Chiedi alla maggior parte dei brand qual è il loro tasso di coinvolgimento su Instagram e te lo sanno dire. Chiedi agli stessi brand quanto fatturato ha generato il loro account Instagram il mese scorso e la maggior parte non lo sa. Il divario tra queste due risposte è dove vive la maggior parte delle pratiche di analisi su Instagram: si monitorano i numeri visibili e facili da riportare, mentre le metriche collegate ai risultati commerciali restano non misurate. Analisi e statistiche di Instagram sono utili solo se le metriche monitorate sono quelle che prevedono i risultati, e la maggior parte dei brand ne monitora di sbagliate.
Questo articolo spiega quali metriche contano davvero e perché, cosa Instagram Insights non mostra di proposito, come interpretare i dati abbastanza bene da prendere decisioni e non solo osservare schemi, come collegare i risultati di Instagram al fatturato e dove lo strumento di analisi nativo non basta e richiede una misurazione esterna.
Quali metriche di Instagram contano davvero per i risultati del brand?
I salvataggi come indicatore più forte del valore dei contenuti
Un salvataggio è l'azione a più alta intenzione che un follower può compiere su un post del Feed. Quando qualcuno salva un post, giudica il contenuto degno di essere ripreso, e questo è un segnale di valore genuino più forte di un like o di un commento. L'algoritmo tratta i salvataggi come uno dei segnali di coinvolgimento a più alto peso per i post del Feed, il che significa che un contenuto con un alto tasso di salvataggio riceve una distribuzione organica migliore di uno con un numero simile di like ma meno salvataggi.
Il tasso di salvataggio da monitorare è dato dai salvataggi divisi per la copertura (non per i follower), espresso in percentuale. Un tasso di salvataggio superiore al 2 percento della copertura indica un contenuto davvero prezioso per il pubblico che lo vede. I brand che monitorano il tasso di salvataggio insieme al tasso di coinvolgimento noteranno che i due non si muovono sempre insieme: un post può piacere senza essere salvato, e questo indica che era piacevole ma non abbastanza sostanzioso da essere messo nei salvati.
Le condivisioni nei messaggi diretti come segnale di copertura
Quando un follower condivide un post con qualcun altro tramite messaggio diretto, sta approvando personalmente il contenuto davanti a una persona precisa. È il segnale di coinvolgimento con il peso più alto della piattaforma perché riflette un giudizio di valore genuino e non un'approvazione passiva. Un post con un alto tasso di condivisione dice all'algoritmo che il contenuto merita di essere inviato a qualcuno che non l'ha visto, e questo attiva una distribuzione più ampia di qualsiasi altro tipo di coinvolgimento.
Instagram Insights riporta le condivisioni nei messaggi diretti nella vista di dettaglio del post. I brand che monitorano nel tempo il tasso di condivisione scopriranno che i post con i tassi di condivisione più alti spesso non sono quelli con più like. Un contenuto davvero utile, davvero sorprendente o davvero riconoscibile al punto che le persone vogliono condividerlo con qualcuno in particolare è un tipo di contenuto diverso da quello che ottiene un'approvazione passiva durante lo scorrimento.
I tocchi sul sito e i clic sui link come segnali di conversione
I tocchi sul sito dal link nella bio, i tocchi sugli sticker link delle Storie e qualsiasi altra azione che porta un follower da Instagram al sito sono la metrica nativa più vicina all'intenzione commerciale. Un follower che clicca per arrivare al sito ha fatto un passo deliberato oltre il consumo passivo dei contenuti e sta mostrando un interesse attivo a saperne di più o ad acquistare. Il numero di tocchi sul sito in rapporto alla copertura dà un'indicazione di massima di quanto i contenuti spingano efficacemente le persone verso la fase successiva del funnel.
I tocchi sul sito riportati in Instagram Insights sono utili come indicazione di direzione ma incompleti. Mostrano quanti tocchi ci sono stati ma non cosa è successo dopo il tocco: se il visitatore se n'è andato subito, ha guardato un prodotto, lo ha aggiunto al carrello o ha acquistato. Collegare le analisi del sito al traffico di Instagram (con i parametri UTM sul link nella bio) è ciò che colma il divario tra il tocco riportato in Insights e il risultato commerciale che decide se quel tocco ha avuto un valore.
Il tasso di copertura come misura della salute algoritmica
Il tasso di copertura si calcola dividendo la copertura di un post per il numero totale di follower ed esprimendolo in percentuale. Misura quale proporzione del pubblico esistente l'algoritmo sta mostrando al contenuto, ed è un riflesso diretto di come l'algoritmo sta trattando l'account. Un tasso di copertura sano per i post del Feed sta tra il 10 e il 25 percento dei follower. Gli account che restano di continuo sotto il 5 percento hanno un problema di qualità del pubblico o dei contenuti che nessuna frequenza di pubblicazione risolverà.
Monitorare il tasso di copertura nel tempo rivela andamenti che il tasso di coinvolgimento del singolo post non mostra. Un account in cui il tasso di copertura cala per diversi mesi sta accumulando una base di follower che non interagisce, e questo frena la distribuzione. Un account in cui il tasso di copertura è stabile o in crescita sta costruendo il tipo di pubblico coinvolto che si accumula nel tempo. Il tasso di copertura è il segnale d'allarme precoce dei problemi di qualità dei follower, prima che diventino visibili nella stagnazione del numero di follower.
Il tasso di visualizzazione completa per Reel e video
Per i Reel, la metrica che prevede più direttamente la distribuzione algoritmica è il tasso di visualizzazione completa: la percentuale di spettatori che ha guardato il video fino alla fine. Un Reel con un alto tasso di visualizzazione completa dice all'algoritmo che il contenuto ha tenuto l'attenzione, che è il segnale principale usato dal sistema di raccomandazione dei Reel per decidere quanto ampiamente distribuire. Il tasso di visualizzazione completa è riportato in Instagram Insights nella scheda Reel ed è una delle poche metriche in cui un solo numero corrisponde direttamente a un risultato di distribuzione.
Il riferimento a cui puntare varia in base alla durata del video. Per un Reel di quindici secondi, un tasso di visualizzazione completa superiore al 60 percento è ottimo. Per un Reel di sessanta secondi, una visualizzazione completa superiore al 40 percento indica che il contenuto tiene bene l'attenzione per la sua durata. Un Reel con molte visualizzazioni ma bassa visualizzazione completa è stato distribuito ampiamente ma non trattiene gli spettatori, e questo limita il suo potenziale di distribuzione di seconda ondata e suggerisce che l'inizio è più forte del contenuto che segue.
Il tasso di crescita dei follower come indicatore di tendenza
Il tasso di crescita dei follower, espresso come aumento percentuale in un periodo definito (settimana, mese, trimestre), è più significativo del numero grezzo di follower perché mostra se l'account sta crescendo, è fermo o sta calando rispetto alla propria base. Un account che aggiunge 200 follower al mese partendo da una base di 2.000 cresce del 10 percento al mese, ed è un buon dato. Un account che aggiunge 200 follower partendo da una base di 50.000 cresce dello 0,4 percento, e questo indica un problema di copertura o di contenuti da diagnosticare.
Il tasso di crescita dei follower va monitorato insieme alle fonti dei nuovi follower. Instagram Insights mostra come sono stati scoperti i follower (da un Reel, dalla pagina Esplora, da una visita al profilo dopo un tag). Questi dati sulle fonti identificano quali formati di contenuto e quali canali di distribuzione fanno davvero crescere il pubblico, e permettono al brand di investire di più in ciò che funziona e meno in ciò che genera impressioni senza far crescere il pubblico.
Cosa non ti mostra Instagram Insights?
Instagram Insights è un utile punto di partenza, ma ha punti ciechi strutturali che i brand devono capire prima di prendere decisioni di strategia basate solo sui dati nativi. La lacuna più grande è l'attribuzione: Insights può mostrare che un follower ha toccato il link nella bio, ma non può mostrare se quella persona ha poi acquistato, si è iscritta o ha compiuto un'altra azione commerciale successiva. Ogni metrica di conversione che conta per i risultati economici del brand avviene fuori da Instagram, il che significa che le analisi native possono raccontare solo una parte della storia dei risultati.
Insights non mostra nemmeno il decadimento della copertura nel tempo. Un post che ha raggiunto 10.000 persone nelle prime due ore e poi si è fermato appare in Insights identico a un post che ha raggiunto le stesse 10.000 persone gradualmente in tre giorni. La curva di decadimento dice a un brand se il contenuto ha bruciato in fretta e con forza (bene per i formati virali, preoccupante per una crescita costante) o è cresciuto lentamente (una dinamica di distribuzione diversa da capire), ma quella curva è invisibile nell'interfaccia nativa.
La finestra di dati di 90 giorni è un limite strutturale con conseguenze strategiche. I brand non possono confrontare i risultati di questo gennaio con quelli del gennaio scorso con Insights nativo, perché i dati oltre i 90 giorni non esistono. Individuare andamenti stagionali, misurare i risultati dei contenuti anno su anno o seguire lo sviluppo del pubblico a lungo termine richiede o uno strumento di analisi di terze parti che archivi i dati oltre la finestra nativa o una pratica di esportazione e registrazione manuale mantenuta con costanza nel tempo.
Anche il tasso di salvataggio come percentuale della copertura non è mostrato direttamente. Insights mostra i salvataggi totali di un post ma non i salvataggi divisi per la copertura, quindi il brand deve calcolarlo a mano per ogni post per capire se il tasso di salvataggio è forte o debole rispetto a quante persone hanno visto il contenuto. Lo stesso vale per il tasso di condivisione: il numero è riportato, ma il calcolo della percentuale richiede un conto a mano che la maggior parte degli account non fa mai.
Come interpreti le analisi per prendere decisioni sui contenuti?
Stabilire una base di riferimento prima di valutare i risultati
Il risultato di un singolo post è quasi privo di significato senza una base di riferimento con cui confrontarlo. Il primo passo per usare bene le analisi di Instagram è calcolare il rendimento medio su un campione significativo di post recenti: tasso medio di copertura, tasso medio di salvataggio, tasso medio di visualizzazione completa dei Reel e tasso medio di coinvolgimento. Queste medie diventano la base con cui valutare i nuovi contenuti. Un post che va sopra la base per tasso di salvataggio produce segnali di valore del contenuto più forti della media. Uno che va sotto la base per tasso di copertura potrebbe essere stato mostrato a una proporzione di follower più piccola del solito.
La base va ricalcolata con regolarità (per la maggior parte degli account basta una volta al mese) per tenere conto dei cambiamenti della base di follower, degli andamenti stagionali e delle variazioni dell'algoritmo. Per la maggior parte dei brand, una base stabilita a dicembre sarà diversa da una stabilita ad agosto, e le decisioni prese rispetto a una base superata portano fuori strada.
Individuare gli schemi tra i tipi di contenuto
L'analisi dei contenuti più utile confronta i risultati tra i tipi di contenuto invece di valutare i singoli post isolatamente. Un brand che guarda il tasso medio di salvataggio dei caroselli educativi rispetto a quello dei post sui prodotti troverà spesso una differenza notevole che indica quanto produrre di ciascun tipo. Un brand che confronta il tasso medio di visualizzazione completa dei Reel con una persona che parla alla camera con quello dei Reel dimostrativi può scoprire che un formato rende sempre più dell'altro per il suo pubblico specifico.
Questo tipo di analisi degli schemi richiede abbastanza punti di dati in ogni categoria da essere significativa: almeno dieci post per ogni tipo di contenuto prima di trarre conclusioni. Le decisioni prese su due o tre punti di dati in una categoria non sono analisi degli schemi: sono reazioni a risultati singoli che potrebbero essere casi isolati. La pazienza di accumulare abbastanza dati prima di cambiare strategia è una delle discipline più sottovalutate nelle analisi di Instagram.
Separare il segnale dal rumore
Non ogni variazione dei risultati è un segnale su cui agire. Un singolo post che rende poco può riflettere il comportamento dell'algoritmo in un giorno particolare, un andamento insolito del pubblico in quel giorno della settimana o la semplice casualità della distribuzione. Un post che rende molto più degli altri può essere stato condiviso da un account grande o aver ricevuto una spinta dell'algoritmo non ripetibile. La domanda da porsi prima di agire su un qualsiasi dato è se la variazione è costante su più post o limitata a uno solo.
Andamenti stagionali, aggiornamenti dell'algoritmo e grandi eventi esterni creano tutti rumore nelle analisi di Instagram, che può essere scambiato per segnali sui contenuti. Un brand che pubblica durante un grande evento di cronaca e vede un coinvolgimento basso può concludere che il contenuto fosse debole quando il pubblico era semplicemente distratto. Un brand che pubblica in un periodo tranquillo e vede un alto coinvolgimento può concludere che il contenuto fosse insolitamente forte quando il vero fattore era la mancanza di contenuti concorrenti. Il contesto conta quanto il numero.
Sapere quando non agire sui dati
Le analisi di Instagram possono identificare cosa rende, ma non sempre possono spiegare perché, e ottimizzare in modo aggressivo per ciò che sta rendendo adesso può restringere gradualmente la strategia dei contenuti in modi che danneggiano la costruzione del brand a lungo termine. Un account che abbandona tutti i tipi di contenuto tranne i Reel perché i Reel generano più copertura può scoprire, sei mesi dopo, che il suo Feed non attira più i nuovi visitatori del profilo e che il tasso di salvataggio è crollato perché non ci sono caroselli educativi che i follower possano salvare.
Il giusto rapporto con i dati è usarli per orientare le decisioni, non per automatizzarle. Se i dati suggeriscono che un tipo di contenuto rende poco, la domanda è se il risultato scarso rifletta il disinteresse del pubblico o una cattiva esecuzione di quel tipo di contenuto. Una risposta di cattiva esecuzione suggerisce di migliorare il formato e non di eliminarlo. Una risposta di vero disinteresse suggerisce di ridurne la priorità a favore di ciò che il pubblico ha dimostrato di apprezzare.
Un ritmo di revisione che produce decisioni e non osservazioni
Controllare ogni giorno le analisi di Instagram produce un flusso di dati senza abbastanza contesto per essere utile. Controllarle ogni mese produce abbastanza dati per individuare schemi genuini, confrontarli con le basi di riferimento e prendere decisioni informate sulla direzione dei contenuti. Una revisione mensile delle analisi che risponde a tre domande ha più valore strategico del monitoraggio quotidiano: quale tipo di contenuto ha ottenuto i tassi di salvataggio e di condivisione più forti questo mese, quale tipo ha ottenuto il tasso di copertura più debole e come si confronta il tasso di crescita dei follower di questo mese con quello del mese precedente?
Le revisioni settimanali vanno bene per i brand che gestiscono campagne a pagamento in cui le decisioni di budget richiedono un riscontro più rapido dai dati, ma la strategia dei contenuti organici raramente cambia abbastanza in fretta da giustificare un'analisi settimanale. Il ritmo di revisione deve seguire il ciclo decisionale, non l'ansia per i risultati.
Come colleghi le analisi di Instagram ai risultati commerciali?
Parametri UTM su ogni link nella bio
Il link nella bio è il principale punto di uscita da Instagram verso il sito, e ogni clic su quel link va tracciato con un parametro UTM che identifichi Instagram come fonte nelle analisi del sito. Un parametro UTM è un tag aggiunto all'URL che dice allo strumento di analisi del sito da dove arriva il visitatore. Senza di esso, il traffico di Instagram che arriva sul sito può comparire come traffico diretto, e questo lo rende invisibile in qualsiasi analisi di provenienza dei visitatori.
Impostare il tracciamento UTM per il link nella bio richiede di aggiungere i parametri di fonte, mezzo e campagna all'URL prima di pubblicarlo nella bio. I valori specifici dei parametri contano meno dell'applicarli con coerenza e di rivedere con regolarità il traffico taggato nello strumento di analisi del sito. Un brand che ha il tracciamento UTM attivo può vedere non solo quante persone hanno toccato il link nella bio (riportato in Insights) ma anche quanto a lungo quei visitatori sono rimasti sul sito, quali pagine hanno visto e se qualcuno di loro ha convertito.
Monitorare i risultati degli sticker link nelle Storie
Gli sticker link delle Storie sono uno dei pochi posti su Instagram dove si può inserire un link diretto e cliccabile a una pagina specifica. Ogni sticker link dovrebbe usare un URL con tag UTM che identifichi sia la fonte Instagram sia la campagna o il contenuto specifico che la Storia stava promuovendo. Così si può misurare quali contenuti delle Storie portano il traffico più prezioso al sito, non solo quali ottengono più tocchi.
Il divario tra i tocchi sugli sticker link riportati in Insights e le conversioni reali riportate nelle analisi del sito è uno dei dati diagnostici più utili disponibili. Se i contenuti delle Storie generano molti tocchi sui link ma quasi nessuna conversione sulla pagina di destinazione, il problema è l'esperienza della pagina di destinazione e non il contenuto di Instagram. Se i tocchi sui link sono pochi nonostante le visualizzazioni delle Storie siano alte, il problema è il contenuto stesso o la posizione della CTA nella Storia.
Misurare la qualità dei follower dal comportamento sul sito
Non tutti i follower di Instagram che cliccano per arrivare al sito hanno lo stesso valore, e le analisi del sito possono rivelare la differenza di qualità tra il traffico che arriva da diversi tipi di contenuti di Instagram. Un follower arrivato da un carosello educativo che ha passato quattro minuti a leggere la pagina di un prodotto è un visitatore di qualità diversa da uno arrivato da un Reel e uscito subito. Queste differenze di qualità sono invisibili in Instagram Insights ma visibili nelle analisi del sito quando il traffico è taggato correttamente per fonte e tipo di contenuto.
Con il tempo, questa analisi rivela quali categorie di contenuti attirano i visitatori di maggior valore commerciale, informazione più utile di quella su quali categorie attirano più clic. Un brand che scopre che i suoi caroselli tutorial portano una quota sproporzionata di visitatori del sito che convertono ha un'intuizione strategica su cui agire: più caroselli tutorial o, come minimo, caroselli tutorial con collegamenti più forti al sito.
I limiti dell'attribuzione di Instagram
Instagram raramente chiude una vendita alla prima interazione. Un cliente può scoprire il brand con un Reel, seguire l'account, vedere diversi caroselli in due settimane, cliccare il link nella bio, visitare il sito, uscire, tornare con una ricerca e poi acquistare. In questo percorso Instagram ha contribuito al risultato ma non riceverebbe alcun merito in un modello di attribuzione all'ultimo clic, in cui la vendita viene attribuita alla visita da ricerca. I modelli di attribuzione multi-touch, che danno un merito parziale a ogni punto di contatto del percorso del cliente, sono più accurati, ma richiedono un'infrastruttura di dati che va oltre Instagram Insights.
In pratica, per la maggior parte dei brand il contributo commerciale di Instagram è sistematicamente sottostimato nei modelli che attribuiscono il merito solo all'ultimo clic prima dell'acquisto. Confrontare, con i dati delle analisi del sito, gruppi di clienti che seguivano il brand su Instagram prima di acquistare con gruppi che non lo seguivano dà una misura approssimativa del vero contributo di Instagram al fatturato, anche senza un modello di attribuzione sofisticato. Il confronto è imperfetto ma più utile che supporre che i dati nativi di Insights colgano il quadro completo.
Quali sono i parametri di riferimento realistici per i risultati su Instagram?
I parametri di riferimento variano molto in base alla dimensione dell'account, alla categoria di contenuti e alle caratteristiche del pubblico, quindi le medie di settore sono spesso fuorvianti se applicate a un account specifico. Un tasso di coinvolgimento del 4 percento è ottimo per un account con 100.000 follower e nella norma per uno con 2.000 follower, perché gli account più piccoli tendono ad avere pubblici più legati a livello personale, che interagiscono a tassi più alti. Confrontare il tasso di coinvolgimento di un account da 10.000 follower con la media di un account da 500.000 follower produce uno standard falso in entrambe le direzioni.
I parametri più utili sono autoreferenziali: le medie storiche dell'account stesso, calcolate su un campione significativo di contenuti in un periodo di tempo coerente. Un account che conosce il proprio tasso base di copertura, di salvataggio e di crescita dei follower può capire se i risultati stanno migliorando, sono stabili o calano senza bisogno di riferimenti esterni. I parametri esterni sono utili per capire all'incirca dove si colloca l'account nella sua categoria, ma sono quelli autoreferenziali a guidare le decisioni concrete.
Come orientamento generale: un tasso di copertura del 10-25 percento dei follower per post è sano per i contenuti del Feed. Un tasso di salvataggio superiore all'1-2 percento della copertura indica contenuti davvero preziosi. Un tasso di visualizzazione completa superiore al 40-50 percento sui Reel indica una forte capacità dei contenuti di trattenere. Una crescita mensile dei follower del 3-5 percento è solida per un account in una fase di crescita attiva. Questi intervalli sono indicativi, non prescrittivi, e un account sopra o sotto di essi su una metrica specifica può avere ragioni legittime che una media tra settori diversi non riflette.
Per sapere come le analisi si collegano alle scelte di formato dei contenuti, leggi Tipi di contenuti su Instagram: Feed, Reel e Storie. Per capire come le metriche di copertura e di coinvolgimento si collegano all'algoritmo, leggi Come funziona l'algoritmo di Instagram. Per usare le analisi per affinare la strategia di crescita organica, leggi Strategia di crescita organica su Instagram. Per misurare i risultati delle campagne a pagamento, leggi Strategia per gli annunci su Instagram.
Come si collega il tuo sito web alle analisi di Instagram?
Instagram Insights mostra cosa succede su Instagram. Il sito è il luogo in cui ciò che succede su Instagram diventa fatturato. Le due fonti di dati insieme raccontano la storia completa dei risultati; ciascuna da sola ne racconta solo metà. Un brand che misura i risultati di Instagram solo con Insights nativo misura l'efficacia dei contenuti senza misurare l'efficacia commerciale, e le due cose non sono la stessa cosa.
Analisi e statistiche di WEMASY collega il traffico di Instagram al comportamento sul sito, così il brand può vedere quali contenuti portano le visite di maggior valore, cosa fanno quei visitatori quando arrivano e se l'investimento su Instagram produce risultati commerciali o solo metriche di coinvolgimento. Scopri cosa è incluso su /pricing.
Domande frequenti
Che differenza c'è tra copertura e impressioni su Instagram?
La copertura è il numero di account unici che hanno visto un post. Le impressioni sono il numero totale di volte in cui il post è stato mostrato, comprese le visualizzazioni multiple dello stesso account. Un post con 5.000 di copertura e 7.000 impressioni è stato visto più di una volta da alcuni di quei 5.000 account. La copertura è la metrica più utile per capire la dimensione del pubblico; le impressioni servono a capire quanto spesso i contenuti vengono rivisti, cosa rilevante per i Reel che invitano a riguardarli. Con il creatore di siti di WEMASY puoi impostarlo direttamente sul tuo sito.
Ogni quanto vanno controllate le analisi di Instagram?
Le revisioni mensili vanno bene per la strategia dei contenuti organici e danno abbastanza dati per individuare schemi genuini invece di reagire alla variazione dei singoli post. Le revisioni settimanali sono ragionevoli per i brand che gestiscono campagne a pagamento, in cui le decisioni di budget richiedono un riscontro più rapido. Il monitoraggio quotidiano dei risultati organici produce rumore e non segnale e porta a cambiare strategia troppo presto sulla base di dati insufficienti.
Qual è un buon tasso di salvataggio su Instagram?
Un tasso di salvataggio superiore all'1-2 percento della copertura indica contenuti abbastanza preziosi da essere salvati dai follower. I caroselli educativi, le guide passo dopo passo e i contenuti di riferimento ottengono di solito tassi di salvataggio più alti dei contenuti estetici o di intrattenimento. Il tasso di salvataggio si calcola dividendo i salvataggi totali per la copertura e moltiplicando per 100; Instagram Insights non lo mostra in automatico e richiede un calcolo manuale.
Perché Instagram Insights mostra solo 90 giorni di dati?
Instagram limita i dati di Insights nativo a una finestra di 90 giorni, e questo significa che i confronti anno su anno e l'analisi delle tendenze a lungo termine non sono possibili con il solo strumento nativo. I brand che hanno bisogno di dati storici oltre i 90 giorni dovrebbero usare uno strumento di analisi di terze parti che archivia i dati in continuo oppure mantenere una pratica di esportazione e registrazione manuale. Senza questo, non è possibile individuare gli andamenti stagionali né seguire i risultati a lungo termine.
Come si traccia se Instagram sta generando fatturato?
Il metodo più affidabile è aggiungere parametri UTM al link nella bio e a tutti gli sticker link delle Storie, così il traffico di Instagram è identificabile nelle analisi del sito. Questo mostra non solo quante persone hanno cliccato da Instagram, ma anche cosa hanno fatto quei visitatori sul sito e se qualcuno ha convertito. Senza il tracciamento UTM, il traffico di Instagram può comparire come traffico diretto nelle analisi del sito e il suo contributo commerciale diventa invisibile.
Quale metrica di Instagram conta di più per la strategia dei contenuti organici?
Il tasso di salvataggio è la metrica singola più utile per valutare il valore dei contenuti del Feed, perché riflette l'intenzione genuina del pubblico e non l'approvazione passiva. Per i Reel, il tasso di visualizzazione completa è la metrica che prevede più direttamente la distribuzione algoritmica. Il tasso di copertura (copertura divisa per i follower) è la metrica più utile a livello di account per capire se l'algoritmo sta trattando l'account in modo favorevole o ne sta frenando la distribuzione nel tempo.