#106 🟡 Средний 🤖 Claude

Что говорит статистика твоего канала

Что говорит статистика твоего канала

Цифры канала копятся сами: просмотры, реакции, пересылки, отписки. Но лента статистики — это ещё не ответы. Почему один пост разлетелся, а близнец рядом умер? После каких публикаций уходят люди? ИИ разберёт выгрузку и вернёт не пересказ цифр, а выводы: что делать чаще, что реже и что перестать.

⚙️ Задача

Проанализировать статистику канала — найти закономерности в том, что заходит и что отталкивает, и получить план изменений

🇷🇺 Промт

Канал: [тема, о чём]
Цель: [рост подписчиков / вовлечённость / подготовка к монетизации]
Сколько постов выходит: [частота]

Вот данные за период:
[вставь по каждому посту: дата, тема или заголовок, тип поста, просмотры, реакции, пересылки, комментарии. Плюс динамика подписчиков по дням, если есть. Бери из встроенной статистики канала или сервисов аналитики]

Правило: выводы только из данных. Мало данных для вывода — так и пиши, не дорисовывай.

Разбери:

1. ЛИДЕРЫ И АУТСАЙДЕРЫ — топ-5 и антитоп-5 постов. Не по голым просмотрам, а по вовлечённости относительно охвата

2. ЗАКОНОМЕРНОСТИ — что объединяет лидеров: темы, формат, длина, день и время, подача заголовка. То же по аутсайдерам

3. ПЕРЕСЫЛКИ — какие посты люди отправляют другим. Это самый честный сигнал ценности и главный источник бесплатного роста

4. ОТПИСКИ — после каких постов или периодов уходили. Аккуратно: совпадение — не причина, отмечай уверенность вывода

5. ПЛАН — по итогам: 3 вещи делать чаще, 2 — реже или иначе, 1 гипотеза для проверки в следующем месяце

6. ЧЕГО НЕ ХВАТАЕТ — какие данные собрать, чтобы следующий разбор был точнее

🇬🇧 Prompt

Channel: [topic]
Goal: [subscriber growth / engagement / preparing for monetization]
Posting frequency: [how often]

Here is the data for the period:
[paste per post: date, topic or title, post type, views, reactions, forwards, comments. Plus daily
subscriber dynamics if available. Take it from built-in channel stats or analytics services]

Rule: conclusions only from the data. Not enough data for a conclusion — say so, don't extrapolate.

Break down:

1. LEADERS AND LOSERS — top 5 and bottom 5 posts. Not by raw views but by engagement relative to reach

2. PATTERNS — what the leaders share: topics, format, length, day and time, headline style. Same for the losers

3. FORWARDS — which posts people send to others. The most honest value signal and the main source of free growth

4. UNSUBSCRIBES — after which posts or periods people left. Careful: correlation isn't causation, mark your confidence

5. PLAN — based on findings: 3 things to do more, 2 to do less or differently, 1 hypothesis to test next month

6. WHAT'S MISSING — which data to collect so the next review is sharper

💡 Совет

Смотри вовлечённость от реального охвата, а не от числа подписчиков — не все видят каждый пост, и процент от охвата честнее показывает отклик. Пересылки ценнее лайков: реакцию ставят не выходя из ленты, пересылают только то, за что готовы поручиться перед знакомым. Разбор делай раз в месяц по одной схеме — сравнение периодов скажет больше любого разового аудита. И связка с #077 напрашивается сама: гипотеза из шестого пункта — готовый кандидат на A/B-тест.

⚠️ ИИ может ошибаться: факты, цифры и ссылки из ответов проверяй, а в юридических, финансовых и медицинских вопросах решения принимай со специалистом.