LinkedIn 公司主页报告，为 B2B 代理商汇总一个公司主页的全部数据

做 B2B 的都知道 LinkedIn 的广告定向很精准，但很少有代理商会去汇报一个自然主页真正积累下来的受众是什么样。“受众”标签页把关注这个主页的所有人，按职能、职级、行业和公司规模拆开。职能和行业只显示最大的十个分组；职级和公司规模则保持它们本来的顺序，而不是按人数排序。每根柱条都标有关注者人数，以及占 LinkedIn 所报告关注者的比例，这样“我们触达到的是总监级别”这种说法，要么经得起数据检验，要么当场就站不住。

这个标签页是一张快照，并且会如实说明。它会标出读取数据的那一天，覆盖的是今天关注这个主页的所有人，而不只是屏幕上这段日期里新加入的人。粉丝是这些年靠营销推广、员工分享和各类活动一点点积累起来的，所以这份构成描述的是主页当下持有的受众。LinkedIn 每个维度最多列出 100 个取值，也不允许导出这些列表，所以这个标签页只在屏幕上显示它们。一次广告投放触达了哪些受众，是另一个问题，由 LinkedIn 广告报告来回答。

“帖文”标签页按天报告帖文成果。表格的每一行给出当天的展示次数、不重复展示次数、点击数、点赞、评论、转发和互动率，按从新到旧的顺序排列，末尾有一行合计。这些都是主页全部帖文的合计数，报告不会逐条列出单条帖文，标签页上有一条说明专门讲明这一点，免得有人去找一个并不存在的热门帖文排行。展示次数统计的是帖文每一次被展示；不重复展示次数统计的是成员而不是次数，并且按天计算，所以报告从不把它们跨日期相加。

标签页上方的八张指标卡片里，有五张与这里有关：帖文展示次数、互动次数、互动率、点击数和点击率。互动次数是把点击、点赞、评论和转发加在一起；互动率用这个总数除以展示次数，遵循的是 LinkedIn 自己的定义；点击率则是点击数除以展示次数。这两个比率都是用屏幕上这段日期的合计数算出来的，而不是把每天的比率取平均，没有展示次数的那一天不存在比率。点选一张指标卡片，就能把它画到趋势图上，再与上一周期对比。

互动不止一个数字。报告把点赞、评论和转发分开呈现，这样，只收获点赞却没有交流的主页，就能和两者兼得的主页区分开。它们收在“更多指标”按钮里，紧挨着移动端占主页浏览量的比例；点赞卡片显示的是扣除已撤回点赞之后的净值。趋势菜单把所有指标分在“主要指标”、“互动”和“更多”三组之下，任何一项都可以按您选的日期画成逐日折线，并带上上一周期作对比，图表上的一次波动，也就能对上它发生的那一天。

“每日”标签页把逐日数字并排放在一起。对时间范围内的每个日期，它都列出主页浏览量、帖文展示次数、点击数、点赞、评论、转发和新增粉丝，末尾有一行合计。这就回答了客户在一个好的星期之后总会问的那个问题：同一天里，还有什么也在变化？表格先显示最新的日期，其余的用一个按钮展开。您可以把屏幕上的这张表导出为 CSV 文件，也可以导出主页浏览量、粉丝数据或帖文成果的每日明细。无论哪一种，同样的数字都能放进客户自己的汇报材料里。唯一不能导出的部分是“受众”标签页。

粉丝数是每个客户最先看的那个数字，也是最不能单独说明问题的一个。“粉丝”标签页报告的是您所选日期内发生的事。三张指标卡片分别给出这段日期内的新增粉丝、其中没有借助广告而来的人数，以及通过广告而来的人数，因此，哪怕某个月靠付费拉来了增长，也不会被误当成自然吸引力。它们下方是粉丝总量，只画在读取过数据的那些天。没有人读取过的那一天没有数值，图表会把它留空，而不是在两次读数之间编一条线。报告显示的是新增粉丝，并没有另外统计流失的粉丝数。

LinkedIn 公布粉丝数据大约要晚两天，所以表格里最新的几天在它公布之前不显示数值。迟到的那一天绝不会被显示成零。表格会列出时间范围内的每个日期，包含新增粉丝、自然增长的粉丝、通过广告而来的粉丝，以及读取过数据的那几天的粉丝总量。顶部的“粉丝”卡片显示总量，下方附上这段日期内的增量。打开上一周期对比后，等两个周期的数据都齐了，“新增粉丝”卡片就会显示增长是在加快还是在放缓。季度复盘需要的，正是这句话。

B2B 受众基本按办公时间活动。“帖文”标签页上的“按星期几”卡片，按从星期一开始的顺序显示每个星期几的帖文平均展示次数，并在下方显示同样几天的互动率。没有任何已报告数据的星期几，不参与平均值的计算；卡片会把它点名标出来，而不是画一个零，因为 LinkedIn 没有发来数据的一天，和一个冷清的日子并不是一回事。星期几按 UTC 计算，卡片上也会这样注明，您所选的日期范围则会改变它显示的数字。

用这种方式看一周，能回答内容日历通常凭习惯来决定的一个问题：平均展示次数最高的那几天，是不是客户实际发帖的那几天？报告说不出某个星期几发了多少条帖文，因为它报告的是主页全部帖文的合计，而不是单条帖文；这一半信息，由客户自己的发布日历来补充。把一条帖文挪后两天不花任何成本，而卡片会显示受众当时在不在。每日的帖文成果可以导出为 CSV，因此同样的按星期几视图，也可以在电子表格里重新搭出来。