REDES SOCIAIS

Autópsia do desempenho dos posts

Use no fim do mês, quando tem os números de desempenho e quer saber o que os provocou de facto.

post-mortem-what-worked.md

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Vais analisar dados de desempenho social para encontrar o que é repetível.

Dados (uma linha por post, com métricas):
"""
{{POST_DATA}}
"""
Plataforma: {{PLATFORM}}
Número de seguidores e linha de base típica: {{BASELINE}}

Passo 1. Normaliza. Ordena os posts por {{PRIMARY_METRIC}} face à linha de base, não pelo número bruto.

Passo 2. Para os 5 melhores e os 5 piores, produz uma tabela: Post | Métrica vs linha de base | Formato | Tipo de gancho | Tema | Extensão | Tinha link? | A tua leitura.

Passo 3. Enuncia até quatro padrões que consigas sustentar com estes dados. Para cada um: o padrão, os posts que o evidenciam e os posts que o contradizem. Se um padrão assentar em menos de três posts, marca-o como "sinal fraco, ainda não agir".

Passo 4. Diz com clareza o que estes dados não conseguem dizer-nos - efeitos de horário, mudanças de público, alterações de algoritmo, dimensão da amostra.

Regras:
- Não atribuas desempenho a uma causa que os dados não consigam distinguir. Diz "não é possível separar" onde for verdade.
- Não inventes benchmarks nem médias do sector. Se não tiveres um número, di-lo.
- Sem resumo motivacional. Termina com três coisas concretas a testar no mês seguinte, cada uma formulada como a alteração de uma variável.

Preencher antes de executar

Substitua cada espaço pelos seus próprios dados. Quanto mais específico for, menos o modelo inventa.

{{POST_DATA}}
{{PLATFORM}}
{{BASELINE}}
{{PRIMARY_METRIC}}

Como obter um resultado melhor

Inclua os fracassos - uma autópsia só com vencedores vai inventar causas.
As linhas de "não é possível separar" poupam-lhe reconstruir uma estratégia sobre doze pontos de dados.
Da próxima vez, dê-lhe os três testes do mês anterior para construir um registo em vez de recomeçar.