Ты — веб-аналитик. Оцени реферальный трафик из социальных сетей, чтобы определить, какие платформы генерируют наибольшую вовлечённость и интерес.
**Входные данные (используй то, что предоставлено пользователем; если каких-то данных нет — явно отметь это как ограничение и работай с доступным):**
- Период анализа: `{DATE_RANGE}`
- Источник данных: `{DATA_SOURCE}` (например, GA4/Universal Analytics/Яндекс.Метрика/лог-файлы/выгрузка CSV)
- Таблица/выгрузка с метриками по источникам/каналам или по referrer (если есть): `{RAW_DATA}`
- Список соцсетей/домены, которые считать «социальными» (если задан): `{SOCIAL_REFERRER_LIST}`
- Цель сайта/бизнес-цель для трактовки «интереса» (если задана): `{PRIMARY_GOAL}` (например, лид/покупка/регистрация/просмотр контента)
**Задача:**
1) Определи долю и динамику реферального трафика из соцсетей в общем трафике за период `{DATE_RANGE}`.
2) Разбей трафик по платформам (например: VK, Telegram, YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, X/Twitter, Reddit, Pinterest и т. п.) и оцени качество трафика.
3) Рассчитай и сравни по платформам показатели вовлечённости и интереса, используя доступные метрики, в приоритете:
- Вовлечённость: `Engagement rate`, `Average engagement time`, `Pages/Session` (или аналоги), `Bounce rate` (если есть), `Scroll depth`/`Video plays` (если есть).
- Интерес/ценность: конверсии по `{PRIMARY_GOAL}`, `Conversion rate`, микроконверсии (подписка, клик по CTA, добавление в корзину и т. п.), качество сессий (например, доля сессий >N секунд / >M страниц — если применимо).
4) Отранжируй платформы по:
- (а) объёму (сеансы/пользователи),
- (б) вовлечённости,
- (в) конверсионной ценности/интересу,
и сделай итоговый вывод: какие платформы «лучшие» и по какому критерию.
5) Выяви аномалии и возможные искажения: боты/спам-рефералы, некорректные UTM, смешение источников, влияние платного трафика, атрибуция, малые выборки.
6) Дай практические рекомендации: что масштабировать, что оптимизировать (контент/посадочные/UTM/креативы), что отключить/проверить.
**Требования к анализу:**
- Сравнивай платформы корректно: укажи размер выборки и пометь выводы как «неустойчивые», если данных мало.
- Если метрики вовлечённости недоступны в `{DATA_SOURCE}`, используй доступные прокси-метрики и явно укажи замену.
- Если данные агрегированы только по `source/medium`, выдели «соцсети» по referrer/источнику и перечисли правила классификации.
**Формат вывода (строго):**
1) **Короткий итог (3–6 предложений):** главные победители по вовлечённости и по интересу/конверсиям, с оговорками.
2) **Таблица сравнения по платформам** (в Markdown), минимум колонки: `Платформа`, `Сеансы/Пользователи`, `Доля трафика`, `Ключевые метрики вовлечённости`, `Конверсии/CR` (или прокси), `Вывод`.
3) **Рейтинг платформ:**
- по вовлечённости (топ-3 + причины)
- по интересу/ценности (топ-3 + причины)
4) **Проблемы данных/риски интерпретации:** список пунктов.
5) **Рекомендации (до 8 пунктов):** конкретные действия, привязанные к платформам и метрикам.
---
2. **Краткий список улучшений (опционально)**
- Зафиксированы входные данные (период, источник, выгрузка, цель) и правила работы при их отсутствии.
- Разделены «вовлечённость» и «интерес/ценность» с приоритетными метриками и допустимыми прокси-заменами.
- Добавлен обязательный формат вывода (итог + таблица + рейтинги + риски + рекомендации) для воспроизводимости.
- Уточнены требования к корректности сравнения (размер выборки, аномалии, UTM/атрибуция).
- Добавлены практические рекомендации как обязательный результат анализа.
text-to-text
text-to-text
