版物，就可以很容易地验证这些判断的有效性。最终，浏览量最多的文章并不会排名最高。
计算示例。假设我们的社区有 35,063 名订阅者。让我们使用最近三篇出版物的浏览次数数据来计算 ERR：
64,000；
2400；
3000；
错误率（%）=（64,000+2,400+3,000）÷3÷35,063×100%=66（%）
在估算 ERR 时，必须对多个时期的数据进行比较。您应该关注哪些材料最能引起参与者的强烈反应。
结论：建议通过覆盖率来计算参 澳洲電話號碼查詢 与度，以便了解有多少比例的读者对帖子做出了回应。然而，该指标根本不适合对出版物进行定性评估，并且在比较不同社区的出版物时不能提供客观的结果。
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每日参与率（ER 日）
所选时间段的 ER 日使用基本公式计算：
ER 日 =（当天反应总数/关注者）* 100%
日平均反应率 =（期间反应总数 /（天数 * 关注者））* 100%
最终值粗略地显示了所有社区成员中有多少人在白天处于活跃状态。
为什么有条件呢？事实是，该指标的计算没有考虑到由个别用户重复活动表现引起的显著偏差。
这适用于所有 ER 指标，但对于 ER Day，偏差更为明显，因为最终值在很大程度上取决于用户对特定日期相关的帖子的响应积极程度。
此外，这个指标并不完全成功，因为它与发布频率没有关联：为了增加 ER Day，发布更多帖子就足够了（这里适用这个原则 - 发布的数量越多，活动量也会相应增加）。
要点：每日活动可让你了解关注者的活跃程度，或页面的“有效覆盖面”（参与量），但并不一定比纯参与量（以百分比表示）更有用。
帖子参与率（ER 帖子）
在这种情况下，基本公式是：
ER 帖子 = (帖子反应总数/关注者) * 100%
平均ER 帖子 = (帖子总反应数/(帖子数 * 关注者)) * 100%
或者：
平均ER 帖子 = (ER 帖子总数/帖子数量) * 100%
最终值显示的是平均有多少比例的用户对某个特定出版物做出了回应。
该指标以绝对订阅人数为基础，因此其价值不会随着新出版物的发布而发生太大波动。因此，通过分类，可以选择高质量且有趣的出版物。
帖子参与率（ER 帖子）
资料来源：shutterstock.com
缺点是，随着关注者数量的增加，总体参与率会下降。这可以通过以下事实来解释：由于订阅总数的增长，订阅者逐渐对社区失去兴趣，社区材料开始越来越少地向他们展示，等等。
因此，如果社区的受众规模差异很大，在比较 ER 时，应首先根据平均指标调整数值。
结论：ER Post 可以让您评估受众对出版物的兴趣，并比较不同社区的活跃水平（根据参与者数量的差异进行调整）。
让我们看看计算参与率的其他可能方法：