Facebook帖子推广

Facebook帖子推广

1. 首先创建Facebook主页，填写官方主页内容，包括邮箱、地址、官方网址、游戏简介等细节，往本地化靠

2. 发帖要结合facebook关键词搜索，帖子加入关键词，提高曝光率 格式：#+关键词(#号后面直接是关键词不要空格)

3. 创建矩阵账号，在各大群组中发帖推广官方主页，让推广团队小预算进行贴文互动，在其他游戏或休闲类群帖子下评论，在站外聊天软件以发群或群发好友方式引导关注FB主页，以上操作用于前期快速增加粉丝量，提高主页权重，为目的。

4. 发帖地点分别是（a）个人主页、（b）公共主页、（c）群组，各有不同优势。

（a）、个人主页发帖可分为两种，分别是公开贴和指定好友贴，公开贴是面向Facebook站内和站外的，是对全网公开性的帖子，所以公开贴在做SEO优化时非常重要，贴文中尤为重要要添加关键词，公开贴具体操作流程：打开个人也，选择发帖类型-选择分享对象-选中公开

指定好友贴是拥有一定粉丝基数后，能短时间内提高覆盖率的贴文类型，在带动贴文热度和粉丝交互方面非常有效，这个是100%会展示在客户的时间线上面，那么也就意味着客户的客户也会看到你的信息，即提高了点击率又提高了覆盖率。操作方法是在个人页面发布帖子有个标记好友的按钮，点开，输入目标客户的名字，可以是一个，也可以多个，最后再点击发布就可以了

另外个人公开贴和指定好友贴是可以同时设置在同一个贴文中的。

（b）、公共主页帖默认就是公开性的，不同与个人贴，公共主页贴自带丰富的与用户交互功能，公共主页贴同时带有商业性的数据分析功能，具体用途会在下面说明，在发布贴文时应更多的精力放在内容上，从而提高贴文的曝光度：

（1）、号召性语言更能引起注意，但有风险，要严格按照政策范围内操作

（2）、疑问类帖子拥有更多的评论数，因为它随时能勾起用户的好奇心

（3）、使用表情符号可以增加互动，在发布贴文的时候可以适当加入一些表情元素使内容不那么枯燥，但表情符号也不允许滥用，最好把控在3个以内，否则有封主页或限流风险。

（4）、贴文的文字部分篇幅不建议过长，在Facebook分析数据里有显示，发布250字符以内的帖子可以获得额外用户参与度最高。

（5）、帖文中文字就像耳朵，图片和视频就像眼睛，光听不看就没有可信度，光看不听又理解不了什么意思，所以发布贴文一定要图、文并茂。同时图和文也要对应听和看的作用

（6）、不要过度推广我们的产品，避免让用户产生被骚扰的感觉，贴文类型安排尽量丰富无关联最合适，有点像国内运营用到的二八法则，如果你一周发5条内容，那么其中一条应该是和你产品相关的，另外4条应该是帮助性或有趣的内容。

无论是个人贴还是公共贴，在发帖时都应该注意发帖的时间节点，这个是所以社媒共同的，在对的时间做对的事情，找到最佳发帖时间，才能扩大帖子的影响力。

如何找到最佳发帖时间？

最佳发布时间不能用常理推断，而是必须要用数据佐证，在Facebook Page Insights页面提供了大量的数据，包括受众群体和帖子互动等人口统计数据。可以直接打开页面，点击「Insights」，查看全部的数据内容，以之前的sanahal主页为例子可以看到在一周的数据分析中用户的时间节点，那么我们就可以利用这些数据，找到最佳的发帖时间节点

（c）群组贴，首先fb公开群基数非常大，类型特别杂乱，这也就意味着工作量的繁重，如何快速有效的产生效益？以下是我结合资料、实际操作和个人观点列出的具体方案。

（1）、群类别下的用户画像分析，在前期没有任何数据支持的情况下，先不确定目标的情况下大量加群组。

（2）、筛选去除掉用户活跃度不高的群，提高效率

（3）、在筛选后的群组中张贴我们自己的贴文，统计数据进行风险

注意：在群组中发帖文，不要以复制粘贴的形式发，因为这样非常浪费时间，而且你也不能保证你所发的贴文的质量如何，一切都应该以数据说话，所以我们应该在自己的个人页或公共主页找到一篇数据最好的贴文，这些贴文都是经过各种用户验证的，在群组中同样也适用，接着利用原帖中的分享按钮，将贴文分享到分享到你的目标群组即可，具体如下图：

在分享这里还应该注意一点，个人页加入的小组是不能共享到公共主页的，同时公共主页不能加入其他小组，只能创建小组，所以公共主页内的贴文是不能直接分享到其他小组内的，如果我们需要公共主页的帖子，可以先将该帖子分享到个人页在进行小组分享。

1、前往 Facebook 商家主页。

2、点击商家主页左上角附近的成效分析。

3、点击左侧菜单中的帖子。

4、在已发布帖子版块找到想编辑的帖子，在推广栏点击您的帖子对应的按钮。

5、在概览版块，滚动查看成效分析，了解速推帖的表现。

您看到的成效分析可能包含以下其中一些指标：

覆盖人数

互动数量

按照具体操作细分的互动指标（例如评论量、分享量和视频观看量）

年龄、性别和地区等人口统计细分数据

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