微信公眾號(hào)的傳播效果探究范文

本站小編為你精心準(zhǔn)備了微信公眾號(hào)的傳播效果探究參考范文，愿這些范文能點(diǎn)燃您思維的火花，激發(fā)您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：作為社會(huì)化的新媒體，微信平臺(tái)的傳播效果備受大家關(guān)注。以MIS課程聯(lián)盟公眾號(hào)為例，通過(guò)對(duì)其推送文章的內(nèi)容分析，提出了影響微信公眾號(hào)信息傳播效果的4個(gè)因素，分別是文章的原創(chuàng)程度、文章的類型、文章的發(fā)送篇次位置和用戶參與度。運(yùn)用spss22.0進(jìn)行描述性分析、相關(guān)分析和回歸分析，揭示了微信傳播效果與這些因素的關(guān)系，根據(jù)結(jié)果分析，提出提高微信公眾號(hào)信息傳播效果的對(duì)策和建議。

關(guān)鍵詞：微信公眾號(hào)；傳播效果；新媒體；推送內(nèi)容

1理論分析

本文通過(guò)大量文獻(xiàn)的閱讀研究及搜集整理MIS微信公眾號(hào)的數(shù)據(jù)信息，提煉出影響微信眾號(hào)信息傳播效果的4個(gè)因素：推送內(nèi)容的原創(chuàng)程度、推送文章的類型、文章推送順序、二次轉(zhuǎn)發(fā)量。

1.1推送內(nèi)容的原創(chuàng)程度

對(duì)信息傳播的影響文章可以在各種微信公眾號(hào)上進(jìn)行傳播，原創(chuàng)的文章可能更能激起用戶的興趣。因此，提高推送內(nèi)容的原創(chuàng)程度是否影響微信公眾號(hào)信息傳播效果是我們要分析的一個(gè)重要問(wèn)題。

1.2推送文章的類型對(duì)信息傳播的影響

根據(jù)MIS課程聯(lián)盟公眾平臺(tái)日常推送和編輯文章的內(nèi)容，本文將推送的內(nèi)容分為以下類型。對(duì)原創(chuàng)微信內(nèi)容進(jìn)行分類，可分為牛教師MIS課程解說(shuō)類型文章、介紹教師風(fēng)采類型的文章和各高校教師創(chuàng)作類型文章。對(duì)整體微信內(nèi)容進(jìn)行分類，可分為以下類型：①與學(xué)生、教師有關(guān)的類型，具體包括大學(xué)生生活、大學(xué)生科研學(xué)習(xí)、大學(xué)生就業(yè)、高校教師工作、高校教師特征描述以及有關(guān)生活。②與高校和教育機(jī)構(gòu)相關(guān)的文章，具體包括高校的發(fā)展計(jì)劃等制度制訂、高校的“雙一流”建設(shè)、對(duì)高校的介紹和排名、國(guó)家教育體制的改革、教育機(jī)構(gòu)的建設(shè)和發(fā)展。③學(xué)習(xí)方法、科技知識(shí)等的介紹，具體包括學(xué)習(xí)資源分享、學(xué)習(xí)方法建議指導(dǎo)、專業(yè)介紹；互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)等有關(guān)內(nèi)容；社會(huì)其他學(xué)科的知識(shí)科普。④社會(huì)熱點(diǎn)、時(shí)政話題類，具體包括國(guó)內(nèi)外會(huì)議、時(shí)政新聞；共享經(jīng)濟(jì)熱議、科研學(xué)術(shù)成果以及前言科技介紹；社會(huì)各行業(yè)部門有關(guān)話題、節(jié)假日熱門話題。⑤與信息管理系統(tǒng)有關(guān)的內(nèi)容，例如信息管理系統(tǒng)的課程內(nèi)容。

1.3文章推送的順序?qū)π畔鞑サ挠绊?/p>

在每日推送的文章中，不同文章的發(fā)送順序?qū)﹂喿x量的影響未知，本文通過(guò)搜集2017-03-19—10-26期間，每日不同篇次文章的閱讀量對(duì)比分析，得出文章推送順序?qū)ξ⑿殴娖脚_(tái)信息傳播效果的影響。1.4用戶參與程度對(duì)信息傳播的影響用戶參與程度即用戶是否參與微信文章的傳播，是否有二次轉(zhuǎn)發(fā)的行為。微信公眾號(hào)將信息推送到每一位粉絲的手機(jī)上，粉絲閱讀后轉(zhuǎn)發(fā)到朋友圈、微信群、好友，從而引起公眾號(hào)信息的二次傳播。當(dāng)信息到達(dá)第二批微信用戶后，用戶選擇如前者，以此類推，形成微信公眾號(hào)信息的整個(gè)傳播過(guò)程。通過(guò)研究轉(zhuǎn)發(fā)率與文章閱讀率之間的關(guān)系來(lái)分析二次傳播對(duì)微信傳播效果的影響。

2數(shù)據(jù)處理與研究方法研究假設(shè)

2.1數(shù)據(jù)處理與研究方法

在研究原創(chuàng)程度對(duì)微信公眾號(hào)的傳播影響時(shí)，我們用閱讀率和轉(zhuǎn)發(fā)率來(lái)衡量其傳播效果。閱讀率是指公眾號(hào)信息被閱讀人數(shù)（閱讀量）與送達(dá)人數(shù)之間的百分比，轉(zhuǎn)發(fā)收藏率是指公眾號(hào)信息被轉(zhuǎn)發(fā)收藏人數(shù)與送達(dá)人數(shù)之間的百分比。通過(guò)取不同類型文章每篇閱讀量的平均數(shù)，對(duì)比分析不同類型之間的差異。對(duì)不同篇次文章的平均閱讀量作對(duì)比，分析文章推送篇次位置順序與閱讀量之間的關(guān)系，再用卡方檢驗(yàn)來(lái)分析其關(guān)系是否顯著。通過(guò)研究轉(zhuǎn)發(fā)率與閱讀率的系數(shù)，分析兩者的關(guān)系程度，再通過(guò)建立一元線性回歸模型，分析兩者的具體關(guān)系，進(jìn)而得出二次傳播對(duì)微信公眾號(hào)的影響。

2.2研究假設(shè)和回歸模型

構(gòu)建模型之前提出模型假設(shè)，然后在假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建線性回歸模型，通過(guò)檢驗(yàn)來(lái)說(shuō)明假設(shè)是否成立，進(jìn)而驗(yàn)證這些因素是否會(huì)對(duì)相關(guān)因素產(chǎn)生影響。因此，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)率和閱讀率的關(guān)系模型給出假設(shè)：轉(zhuǎn)發(fā)率對(duì)閱讀率的影響關(guān)系顯著模型為i0xy，其中，y表示閱讀率，x表示轉(zhuǎn)發(fā)率，β0表示相應(yīng)系數(shù)，μi表示誤差項(xiàng)的隨機(jī)變量。

3數(shù)據(jù)分析

3.1基本分析

3.1.1描述性分析對(duì)MIS課程聯(lián)盟公眾號(hào)的用戶進(jìn)行分析，搜集341天的用戶進(jìn)行分析，得出該微信公眾號(hào)由開(kāi)始時(shí)的7人上升為現(xiàn)在的849人，微信公眾號(hào)從成立初期到現(xiàn)在的用戶人數(shù)差異較大。

3.1.2文章的原創(chuàng)程度對(duì)信息傳播的影響分析對(duì)122天原創(chuàng)文章和221天轉(zhuǎn)發(fā)文章進(jìn)行分析，對(duì)不同文章來(lái)源下的閱讀量求平均值，得出原創(chuàng)文章的平均閱讀率為19.3283%，轉(zhuǎn)發(fā)文章的平均閱讀率為6.0337%，原創(chuàng)文章的平均閱讀率要高于轉(zhuǎn)發(fā)文章的閱讀率，說(shuō)明原創(chuàng)文章的傳播效果要比轉(zhuǎn)發(fā)文章的傳播效果好。對(duì)文章來(lái)源與閱讀量作卡方檢驗(yàn)得出概率值p為0.370，在置信度為90%的水平下，p值大于0.05，不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為文章來(lái)源與閱讀率這兩個(gè)變量沒(méi)有顯著相關(guān)。這一結(jié)論與實(shí)際有所偏差，此結(jié)果不顯著的原因可能是MIS課程聯(lián)盟公眾號(hào)推送原創(chuàng)文章時(shí)推送類型較少，多為教師風(fēng)采類和各高校教師對(duì)MIS課程內(nèi)容解說(shuō)類。

3.1.3推送文章類型對(duì)信息傳播的影響分析對(duì)原創(chuàng)微信公眾號(hào)文章進(jìn)行分析，得出不同教師原創(chuàng)文章的瀏覽量有所不同，有些文章的瀏覽量超過(guò)了100，在微信公眾號(hào)創(chuàng)建初期，其閱讀率比較高，傳播效果也比較好。由此建議在對(duì)文章進(jìn)行創(chuàng)作編輯的時(shí)候要注意文章類型和風(fēng)格的多樣性，多編輯一些不同類型的文章。通過(guò)整體文章的分類，得出不同類被文章的平均瀏覽量，其中，大于總體平均閱讀量50.234的文章類型為大學(xué)生科研學(xué)習(xí)類、高校教師工作類、高校教師特征描述以及有關(guān)生活類；高校的發(fā)展計(jì)劃等制度制訂、教育機(jī)構(gòu)的建設(shè)和發(fā)展、專業(yè)介紹。閱讀量比較少的為社會(huì)其他行業(yè)的有關(guān)話題及節(jié)假日熱門話題。這個(gè)結(jié)果與MIS課程聯(lián)盟微信公眾號(hào)的用戶關(guān)注類型大多數(shù)為教師和在校大學(xué)生有較大的關(guān)系。信息管理系統(tǒng)課程內(nèi)容的圖文閱讀率為21.98%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他類型文章的圖文閱讀率，這與其本身屬于原創(chuàng)性文章也有一定的聯(lián)系。

3.1.4文章推送順序?qū)π畔鞑サ挠绊懛治鲇捎?jì)算可以得出每天不同推送順序文章的平均閱覽量分別為：第一篇的平均閱讀量為79.423，第二、三篇的平均閱讀量為分別為35.841和35.174，由此可知，第一篇位置上的文章閱讀量明顯大于第二、三篇，而在第二、三篇位置上的閱讀量差異不大。將第二、三篇位置上的文章分為一類，與第一篇位置上的文章作卡方檢驗(yàn)，得到卡方的概率p值為0.00，小于置信水平為90%的臨界值0.05，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同文章的推送次序會(huì)影響文章的閱讀量，放在第一篇位置上的文章閱讀量更大，具有統(tǒng)計(jì)顯著性。

3.1.5用戶參與程度對(duì)信息傳播的影響分析由轉(zhuǎn)發(fā)率與圖文閱讀率的相關(guān)系數(shù)矩陣得出，從轉(zhuǎn)發(fā)率（每日轉(zhuǎn)發(fā)量與圖文送達(dá)人數(shù)）與圖文閱讀率（每日閱讀量與圖文送達(dá)人數(shù)）的相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出兩者的相關(guān)系數(shù)為0.89，大于0.8，可認(rèn)為是高度正相關(guān)，即轉(zhuǎn)發(fā)率越大，閱讀率就越大，由于p值為0.00＜0.05，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為轉(zhuǎn)發(fā)率與圖文閱讀率顯著相關(guān)。

3.2模型分析

由轉(zhuǎn)發(fā)率與圖文閱讀率的散點(diǎn)圖可得到轉(zhuǎn)發(fā)率與圖文閱讀率呈線性相關(guān)關(guān)系，對(duì)其進(jìn)行模型建設(shè)，由于常數(shù)項(xiàng)和轉(zhuǎn)發(fā)率系數(shù)的T統(tǒng)計(jì)量顯著性p值均為0.00＜0.05，說(shuō)明回歸系數(shù)顯著。由表可得，它表示轉(zhuǎn)發(fā)率每增加1個(gè)單位，閱讀率相應(yīng)增加10.119個(gè)單位。因此為了提高微信的傳播效果，應(yīng)該注重用戶消息傳播的參與性，呼吁大家轉(zhuǎn)發(fā)微信文章。由擬合檢驗(yàn)可得R的平方為0.791，回歸方程的擬合優(yōu)度比較好，方差分析中F統(tǒng)計(jì)量的顯著性水平0.00＜0.05，說(shuō)明兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系顯著，回歸模型整體解釋變異量達(dá)到顯著的水平，模型構(gòu)建較好。

4結(jié)論和建議

根據(jù)本次研究所采集的樣本數(shù)據(jù)可得到以下結(jié)論：①微信公眾號(hào)文章閱讀率與文章的原創(chuàng)程度有關(guān)系，原創(chuàng)文章的閱讀率要高于轉(zhuǎn)發(fā)文章的閱讀率；②不同類型的文章與其度量存在差異；③不同篇次順序文章的閱讀量具有顯著性差異，第一篇位置上文章的平均閱讀量明顯大于第二、三篇文章的平均閱讀量；④微信公眾號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)率與閱讀率呈現(xiàn)高度正相關(guān)。通過(guò)上述研究結(jié)論，本文對(duì)如何良好運(yùn)營(yíng)公眾號(hào)提出以下建議：①增加原創(chuàng)性文章。②加大這些類型文章的推送量，即大學(xué)生科研學(xué)習(xí)類、高校教師工作類、高校教師特征描述以及有關(guān)生活類；高校的發(fā)展計(jì)劃等制度制訂、教育機(jī)構(gòu)的建設(shè)和發(fā)展類、專業(yè)介紹類。③注重首篇文章的推送內(nèi)容。④注重微信文章的二次傳播。

作者：劉亞云 單位：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)信息學(xué)院