Как рассчитать вовлеченность: формулы, пример и таблица

Коэффициент вовлеченности (ER) считается как общее число реакций на публикацию, деленное на базовое число и умноженное на 100. Чаще всего используют три формулы: по подписчикам (реакции / подписчики x 100), по охвату (реакции / охват x 100) и по показам (реакции / показы x 100). Все три корректны, и для одной публикации они дают разные результаты. Поэтому, сообщая показатель, всегда указывайте, какую базу вы использовали: число без базы похоже на длину без единицы измерения.

Ниже разобраны все три формулы, показано, что считается реакцией на каждой платформе, дан пошаговый расчет на условных цифрах и объяснено, почему купленная вовлеченность снижает этот показатель.

Что такое вовлеченность?

Вовлеченность это доля аудитории, которая отреагировала на публикацию. Сырое число лайков растет вместе с аккаунтом, а вовлеченность делит реакции на размер аудитории, поэтому позволяет сравнивать аккаунты разного размера и публикации разных периодов. Проще говоря, показатель отвечает не на вопрос «сколько человек отреагировало», а на вопрос «какова доля отреагировавших».

То, что входит в реакции, зависит от платформы. В документации для разработчиков Instagram общее число взаимодействий определено как сумма лайков, сохранений, комментариев и репостов за вычетом отмененных лайков, удаленных сохранений и удаленных комментариев. Иначе говоря, вовлеченность не универсальное понятие: у каждой платформы свой набор. Перед построением формулы выясните, что именно считается там, где вы измеряете.

Три формулы вовлеченности и чем они отличаются

1. По подписчикам

ER = (лайки + комментарии + сохранения + репосты) / подписчики x 100

Здесь реакции делятся на число подписчиков. Это единственная формула, которую может посчитать любой человек со стороны, потому что число подписчиков открыто, а охват и показы видны только владельцу. Поэтому ею чаще всего пользуются агентства и рекламодатели, оценивая сотрудничество. Слабое место формулы в том, что публикацию могла увидеть лишь малая часть подписчиков, а формула этого не знает и может показать результат хуже реального.

2. По охвату

ER = все реакции / охват x 100

Охват это число уникальных аккаунтов, увидевших публикацию хотя бы раз. Даже если один человек посмотрел публикацию пять раз, в охвате он учтен один раз. Поэтому формула по охвату отвечает на вопрос «из тех, кто реально увидел, сколько отреагировало» и ближе всего подходит к оценке качества самого материала. Когда публикация получает много трафика из рекомендаций, показатель по подписчикам раздувается, а показатель по охвату остается ближе к реальности.

3. По показам

ER = все реакции / показы x 100

Показ это каждый случай, когда публикация появилась на экране, включая повторные просмотры одним и тем же человеком. Instagram прямо различает эти понятия: охват считает уникальные аккаунты, а показы могут включать несколько просмотров одного аккаунта. Показов всегда не меньше, чем охвата, поэтому ER по показам самый низкий из трех. В рекламных отчетах он распространен, а при сравнении органических публикаций рисует слишком мрачную картину.

Почему одна публикация дает три разных показателя?

Три формулы делят одно и то же число реакций на разные базы. Число подписчиков стабильно и не меняется от публикации к публикации. Охват каждый раз зависит от того, скольким людям публикация дошла. Показы добавляют к охвату повторные просмотры. Чем больше база, тем меньше показатель, поэтому одна публикация может иметь высокий ER по подписчикам и низкий по показам, и оба числа будут верны. Правило сравнения простое: одна формула, одна платформа, один период.

Что считается вовлеченностью на каждой платформе?

Instagram. Сохранения и репосты входят в собственное определение общего числа взаимодействий. Публикация-инструкция с небольшим числом лайков и многими сохранениями выглядит слабой при расчете только по лайкам. Так как в статистике Instagram показано число охваченных аккаунтов, расчет по охвату там проще, чем на других платформах.

TikTok. В рекламной справке TikTok коэффициент вовлеченности определен как доля реакций (лайки, комментарии и репосты) от общего числа просмотров. Важно, что досмотр до конца в эту формулу не входит: процент досмотров и среднее время просмотра TikTok показывает отдельными метриками. Поэтому в TikTok вы отвечаете на два разных вопроса: сколько людей отреагировало и сколько досмотрело. Сводить их к одному показателю значит терять информацию. О том, как работают рекомендации, мы написали в гиде как работают рекомендации TikTok.

YouTube. Единого показателя вовлеченности у YouTube нет. На вкладке вовлеченности аналитики отдельно показаны время просмотра, средняя продолжительность просмотра, просмотры и реакции. Если вам нужен коэффициент, придется собрать его самому и обязательно указать базу: чаще всего реакции делят на просмотры. Но главным сигналом на YouTube остается время просмотра, а вовлеченность там вторая по важности.

Пример расчета шаг за шагом

Цифры ниже придуманы для иллюстрации и не взяты ни из какого реального аккаунта. Не используйте их как ориентир для оценки собственного аккаунта.

Условная публикация: у аккаунта 10 000 подписчиков. Лайков 320, комментариев 45, сохранений 60, репостов 25. Охват этой публикации 8 000, показов 12 000.

Одна публикация, те же 450 реакций, три результата. Ни один не ошибочен: они отвечают на разные вопросы. Если в отчете нужно одно число, напишите рядом формулу.

Для среднего по аккаунту посчитайте показатель отдельно для каждой из последних двенадцати публикаций и усредните результаты. Если сложить все реакции и поделить сразу, одна вирусная публикация захватит среднее и скроет обычное поведение аккаунта.

Какой показатель считается хорошим?

Единого порога нет. Вовлеченность зависит от размера аккаунта, тематики, формата контента и платформы. Небольшие аккаунты обычно показывают более высокие значения, чем крупные, потому что у малой аудитории связь теснее. Поэтому любое правило вида «ниже такого-то процента плохо», которое не называет источник и выборку, не стоит воспринимать всерьез.

Самое осмысленное сравнение это не чужой аккаунт, а ваша собственная история. Вычислите среднее за последние три месяца и оценивайте новые публикации относительно этой линии. Направление изменения говорит больше, чем абсолютное значение.

Как купленная вовлеченность влияет на показатель?

Купленные подписчики увеличивают базу, но не увеличивают числитель, поэтому результат падает. Вернемся к примеру: аккаунт с 10 000 подписчиков и 450 реакциями на публикацию имеет 4,5%. Добавьте 10 000 подписчиков при тех же реакциях, и показатель упадет до 2,25%. Снаружи аккаунт выглядит вдвое больше, а измеренный результат вдвое хуже. Это не наказание, а чистая арифметика.

Второй эффект тоньше: платформы не считают такие действия постоянными. Instagram удаляет неподлинные лайки, подписки и комментарии, полученные через сторонние приложения, а TikTok запрещает торговлю услугами искусственной вовлеченности. Число может какое-то время держаться, а затем исчезнуть, и после этого показатель часто оказывается ниже, чем был в начале. Подробнее о том, что фейковые подписчики делают с аккаунтом, написано в статье что накрутка подписчиков делает с аккаунтом.

Шесть правил точного измерения

1. Записывайте формулу. В каждом отчете указывайте, по какой базе считали. Если два человека используют разные формулы, цифры месяцами не сойдутся.
2. Берите одинаковый период. Реакции за первые 48 часов и за месяц нельзя ставить в одну таблицу.
3. Считайте по публикации, затем усредняйте. Общее деление позволяет одной вирусной публикации управлять средним.
4. Разделяйте форматы. Видео, карусель и одиночное изображение ведут себя по-разному, поэтому усредняйте их отдельно.
5. Не забывайте о сохранениях и репостах. Их получить труднее, чем лайк, и они лучше отражают ценность материала.
6. Храните сырые числа. Когда показатель падает, причину видно только по раздельной истории числителя и знаменателя: упали реакции или вырос охват.

Частые ошибки при расчете

• Путать охват и показы. Это разные числа, и при замене показатель систематически искажается.
• Брать сегодняшнее число подписчиков. Если делить публикацию полугодовой давности на нынешнее число подписчиков, старый материал выглядит хуже, чем был.
• Сравнивать платформы в одной таблице. Показатели TikTok и Instagram считаются по разным базам.
• Судить по одной публикации. По отдельной публикации показатель сильно скачет, значима тенденция по десятку публикаций.
• Считать накрученные реакции. Автоматические комментарии и массовые отметки увеличивают числитель, но не отражают реального интереса аудитории.

Как связать измерение с решением?

Вовлеченность это инструмент диагностики, а не цель. Если охват низкий, а вовлеченность по охвату высокая, проблема не в материале, а в распространении. Если охват высокий, а вовлеченность низкая, проблема в самом материале, и больше распространения ее не решит.

Если вы думаете о внешней услуге, опирайтесь на это измерение: когда услуга увеличивает число подписчиков, но снижает вовлеченность, деньги или время работают против вас, и это можно измерить. Практичный совет: перед заказом запишите свою текущую вовлеченность по всем трем формулам, а после заказа измерьте снова теми же формулами. Решать должна разница между двумя измерениями, а не рассказ продавца. Порядок заказа на Tikyboost описан в гиде как сделать заказ шаг за шагом.