B2B एजेंसियों के लिए LinkedIn पेज एनालिटिक्स रिपोर्टिंग डैशबोर्ड

B2B में हर कोई जानता है कि LinkedIn की टारगेटिंग बहुत सटीक है। पर बहुत कम एजेंसियां उस ऑडियंस को रिपोर्ट करती हैं जिसे किसी ऑर्गैनिक पेज ने सच में कमाया है। Audience टैब पेज के सभी फ़ॉलोअर को जॉब फ़ंक्शन, सीनियॉरिटी, इंडस्ट्री और कंपनी साइज़ के हिसाब से बांटकर दिखाता है। जॉब फ़ंक्शन और इंडस्ट्री में सबसे बड़े दस समूह दिखते हैं। सीनियॉरिटी और कंपनी साइज़ समूह के आकार के हिसाब से रैंक होने के बजाय अपने स्वाभाविक क्रम में रहते हैं। चार्ट की हर पट्टी पर उसके फ़ॉलोअर की संख्या और LinkedIn के बताए फ़ॉलोअर में उसका हिस्सा दिखता है, ताकि “हम डायरेक्टर लेवल तक पहुंच रहे हैं” जैसा दावा या तो डेटा के सामने टिके, या न टिके।

यह टैब एक स्नैपशॉट है, और यह खुद यही कहता है। यह वह तारीख दिखाता है जिस दिन इसे पढ़ा गया, और इसमें आज पेज को फ़ॉलो करने वाले सभी लोग शामिल हैं, सिर्फ़ वे नहीं जो स्क्रीन पर दिख रही तारीखों में जुड़े। फ़ॉलोअर सालों में कैंपेन, कर्मचारियों और इवेंट से जमा होते हैं, इसलिए यह मिक्स उस ऑडियंस को बताता है जो पेज के पास है। LinkedIn हर ब्रेकडाउन में ज़्यादा से ज़्यादा 100 वैल्यू की सूची देता है और इन सूचियों को एक्सपोर्ट करने की इजाज़त नहीं देता, इसलिए टैब इन्हें सिर्फ़ स्क्रीन पर दिखाता है। कोई कैंपेन किस ऑडियंस तक पहुंचा, यह एक अलग सवाल है, और LinkedIn Ads रिपोर्ट उसका जवाब देती है।

Posts टैब पोस्ट के नतीजे एक-एक दिन के हिसाब से रिपोर्ट करता है। उसकी टेबल की हर रो उस दिन के इंप्रेशन, यूनीक इंप्रेशन, क्लिक, रिएक्शन, कमेंट, रीपोस्ट और एंगेजमेंट रेट देती है, सबसे नया दिन पहले, और आखिर में एक टोटल रो होती है। ये पेज की सभी पोस्ट के टोटल हैं। इनके नीचे “Recent posts” सूची स्क्रीन पर दिख रही तारीखों में आई पेज की अपनी पोस्ट दिखाती है, हर पोस्ट के पूरे जीवनकाल के इंप्रेशन, क्लिक, रिएक्शन, कमेंट और रीपोस्ट के साथ; ये आंकड़े टैब खुलने पर LinkedIn से पढ़े जाते हैं और कभी स्टोर नहीं किए जाते। इंप्रेशन हर उस बार को गिनते हैं जब कोई पोस्ट दिखाई गई। यूनीक इंप्रेशन व्यू नहीं, मेंबर गिनते हैं और रोज़ के हिसाब से गिने जाते हैं, इसलिए रिपोर्ट अलग-अलग तारीखों के यूनीक इंप्रेशन को कभी आपस में नहीं जोड़ती।

टैब के ऊपर की आठ टाइलों में से पांच यहीं की हैं: पोस्ट इंप्रेशन, एंगेजमेंट, एंगेजमेंट रेट, क्लिक और क्लिक मिलने की दर। एंगेजमेंट में क्लिक, रिएक्शन, कमेंट और रीपोस्ट एक साथ जुड़ते हैं। एंगेजमेंट रेट इस कुल को इंप्रेशन से भाग देकर निकलती है, जो LinkedIn की अपनी परिभाषा के मुताबिक है। क्लिक मिलने की दर क्लिक को इंप्रेशन से भाग देकर निकलती है। रिपोर्ट दोनों को रोज़ की रेट का औसत लेने के बजाय स्क्रीन पर दिख रही तारीखों के कुल से निकालती है, और जिस दिन कोई इंप्रेशन नहीं हुआ, उस दिन की कोई रेट नहीं होती। कोई टाइल चुनें ताकि वह ट्रेंड चार्ट पर बने, फिर उसकी तुलना पिछली अवधि से करें।

एंगेजमेंट सिर्फ़ एक संख्या नहीं है। रिपोर्ट रिएक्शन, कमेंट और रीपोस्ट को अलग-अलग रखती है, ताकि जिस पेज को रिएक्शन मिलते हैं पर बातचीत नहीं, उसे उस पेज से अलग पहचाना जा सके जिसे दोनों मिलते हैं। ये “More measures” बटन के पीछे हैं, पेज व्यू में मोबाइल के हिस्से के बगल में, और रिएक्शन टाइल हटाए गए रिएक्शन घटाकर संख्या दिखाती है। ट्रेंड मेन्यू हर माप को “Main measures”, “Engagement” और “More” के तहत बांटता है। इनमें से किसी को भी आपकी चुनी तारीखों के लिए रोज़ की लाइन के रूप में बनाया जा सकता है, तुलना के लिए पिछली अवधि के साथ, इसलिए चार्ट के किसी उछाल को उसी दिन से मिलाया जा सकता है जब वह आया।

Days टैब रोज़ के आंकड़ों को साथ-साथ रखता है। विंडो की हर तारीख के लिए वह पेज व्यू, पोस्ट इंप्रेशन, क्लिक, रिएक्शन, कमेंट, रीपोस्ट और नए फ़ॉलोअर गिनाता है, और आखिर में एक टोटल रो होती है। यह उस सवाल का जवाब देता है जो क्लाइंट किसी अच्छे हफ़्ते के बाद पूछता है: उन्हीं दिनों और क्या बदला? टेबल सबसे नए दिन पहले दिखाती है, और एक बटन बाकी खोल देता है। स्क्रीन पर दिख रही टेबल को CSV फ़ाइल के रूप में एक्सपोर्ट करें, या पेज व्यू, फ़ॉलोअर के आंकड़ों या पोस्ट के नतीजों का दिन-दर-दिन ब्योरा एक्सपोर्ट करें। दोनों तरह से वही संख्याएं क्लाइंट के अपने डेक में जा सकती हैं। Audience टैब ही इकलौता हिस्सा है जिसे एक्सपोर्ट नहीं किया जा सकता।

फ़ॉलोअर काउंट वह आंकड़ा है जिसे हर क्लाइंट सबसे पहले देखता है, और जो अपने-आप में सबसे कम समझाता है। Followers टैब बताता है कि आपकी चुनी तारीखों में क्या हुआ। तीन टाइलें उन तारीखों के नए फ़ॉलोअर बताती हैं, कितने विज्ञापन के बिना आए और कितने विज्ञापन के ज़रिए, ताकि पेड ग्रोथ वाले महीने को पेज की अपनी ऑर्गैनिक ग्रोथ न समझ लिया जाए। इनके नीचे फ़ॉलोअर का कुल है, जो उन दिनों पर बना है जब उसे पढ़ा गया। जिस दिन उसे पढ़ा नहीं गया, उस दिन का कोई आंकड़ा नहीं होता, और चार्ट दो रीडिंग के बीच एक लाइन गढ़ने की जगह उसे खाली छोड़ता है। रिपोर्ट नए फ़ॉलोअर दिखाती है, फ़ॉलो छोड़ने वालों की कोई अलग गिनती नहीं।

LinkedIn फ़ॉलोअर के आंकड़े करीब दो दिन देर से पब्लिश करता है, इसलिए जब तक वह उन्हें पब्लिश नहीं करता, टेबल के सबसे नए दिनों में कोई आंकड़ा नहीं दिखता। देर वाला दिन कभी शून्य के रूप में नहीं दिखाया जाता। टेबल विंडो की हर तारीख के लिए नए फ़ॉलोअर, ऑर्गैनिक फ़ॉलोअर और विज्ञापनों से आए फ़ॉलोअर दिखाती है, और जिन दिनों फ़ॉलोअर का कुल पढ़ा गया, उन दिनों का कुल भी। ऊपर की Followers टाइल कुल संख्या दिखाती है और उसके नीचे उन तारीखों की बढ़त। पिछली अवधि चालू करें, तो दोनों अवधियों के पूरे हो जाने पर New followers टाइल दिखाती है कि ग्रोथ तेज़ हो रही है या धीमी। तिमाही रिव्यू को ठीक यही वाक्य चाहिए।

B2B ऑडियंस ऑफ़िस के समय के हिसाब से चलती है। Posts टैब का “By weekday” कार्ड हफ़्ते के हर दिन के औसत पोस्ट इंप्रेशन दिखाता है, सोमवार से शुरू करके, और उनके नीचे उन्हीं दिनों की एंगेजमेंट रेट दिखाता है। हफ़्ते का जो दिन विंडो में कभी रिपोर्ट नहीं हुआ, वह औसत में शामिल नहीं होता। कार्ड उसे शून्य दिखाने की जगह उसका नाम लेता है, क्योंकि जिस दिन LinkedIn ने कुछ भेजा ही नहीं, वह शांत दिन के बराबर नहीं है। हफ़्ते के दिन UTC के हिसाब से चलते हैं, कार्ड यह बताता है, और आपकी चुनी तारीखें बदलने पर उसके आंकड़े बदलते हैं।

हफ़्ते को इस तरह देखने से उस सवाल का जवाब मिलता है जिसे कंटेंट कैलेंडर अक्सर आदत से तय कर देता है: क्या सबसे ज़्यादा औसत इंप्रेशन वाले दिन वही हैं जिन दिनों क्लाइंट पब्लिश करता है? कार्ड पेज की सभी पोस्ट के टोटल रिपोर्ट करता है, और उसी टैब की “Recent posts” सूची हर पोस्ट की तारीख देती है, इसलिए क्लाइंट के पब्लिश करने वाले दिनों और सबसे ज़्यादा इंप्रेशन वाले दिनों की तुलना एक ही जगह हो सकती है। किसी पोस्ट को दो दिन आगे-पीछे करने में कुछ खर्च नहीं होता, और कार्ड दिखाता है कि ऑडियंस वहां थी या नहीं। पोस्ट के नतीजों का दिन-दर-दिन ब्योरा CSV में एक्सपोर्ट हो जाता है, इसलिए हफ़्ते के दिन वाला वही व्यू स्प्रेडशीट में दोबारा बनाया जा सकता है।