功能 / 分析

三十一種 Threads 數據分析,各自回答一個問題。

Dashboard 的每張圖表都在回答一個發文決策:何時發、什麼形式、寫多長、寫什麼、誰在看。以下是完整清單。

用中位數不用平均 · 樣本信心度 · 對照你自己的基準線

你會拿到什麼每個帳號

31個分析,分屬四個分頁

每張圖表都會依你挑選的日期區間即時重算,沒有預先算好的數字,也沒有上限。

01 / 總覽

一眼看完帳號現況。

在你開始找原因之前,登入後的第一個分頁先回答「我現在表現如何」。

threads-analytics · overview4 個區塊
01數據卡

觀看、讚、回覆、轉發、引用、分享與互動率,每張都附上相較前一個等長時段的增減。

02最佳發文時段

以中位數觀看排序的前 2–3 個時段,並依樣本數標示可信度。

03觀看趨勢

可切換日/週/月的觀看走勢,疊上你自己的中位數基準線。

04高曝光貼文

所有超過你中位數的貼文,依倍率排序 — 是「3.2× 中位數」,不只是「表現不錯」。

02 / 成效分析

最佳發文時間與觸及率:什麼時候發,什麼真的傳得出去。

十一張關於觸及與互動的圖表:發文時機、單篇品質定位,以及帳號到底有沒有在成長。

分頁指標總觀看日均觀看互動率分享率
threads-analytics · performance11 張圖表
01整體成效

每日觀看數、發文量與單篇平均觀看整合在同一條時間軸。

02單篇品質地圖

以觸及對互動率定位每篇貼文,點的大小代表分享數,分成高觸及高互動、低觸及高互動、高觸及低互動、低觸及低互動四個象限。

03觀看到行動漏斗

總觀看中有多少比例轉換成讚、回覆、轉發、引用與分享。

04最佳發文時間

各小時觀看中位數的長條圖,可篩選星期,並查看樣本數與可信度標籤。

05互動率趨勢

每天發布的貼文各自的互動率,平滑線取最近七個有發文的日子。

06最佳星期

依星期比較中位數觀看、互動率與發文數。

07格式 × 長度矩陣

以 2D 熱力圖比較每一種內容格式與長度的組合,相對於你的中位數觸及。

08互動類型佔比

你的互動在讚、回覆、轉發、引用、分享之間怎麼分配。

09互動拆解趨勢

同樣的組成隨時間堆疊,讀者行為的轉變會直接顯示出來。

10觸及成長趨勢

單篇中位數與平均觀看的長期走向 — 對「這個帳號有在成長嗎」給出誠實的答案。

11觀看數分布

貼文落在各觀看區間的分布,以及 1k、5k、1 萬各里程碑的達成率。

03 / 內容分析

內容分析:寫什麼、寫多長、多久發一次。

十三張關於內容本身的圖表 — 格式、長度、關鍵字、發文節奏,以及最能引發對話的貼文。

分頁指標發文穩定度分享率引用比例總貼文數最長連續發文目前連續發文
threads-analytics · content13 張圖表
01發文活動

顯示每天發文數量的日曆熱力圖。

02內容類型成效

依文字、圖片、影片、輪播、音訊比較中位數觀看、互動率與分享率,樣本不足的類型自動淡化。

03貼文長度分析

依字數區間比較中位數觀看,Tooltip 附上平均值、P75、命中率與可信度。

04發文頻率與成效

一週多發幾篇會拉高觸及,還是只是稀釋單篇品質。

05分享趨勢

每日分享數的長期走勢。

06熱門關鍵字互動分析

互動率最高的詞彙 — 不含 hashtag,至少要出現在三篇貼文。

07最佳發文頻率

比較不同每週發文量下的單篇觸及與互動表現。

08內容類型 × 發文時段

依中位數觀看,找出每一種格式各自的最佳時段。

09互動率最高

依(讚 + 回覆 + 轉發 + 引用)÷ 觀看排名的貼文。

10回覆率最高

回覆 ÷ 觀看 — 真正引發對話的那些貼文。

11分享率最高

分享 ÷ 觀看 — 讀者願意收藏轉傳、而不只是按讚的貼文。

12發文間隔與成效

依「距上一篇隔幾天」比較中位數觀看:天天發比休息幾天好嗎?

13內容特徵對照

有無連結、有無問句的貼文成效對照 — 用你自己的資料回答「連結會不會傷觸及」。

04 / 受眾分析

粉絲分析:另一頭在看的是誰。

追蹤者歷史是 API 不給回補的資料,所以 Dashboard 從你部署那天起,一天一筆自己記下來。

分頁指標追蹤人數淨成長平均每日已累積天數
threads-analytics · audience3 張圖表
01追蹤人數變化

追蹤人數折線,每同步一天記錄一筆,Tooltip 顯示當天的增減。

02追蹤者組成

國家、城市、年齡、性別各一張分布圖,標出基準日位置,並同時給人數與百分點變化。

03組成變化趨勢

各分類佔比相對基準日的百分點變化 — 組成移動太慢,只看絕對佔比什麼都讀不出來。

Threads 只提供「當下」的追蹤者數字,歷史無法回補。追蹤者數每次同步都會更新,追蹤者組成則每天抓一次,失敗時會在六小時後重試。帳號追蹤人數要達 100 以上,API 才會回傳追蹤者組成。

05 / 貼文頁

然後,一篇一篇讀。

彙總數據最後總會指向某一篇貼文,貼文頁就是你去讀它的地方。

threads-analytics · posts4 項工具
01排序

依日期、觀看數或按讚數排序。

02搜尋

全文搜尋你發過的所有內容。

03媒體類型篩選

縮小到單一格式 — 選單只會列出當前時段內實際存在的類型。

04貼文詳情

點開後顯示觀看數、互動率、相對中位數倍率、觀看百分位,以及各行動類型的互動拆解。

06 / 方法論

為什麼這些數字值得相信。

數據分析要做得好看很容易,以下四條規則是讓這個 Dashboard 保持誠實的原因。

用中位數,不用平均

一篇意外爆開的貼文會把平均值永久拉高,讓之後每一篇看起來都像失敗。中位數描述的是你的典型貼文 — 也就是你正要寫的這一篇。

可信度看的是篇數

晚上八點發過三篇不算結論。可信度標籤反映結果背後有幾篇貼文:少於 3 篇為低、3–9 篇為中、10 篇以上為高。只靠少數貼文排出的名次,當作待測試的線索就好。

對照你自己的基準線

所有比較都是跟你自己的歷史比,不是跟規模、主題、受眾都不同的其他帳號比。「3.2× 中位數」指的是你自己的中位數。

等長期間對照

每一個增減都對照緊鄰的、等長的前一個期間,不會出現 30 天的數字偷偷跟 7 天比的情況。

把這一整套指向你自己的帳號。

部署 Dashboard 並連接 Threads 帳號。貼文相關圖表在第一次同步後就會出現,粉絲與受眾圖表則從那天起逐日累積。

在你自己的部署運算 · 資料存在你選的平台 · 只有連接 AI 時才會分享