Paano makahanap ng EPMV ng mga may-akda / artikulo manunulat?

Bawat higit pa o mas malaking ari ng website ay may isang koponan ng mga may-akda na sumulat ng mga artikulo para sa kanilang mga site. Ang bawat may-akda ay may kanyang sariling mga indibidwal na estilo ng pagsusulat ng teksto, at ang ilang mga may-akda magdala ng higit pang mga kita, ang ilang mga mas mababa. Ang impormasyon na ito ay matatagpuan gamit Big Data Analytics mula sa Ezoic.

Big data analytics at istatistika sa pamamagitan ng artikulong may-akda

Ito ay mahalaga na tandaan na ang lahat ng mga istatistika na ibinigay sa artikulong ito ay ginagamit bilang isang halimbawa. Kung kailangan mo upang malaman kung mga istatistika sa mga may-akda para sa iyong website, at pagkatapos ay kailangan mong magparehistro sa Ezoic system.

Upang makahanap ng analytical data sa mga may-akda na sumulat ng mga artikulo para sa iyong site, kailangan mong sundin ang mga hakbang na ito:

1. Mag-log in sa iyong Ezoic account;
2. Sa kaliwang bahagi ng menu, piliin ang Mga Nilalaman item;
3. Ang isang drop-down na menu na magbubukas, kami ay interesado sa May-akda Metrics na opsyon.

Bago sa amin ay bubukas ang isang graph para sa panahon ng interes sa amin, at sa ibaba nito, gaya ng dati, isang talahanayan na may higit pang mga detalyadong at nagbibigay-kaalaman na impormasyon. Gayunpaman, ang impormasyong ito ay may-bisa lamang para sa mga may-ari ng isang site, magkakaroon ka ng ganap na naiibang mga sukatan. Ito ay mahalaga upang isaalang-alang lamang ng kung ano ang maaaring makita sa isang naibigay na analytics.

Pangkalahatang-ideya ng graph at data mula sa talahanayan

Sa sandaling sa pahina na may analytical data, makikita natin ang mga sumusunod na mga seksyon sa talahanayan:

1. May-akda;
   
2. page view;
   
3. Average pahina ng oras ng pagkarga;
   
4. Page engagement rate;
   
5. Ang bounce rate;
   
6. Mga Kita sa bawat may-akda;
   
7. Kita sa bawat mille (RPM);
   
8. Bilang ng mga pahina;
   
9. Average na bilang ng mga artikulo na-publish bawat linggo;
   
10. Lumabas porsyento.

May-akda ng pinakamahusay na kita sa bawat artikulo

Isaalang-alang ang analytical data para sa may-akdang ito. Page view ay katumbas ng 293, na kung saan ay sa 0.01% ng kabuuang bilang ng mga view. Ang average na oras ng pagkarga ng pahina ay 00:51, habang ang average para sa tagapagpahiwatig na ito ay 00:38.

Page engagement rate ay isa sa mga mahalagang mga panukat sa talahanayang ito. Sa tulong ng mga ito, maaari mong madaling maunawaan kung ang mga bisita ay interesado sa nilalaman mula sa isang partikular na may-akda, o kung ang isang bagay ay mali. Para sa may-akdang ito, ang tagapagpahiwatig ay 61.43%, na kung saan ay mas mataas kaysa sa average na halaga sa talahanayan. Ang bounce rate ay 24.05%. Ang kita mula sa may-akdang ito ay $ 4.25, na kung saan ay para lamang 0.03% ng kabuuang kita.

RPM, o revolutions ng mga pahina sa bawat minuto - ang tagapagpahiwatig na ito ay nagpapahiwatig ang halaga ng isang libong mga kahilingan para sa lahat ng mga bloke, kabilang ang mga para sa kung saan ito ay hindi posible na makahanap ng isang advertisement. Para sa mga may-akda na ito, ito ay $ 14.49, na higit na mabuti at makabuluhang mas mataas kaysa sa average para sa table.

Isa pang kawili-wiling mga panukat ay ang bilang ng mga pahina. Para sa mga may-akda na ito, ito ay 10, na kung saan ay sa 0.01% ng kabuuang bilang ng mga pahina. Ang average na bilang ng mga artikulo na-publish bawat linggo mula sa isang ibinigay may-akda ay 5.00. Ang exit porsyento ay 87.37%, na kung saan ay makabuluhang mas mataas kaysa sa average para sa tagapagpahiwatig.

May-akda sa ikalawang pinakamahusay na mga kita sa bawat artikulo

Isaalang-alang ang analytical data para sa may-akdang ito. page view - 661, na kung saan ay 0.02% ng kabuuang bilang ng mga view. Ang average na oras ng pagkarga ng pahina ay 0:40, na kung saan ay mas mataas sa average.

Ang pahina ng pakikipag-ugnayan na rate para sa mga may-akda na ito ay 62.48%, na kung saan ay din mas mataas kaysa sa average para sa item na ito. Ang bounce rate ay 24.54%, na kung saan ay mas mataas kaysa sa nakaraang may-akda. Ang kita mula sa may-akdang ito ay $ 7.34, na kung saan ay 0.05% ng kabuuang kita.

Ang RPM, o mga pahina sa bawat minuto, para sa isang naibigay akda ay $ 11.11. Ito ay isang mahusay na tagapagpahiwatig, tulad ng ito ay mas mataas kaysa sa average na mga halaga sa talahanayan at mas mahusay kaysa sa maraming mga may-akda.

Ang bilang ng mga pahina para sa isang partikular na may-akda ay 39, ng kabuuang halaga ay 0.04%. Ang average na bilang ng mga artikulo na-publish bawat linggo mula sa isang ibinigay may-akda ay 39.0. Ang exit porsyento ay 79.12%, na kung saan ay mas mababa kaysa sa average para sa parameter na ito.

Third-akda na may pinakamataas na gumaganap na mga artikulo

Isaalang-alang ang analytical data para sa may-akdang ito. page view - 527, na kung saan ay 0.02% ng kabuuang bilang ng mga view. Ang average na oras ng pagkarga ng pahina ay 0:34, na kung saan ay bahagyang mas mababa sa average.

Ang pahina ng pakikipag-ugnayan na rate para sa mga may-akda na ito ay 50.47%. Ang bounce rate ay 33.66%, na kung saan ay din sa itaas ang kabuuang average. Ang kita mula sa may-akdang ito ay $ 4.86, na kung saan ay sa 0.03% ng kabuuang kita.

Ang RPM, o mga pahina sa bawat minuto, para sa isang naibigay akda ay $ 9.22. Ito ay isang mahusay na tagapagpahiwatig, tulad ng ito ay sa itaas average sa mesa at mas mahusay kaysa sa maraming iba pang mga may-akda.

Ang bilang ng mga pahina para sa isang partikular na may-akda ay 173, ng kabuuang halaga ay 0.18%. Ang average na bilang ng mga artikulo na-publish bawat linggo mula sa isang ibinigay may-akda ay 28.83. Ang exit porsyento ay 76.66%, na kung saan ay mas mababa kaysa sa average para sa parameter na ito.

Ika-apat akda sa pamamagitan ng mga artikulo EPMV

Isaalang-alang ang analytical data para sa may-akdang ito. page view - 798.664, na kung saan ay 27.93% ng kabuuang bilang ng mga view. Ito ay isang mahusay na tagapagpahiwatig kumpara sa iba pang mga may-akda! Ang average na oras ng pagkarga ng pahina ay 0:47, na kung saan ay mas mataas sa average.

Ang pahina ng pakikipag-ugnayan na rate para sa mga may-akda na ito ay 59.88%, na kung saan ay din sa itaas ng average. Ang bounce rate ay 25.83%, ang kita mula sa may-akdang ito ay $ 6,130.10, na kung saan ng kabuuang kita ay 40.53%. Ito ang pinakamahusay na tagapagpahiwatig na ipinakita sa talahanayan na ito.

Ang RPM, o mga pahina sa bawat minuto, para sa isang naibigay akda ay $ 7.68. indicator ay mabuti, sa itaas ang average para sa parameter na ito.

Ang bilang ng mga pahina para sa isang partikular na may-akda ay 8.095, na kung saan ay 8.19% ng kabuuang. Gayundin ang pinakamahusay na tagapagpahiwatig sa talahanayan. Ang average na bilang ng mga artikulo na-publish bawat linggo mula sa isang ibinigay may-akda ay 90.96. Ang exit rate ay 83.50%, na kung saan ay din sa ibaba average.

Fifth manunulat sa pamamagitan ng nai-publish na mga artikulo RPM

Isaalang-alang ang analytical data para sa may-akdang ito. page view - 275, na kung saan ay sa 0.01% ng kabuuang bilang ng mga view. Ang average na oras ng pagkarga ng pahina ay 0:51, na kung saan ay mas mataas sa average.

Ang pahina ng pakikipag-ugnayan na rate para sa mga may-akda na ito ay 54.91%, na kung saan ay sa itaas average. Ang bounce rate ay 31.84%, na kung saan ay hindi masyadong mabuti bilang na ito ay sa itaas average. Ang kita mula sa may-akdang ito ay $ 2.06, na kung saan ay sa 0.01% ng kabuuang kita.

RPM, o mga pahina sa bawat minuto, ay $ 7.48. Tagapagpahiwatig na ito ay mabuti, tulad ng ito ay mas mataas kaysa sa average na tinukoy na halaga para sa parameter na ito.

Ang bilang ng mga pahina para sa isang partikular na may-akda ay 88, ng kabuuang halaga ay 0.09%. Ang average na bilang ng mga artikulo na-publish bawat linggo mula sa isang ibinigay may-akda ay 14.67. ani ay 78.55%, na kung saan ay sa ibaba average at mas mahusay kaysa sa ilan sa mga may-akda na ipinakita sa talahanayan.

May ay isang pulutong ng mga kagiliw-giliw na impormasyon sa talahanayan na ito, ngunit karamihan ito ay nagkakahalaga ng nagbabayad ng pansin ang haligi na may data RPM. Sa partikular na kaso, ayon sa talahanayan na ito, may-akda lamang ng tatlong magkaroon ng higit o mas mababa disenteng tagapagpahiwatig.

Subalit, kung ikaw ay interesado sa tulad ng data sa iyong site, at pagkatapos ang lahat ng data na ibinigay dito ay hindi na may-katuturan para sa mga ito, kailangan mong siguraduhin na magrehistro upang makatanggap ng up-to-date ang data para sa iyong sariling site.

Saan upang mahanap ang pinakamahusay na serbisyo ng pagsulat

Sa aming karanasan, makuha namin ang tungkol sa $ 0.16 bawat buwan at bawat artikulo para sa bawat artikulo na isinulat ng mga may-akda mula sa iWriter, na may isang standard na gastos na mga $ 3.3 para sa 500 salita sa pamantayan mas mababang kalidad.

Ito ay isang maliit na mas mababa na gumaganap kaysa sa average na $ 0.12 per artikulo at bawat buwan kumita namin mula sa artikulong isinulat ng copywriters sa Copylancer platform, habang ang mga ito gastos lamang tungkol sa $ 1.15 para sa 500 salita para sa mga karaniwang kalidad, o tungkol sa $ 4 para sa higit na mataas na kalidad.

• iWriter.com nilalaman ng website serbisyo ng pagsusulat ng review
  
• Maghanap ng mataas na gumaganap na copywriters sa Fiverr
  
• Hanapin ang pinakamahusay na gumaganap na copywriters sa Copylancer
  

Big Data Analytics mula sa Ezoic

Big Data Analytics mula sa Ezoic is a fairly new product of the company, which is already popular with website owners.

* Ang Ezoic* ay isang komprehensibong platform na nagbibigay ng mga publisher at blogger na may kumpletong hanay ng mga pagpipilian upang ma -monetize at pagbutihin ang kanilang mga website. Halimbawa, sa pamamagitan ng pagsubok ng mga ad mula sa *ezoic *.

Matapos punan ang data para sa Ezoic algorithm, ang pagsasaayos ng ad sa iyong site ay magpapatuloy na mapabuti at humantong sa mas mahusay na EPMV at samakatuwid ay higit na kita.

Salamat sa produktong ito, maaari kang makatanggap ng napaka-tumpak analytical impormasyon sa iyong website sa anumang oras ng araw para sa anumang tagal ng panahon. Ang isang malaking bilang ng mga pagpipilian at karagdagang mga pagpipilian na magagamit. Sa pamamagitan ng pagsusuri ang lahat ng impormasyon na ito, maaari mong napaka-mabilis na maunawaan kung ano ang kailangang pinabuting at kung ano ay nagkakahalaga ng nagbabayad ng pansin sa.

Ang produktong ito ay mayroon ding isang napaka-kagiliw-giliw na tampok na ito:-ari ng website ay may kakayahan upang tingnan sa real time kung gaano karaming pera ang website ay nagdala sa sa isang ibinigay na sandali.

Maaari mo ring malaman kung gaano karaming mga pagtingin ang site sa isang buwan o isang taon, sa anong tagal ng panahon nagkaroon ng pinakamalaking kita o hindi bababa sa, kung anong mga bagay ang maaaring naimpluwensyahan nito.

Sa anumang kaso, ang paggamit ng Ezoic Big data analytics ay ginagawang mas madali ang buhay para sa isang may-ari ng website, pagkaya sa maraming mga gawain at pagkakaroon ng isang kahanga-hangang listahan ng mga function.

Madalas Na Nagtanong

Paano makahanap ng analytical data tungkol sa mga may -akda ng mga artikulo?

Maaari mong tingnan ang data ng analytical tungkol sa mga may -akda ng mga artikulo sa iyong *ezoic *ad account. Kailangan mong piliin ang item na Nilalaman sa menu at pagkatapos ay pumunta sa pagpipilian ng Metrics ng May -akda.

Anong data ang naiulat ng Big Data Analytics sa Article Revenue?

Ang ulat ng Big Data Analytics sa kita ng may -akda mula sa mga artikulo ay nagpapakita ng mga sumusunod na seksyon: may -akda; Mga view ng pahina; average na oras ng pag -load ng pahina; antas ng pakikipag -ugnay sa pahina; bounce rate; kita bawat may -akda; kita bawat libong (rpm); bilang ng mga pahina; average na bilang ng mga artikulo na nai -publish bawat linggo; Porsyento ng magbunga.

Paano makalkula at pag -aralan ng mga publisher ang EPMV na maiugnay sa mga indibidwal na may -akda o mga manunulat ng artikulo sa kanilang mga platform?

Maaaring subaybayan ng mga publisher ang EPMV bawat may -akda sa pamamagitan ng paggamit ng mga tool ng analytics upang i -segment ang data batay sa mga artikulo na isinulat ng bawat may -akda. Ito ay nagsasangkot ng pagsusuri ng mga sukatan tulad ng mga view ng pahina, ginugol ng oras, at kita ng ad sa bawat artikulo, na nagpapahintulot sa mga publisher na matukoy kung aling mga may -akda ang bumubuo ng pinaka -kumikitang nilalaman.