social-media-analyzer

社交媒体分析器

通过互动指标、ROI 计算和平台基准分析营销活动表现。

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目录

• 分析工作流
• 互动指标
• ROI 计算
• 平台基准
• 工具
• 示例

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首先澄清

开始分析前，请确认以下输入。如果有任何信息未知或含糊不清，请提问——不要自行假设：

• 平台 — Instagram、Facebook、Twitter/X、LinkedIn 或 TikTok — 用于选择正确的基准集进行比较
• 帖子/营销活动数据 — 每篇帖子的点赞数、评论数、分享数、收藏数、触达人数 — 必需；触达人数必须是独立用户数，而非展示次数
• 广告支出 — 该时段的总支出 — 决定是否计算 ROI/CPE/ROAS
• 分析目标 — 全面审查、表现最佳内容的模式、ROI 或竞争对手对比 — 用于确定输出内容的重点

停止规则：只询问最能影响输出的 2-3 项。如果用户说“先起草一份”，则继续，并在产出内容顶部列出假设。

分析工作流

分析社交媒体营销活动表现：

1. 验证输入数据是否完整（触达人数 > 0，日期有效）
2. 计算每篇帖子的互动指标
3. 汇总营销活动层面的指标
4. 如果提供了广告支出，则计算 ROI
5. 与平台基准进行比较
6. 找出表现最佳和最差的内容
7. 生成建议
8. 验证： 互动率 < 100%，ROI 与支出数据相符

输入要求

字段	必需	说明
platform	是	instagram、facebook、twitter、linkedin、tiktok
posts[]	是	帖子数据数组
posts[].likes	是	点赞/反应数
posts[].comments	是	评论数
posts[].reach	是	触达的独立用户数
posts[].impressions	否	总浏览次数
posts[].shares	否	分享/转推数
posts[].saves	否	收藏/书签数
posts[].clicks	否	链接点击次数
total_spend	否	广告支出（用于 ROI）

数据验证检查

分析前，请确认：

• 所有帖子的触达人数 > 0（避免除以零）
• 互动数均为非负数
• 日期范围有效（开始 < 结束）
• 平台是可识别的平台
• 如果要求计算 ROI，则支出 > 0

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互动指标

互动率计算

Engagement Rate = (Likes + Comments + Shares + Saves) / Reach × 100

指标定义

指标	公式	说明
互动率	互动次数 / 触达人数 × 100	受众互动水平
CTR	点击次数 / 展示次数 × 100	内容对点击的吸引力
触达率	触达人数 / 粉丝数 × 100	内容分发情况
病毒传播率	分享次数 / 展示次数 × 100	内容的分享价值
收藏率	收藏次数 / 触达人数 × 100	内容价值

表现类别

评级	互动率	行动
优秀	> 6%	扩大规模并复制成功做法
良好	3-6%	优化并拓展
一般	1-3%	测试改进方案
较差	< 1%	分析并调整方向

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ROI 计算

计算广告支出回报：

1. 汇总所有帖子的互动总数
2. 计算每次互动成本（CPE）
3. 如果有点击数据，则计算每次点击成本（CPC）
4. 使用基准费率估算互动价值
5. 计算 ROI 百分比
6. 验证： ROI = (价值 - 支出) / 支出 × 100

ROI 公式

指标	公式
每次互动成本（CPE）	总支出 / 互动总数
每次点击成本（CPC）	总支出 / 点击总数
千次展示成本（CPM）	(支出 / 展示次数) × 1000
广告支出回报率（ROAS）	收入 / 广告支出

互动价值估算

操作	价值	原因
点赞	$0.50	品牌认知度
评论	$2.00	主动互动
分享	$5.00	扩大传播
收藏	$3.00	意向信号
点击	$1.50	流量价值

ROI 解读

ROI %	评级	建议
> 500%	极佳	大幅增加预算
200-500%	良好	适度增加预算
100-200%	可接受	扩大规模前先优化
0-100%	收支平衡	检查定向和创意内容
< 0%	负收益	暂停并调整策略

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平台基准

各平台互动率

平台	平均值	良好	极佳
Instagram	1.22%	3-6%	>6%
Facebook	0.07%	0.5-1%	>1%
Twitter/X	0.05%	0.1-0.5%	>0.5%
LinkedIn	2.0%	3-5%	>5%
TikTok	5.96%	8-15%	>15%

各平台 CTR

平台	平均值	良好	极佳
Instagram	0.22%	0.5-1%	>1%
Facebook	0.90%	1.5-2.5%	>2.5%
LinkedIn	0.44%	1-2%	>2%
TikTok	0.30%	0.5-1%	>1%

各平台 CPC

平台	平均值	良好
Facebook	$0.97	<$0.50
Instagram	$1.20	<$0.70
LinkedIn	$5.26	<$3.00
TikTok	$1.00	<$0.50

完整基准数据请参阅 references/platform-benchmarks.md。

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工具

计算指标

python scripts/calculate_metrics.py assets/sample_input.json

计算每篇帖子的互动率、CTR、触达率以及活动总计。

分析表现

python scripts/analyze_performance.py assets/sample_input.json

生成完整的表现分析，包含 ROI、基准对比和建议。

输出包括：

• 活动级指标
• 逐帖明细
• 基准对比
• 排名靠前的内容
• 可执行建议

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示例

示例输入

请参阅 assets/sample_input.json：

{
  "platform": "instagram",
  "total_spend": 500,
  "posts": [
    {
      "post_id": "post_001",
      "content_type": "image",
      "likes": 342,
      "comments": 28,
      "shares": 15,
      "saves": 45,
      "reach": 5200,
      "impressions": 8500,
      "clicks": 120
    }
  ]
}

示例输出

请参阅 assets/expected_output.json：

{
  "campaign_metrics": {
    "total_engagements": 1521,
    "avg_engagement_rate": 8.36,
    "ctr": 1.55
  },
  "roi_metrics": {
    "total_spend": 500.0,
    "cost_per_engagement": 0.33,
    "roi_percentage": 660.5
  },
  "insights": {
    "overall_health": "excellent",
    "benchmark_comparison": {
      "engagement_status": "excellent",
      "engagement_benchmark": "1.22%",
      "engagement_actual": "8.36%"
    }
  }
}

解读

示例活动显示：

• 互动率 8.36%，基准为 1.22% = 极佳（为平均水平的 6.8 倍）
• CTR 1.55%，基准为 0.22% = 极佳（为平均水平的 7 倍）
• ROI 660% = $500 支出的回报非常出色
• 建议： 增加预算，复用成功要素

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参考文档

平台基准

references/platform-benchmarks.md 包含：

• 按平台和行业划分的互动率基准
• 自然内容和付费内容的 CTR 基准
• 成本基准（CPC、CPM、CPE）
• 各平台内容类型表现
• 最佳发布时段和频率
• ROI 计算公式

主动触发条件

• 互动率低于平台平均值 —— 内容未能引起共鸣。分析表现最佳的内容，寻找可复用的规律。
• 粉丝增长停滞 —— 内容分发或发布频率存在问题。检查发布规律和内容组合。
• 曝光量高、互动率低 —— 有触达但未能引起共鸣。需要解决内容质量或相关性问题。
• 竞争对手表现明显更佳 —— 发现内容差距。分析其成功帖子的形式和主题，获取洞察。

输出成果

当你请求……	你将获得……
“社交媒体审计”	跨平台表现分析及基准对比
“哪些内容表现好？”	排名靠前的内容分析，以及规律和建议
“竞争对手社交媒体分析”	竞争性社交媒体对比及差距分析
“活动 ROI”	完整的 ROI 计算及互动价值估算

沟通

所有输出均经过质量验证：

• 自我验证：来源归属、假设审查、置信度评分
• 输出格式：先给结论，再说明内容（含置信度）、原因和行动建议
• 每项发现均标注置信度：已验证、中等置信度或假设

相关技能

• campaign-analytics：用于包括社交媒体及其他渠道在内的跨渠道分析。
• content-creator：用于根据分析结果创作经过优化的社交媒体内容。
• marketing-demand-acquisition：用于将社交媒体整合到更广泛的需求开发策略中。
• marketing-strategy-pmm：用于使社交媒体内容与产品营销定位保持一致。

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故障排除

问题	可能原因	解决方案
互动率看起来高得不合理（>50%）	覆盖人数相对于互动量过低，或覆盖人数／展示次数数据填反了	确认 reach 表示触达的独立用户数（而非展示次数）。互动率 =（点赞数 + 评论数 + 分享数 + 收藏数）/ 覆盖人数。如果使用 2025 年及之后的 Instagram 数据，请注意 Instagram 已将主要指标从“展示次数”改为“观看次数”——确保使用了正确字段
基准对比显示“no_benchmark_available”	输入 JSON 中的平台名称与预期值不符	使用准确的小写平台名称：instagram、facebook、twitter、linkedin、tiktok。分析器会与这些准确字符串进行匹配
尽管互动表现不错，ROI 计算结果仍为负数	对所在行业的互动价值估算过于保守	默认互动价值模型采用每个点赞 0.50 美元、每条评论 2.00 美元、每次分享 5.00 美元、每次收藏 3.00 美元、每次点击 1.50 美元。请在 calculate_metrics.py 中针对具体行业调整这些数值。B2B 公司的单次互动价值通常高于 B2C 公司
TikTok 指标的互动率低于基准	在通常使用基于观看次数的指标的平台上采用了基于覆盖人数的计算方式	TikTok 2026 年基准互动率为 2.50%–3.70%，该数值基于观看次数而非覆盖人数计算。为确保对比准确，请在 TikTok 数据的 reach 字段中使用视频观看次数。2025 年 TikTok 互动率同比上升了 49%
LinkedIn 互动率看起来低于预期	与过时的基准进行比较	LinkedIn 2026 年的互动率中位数约为 3.85%–6.1%，显著高于其他平台。轮播／文档帖子互动率最高（中位数最高可达 21.77%）。如果你的互动率低于 2%，请侧重创作能引发对话的内容，而非企业公告
Instagram 指标持续下降，但内容质量保持稳定	2025–2026 年算法和指标定义发生变化	Instagram 已将所有格式（Reels、Stories、帖子）的主要指标改为“观看次数”，取代“展示次数”和“播放次数”。轮播帖子现在最能获得互动。Meta 计划在 2026 年 6 月前将 Graph API 中的覆盖人数指标替换为“观众人数”指标。请相应调整数据收集方式
帖子数量太少，无法可靠地分析营销活动	样本量较小，导致平均值不可靠	建议至少使用 10 个帖子进行有意义的分析。analyze_performance.py 脚本会标记少于 10 个帖子的营销活动。为确保统计可靠性，每个分析周期尽量使用 30 个以上的帖子

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成功标准

• 各平台互动率（2026 年基准）：Instagram 0.50-0.70%（平均）、3-6%（良好）、>6%（优秀）。Facebook 0.06-0.09%（平均）、0.5-1%（良好）。LinkedIn 3.85-6.1%（平均）、>6%（良好）。TikTok 2.50-3.70%（平均）、8-15%（良好）、>15%（优秀）。Twitter/X 0.03-0.05%（平均）、0.1-0.5%（良好）
• 点击率：Instagram >0.5%（良好）、Facebook >1.5%（良好）、LinkedIn >1.0%（良好）、TikTok >0.5%（良好）。精选摘要和轮播内容在各平台都能带来最高点击率
• 单次点击费用：Facebook <$0.50（良好）、Instagram <$0.70（良好）、LinkedIn <$3.00（良好，但 B2B 平均为 $4-5+）、TikTok <$0.50（良好）。自 2023 年以来，LinkedIn 的 CPC 已上涨 89%
• ROI 门槛：付费社交媒体的目标最低 ROI 为 200%。高于 500% 的营销活动表现优秀，应扩大投放。低于 100% 的营销活动需要立即调整创意内容或定向策略
• 内容形式表现：优先采用各平台互动率高的内容形式——LinkedIn 上的轮播/文档帖子（互动率中位数为 21.77%）、Instagram 上的 Reels、TikTok 上的短视频。每月至少测试 3 种内容形式
• 发布频率：保持稳定的发布节奏：LinkedIn 每周 3-5 次，Instagram 每周 4-7 次，TikTok 每周 3-5 次。LinkedIn 算法倾向于优先推荐在最初 90 分钟内引发有效互动的内容
• 分析频率：对正在进行的营销活动每周开展一次完整的表现分析。比较月环比趋势，以识别增长或下降模式。随着平台规范快速变化，每季度更新一次基准值

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范围与限制

范围内：

• 帖子级和营销活动级互动指标（互动率、CTR、触达率、传播率、收藏率）
• 结合互动价值估算和成本效益指标（CPE、CPC、CPM、ROAS）计算 ROI
• 对比 Instagram、Facebook、Twitter/X、LinkedIn 和 TikTok 的平台基准
• 识别并排序表现最佳/最差的内容
• 根据基准评估提供可执行的建议

范围外：

• 与社交媒体平台建立实时 API 连接（脚本分析你导出的静态 JSON 数据）
• 社交媒体排期、发布或内容创作
• 追踪粉丝增长或分析受众人口统计信息
• 监控竞争对手的社交媒体（请使用专门的社交聆听工具）
• 识别网红或管理合作
• 社交商务和购物指标
• 视频专属分析（观看时长、完播率、流失节点）
• 对评论或提及内容进行情感分析（文本情感分析请使用 app-store-optimization skill 的 review_analyzer）
• 跨平台身份解析或去重

平台 API 变更（2025-2026）：

• Meta/Instagram 将在 2026 年 6 月前于 Graph API 中以“Viewers”指标取代“reach”
• Instagram 已将“Views”设为所有内容形式的主要指标，取代“Impressions”和“Plays”
• TikTok 于 2025 年收紧了 API 访问审批流程
• LinkedIn 新增了 AI 驱动的对话式搜索；算法现在更倾向于优先推荐以人为本的内容，而非经过精修的企业动态

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集成点

集成	用途	连接方式
Meta Business Suite	导出 Instagram 和 Facebook 广告活动数据	将帖子级指标（点赞、评论、分享、覆盖人数、展示次数、点击次数）导出为 JSON，供 calculate_metrics.py 和 analyze_performance.py 使用。注意：2026 年，“展示次数”将由“观看次数”取代
LinkedIn Campaign Manager	导出 LinkedIn 广告和自然流量表现数据	导出每篇帖子的互动指标。LinkedIn 的原生分析现在包含“查看者”人口统计数据和 AI 搜索可见度数据
TikTok Business Center	导出 TikTok 广告活动表现数据	导出视频级指标。计算互动率时，使用视频观看次数作为覆盖人数的等效指标
Google Analytics 4 (GA4)	跟踪网站上的社交流量和转化	将社交广告活动的 UTM 参数关联到 GA4，以衡量后续转化。使用 campaign-analytics 技能进行完整归因
campaign-analytics 技能	跨渠道 ROI 对比	将社交媒体 ROI 数据与其他渠道的数据一起输入 campaign_roi_calculator.py，进行统一的投资组合分析
content-creator 技能	根据表现数据优化内容	参考表现最佳帖子的分析结果来制定内容策略。使用 brand_voice_analyzer.py 确保社交内容符合品牌语调
marketing-demand-acquisition 技能	将社交媒体作为需求生成渠道	将社交媒体表现数据纳入需求生成渠道组合评估。将社交媒体的 CAC 数据与其他获客渠道进行对比

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工具参考

calculate_metrics.py

类型： Python 库（导入使用，非 CLI）

类：

• SocialMediaMetricsCalculator(campaign_data: Dict)

构造函数输入： {"platform": "instagram", "total_spend": 500, "posts": [{"post_id": "str", "content_type": "str", "likes": int, "comments": int, "shares": int, "saves": int, "reach": int, "impressions": int, "clicks": int}]}

主要方法：

方法	参数	返回值
calculate_engagement_rate()	post: Dict（点赞、评论、分享、收藏、覆盖人数）	以百分比表示的互动率（float）。公式： (点赞 + 评论 + 分享 + 收藏) / 覆盖人数 * 100
calculate_ctr()	clicks: int、impressions: int	以百分比表示的 CTR（float）
calculate_campaign_metrics()	无（使用构造函数数据）	包含 platform、total_posts、total_engagements、total_reach、total_impressions、total_clicks、avg_engagement_rate、ctr 的 Dict
calculate_roi_metrics()	无（使用构造函数数据）	包含 total_spend、cost_per_engagement、cost_per_click、estimated_value（默认每次互动按 $2.50 估算）、roi_percentage 的 Dict
identify_top_posts()	metric: str = 'engagement_rate'、limit: int = 5	按指定指标排序的热门帖子列表。支持的指标：engagement_rate、likes、comments、shares、clicks
analyze_all()	无	合并 campaign_metrics、roi_metrics 和 top_posts 的 Dict

analyze_performance.py

类型： Python 库（导入使用，非 CLI）

类：

• PerformanceAnalyzer(campaign_metrics: Dict, roi_metrics: Dict)

内置基准： facebook、instagram、twitter、linkedin、tiktok 的互动率和 CTR 基准。

主要方法：

方法	参数	返回值
benchmark_performance()	无	包含 engagement_status、engagement_benchmark、engagement_actual、ctr_status、ctr_benchmark、ctr_actual 的 Dict。状态值：excellent（>= 基准的 1.5 倍）、good（>= 基准）、below_average
generate_recommendations()	无	根据互动率、CTR、CPC、ROI 和帖子数量阈值生成的可执行建议字符串列表
generate_insights()	无	包含 overall_health（excellent/good/needs_improvement）、benchmark_comparison、recommendations、key_strengths、areas_for_improvement 的 Dict