvníků na webu a skutečnými výsledky firmy.
V rámci služby webová a marketingová analytika nastavíme správné měření, zkontrolujeme kvalitu dat a připravíme přehledy, ze kterých je jasné, co přivádí relevantní návštěvníky a co pouze vytváří hezká čísla bez obchodního výsledku.