Oltre a trovare un modello di business sostenibile, gli editori di oggi che operano nel digitale si trovano ad affrontare un'altra sfida: misurare correttamente le performance dei propri contenuti e comprendere a fondo il comportamento del proprio pubblico. Questo è un problema reale per tutti i tipi di pubblicazioni, indipendentemente dal fatto che siano finanziate dalla pubblicità o che facciano parte della nuova generazione che opera con un modello di fatturato basato sui lettori.
In passato le cose erano un po' più semplici. Gli editori potevano misurare il loro successo aziendale annotando e confrontando il numero di giornali o riviste venduti nel tempo. Potevano quindi stimare le dimensioni del loro pubblico di lettori moltiplicando il numero di copie vendute per 2 o 2,5, che è considerato il tasso medio di trasferimentoLe informazioni sul successo della circolazione erano particolarmente importanti per gli inserzionisti che volevano una prova del valore prima di investire in spazi pubblicitari.
Gli editori di media tradizionali continuano a fare affidamento su questo tipo di calcoli perché, diciamocelo, è il massimo che si possa ottenere.
Una volta entrati nell'era digitale, gli editori hanno scoperto nuovi modi per monetizzare i propri contenuti. Tuttavia, si sono anche trovati in un territorio sconosciuto. Misurare le performance dei contenuti implicava ora l'utilizzo di strumenti di analisi e la conoscenza dei dati, il che per molti editori si è rivelato un duro colpo. Da qui l'errore di affidarsi a singole metriche.
Proviamo a vedere perché singole metriche come
- Visualizzazioni di pagina
- Tempo sulla pagina e
- Visitatori di ritorno
1. Visualizzazioni di pagina
Le visualizzazioni di pagina sono sempre state un parametro fondamentale per misurare le performance degli annunci e la popolarità delle pagine prodotto sui siti di e-commerce. Questa metrica ha preso piede per la prima volta con Google Analytics , uno degli strumenti di analisi più noti, progettato principalmente per le aziende di e-commerce.Il problema con le visualizzazioni di pagina:
Purtroppo, in assenza di qualcosa di meglio, le visualizzazioni di pagina sono state presto adottate come metrica legittima per misurare le prestazioni dei contenuti da molti strumenti di analisi presenti sul mercato. Ecco come le visualizzazioni di pagina sono state erroneamente interpretate da molti editori: più visualizzazioni di pagina equivalgono a più visitatori e più coinvolgimento. Se un contenuto genera molte visualizzazioni di pagina, in definitiva è migliore del resto degli articoli, giusto? Non proprio. Affrontiamo questo problema in modo sistematico. Ecco come sono state le visualizzazioni di pagina definiti all'interno di Google Analytics: Una visualizzazione di pagina (o pageview hit, page tracking hit) è un'istanza di una pagina caricata (o ricaricata) in un browser. Le visualizzazioni di pagina sono una metrica definita come il numero totale di pagine visualizzate. […] Se un utente clicca su "Ricarica" dopo aver raggiunto la pagina, questo viene conteggiato come una visualizzazione di pagina aggiuntiva. Se un utente naviga verso una pagina diversa e poi torna alla pagina originale, viene registrata anche una seconda visualizzazione di pagina. Esiste anche una metrica chiamata "Visualizzazioni di pagina uniche", che rappresenta il numero di sessioni durante le quali una determinata pagina è stata visualizzata almeno una volta. Quindi, se un utente visita la pagina in questione, poi si allontana e vi ritorna nuovamente nella stessa sessione, Google Analytics conteggerà 1 visualizzazione di pagina unica. Tuttavia, le visualizzazioni di pagina sono una metrica del browser e non descrivono la natura della connessione o il livello di coinvolgimento dei visitatori del sito con i tuoi contenuti. Non di molto. Un utente potrebbe aprire un determinato articolo e poi chiuderlo immediatamente, oppure lasciarlo aperto in una scheda del browser mentre sta facendo altro. Lo script dello strumento di analisi lo registrerà comunque come visualizzazione di pagina. Potremmo dire che il un nome più preciso per le visualizzazioni di pagina sarebbe Page-Loads, poiché questa metrica non mostra necessariamente il numero di persone che hanno visualizzato la pagina, ma il numero di volte in cui la pagina è stata caricata nel browser.Come gli editori cercano di dare un senso alle visualizzazioni di pagina:
Gli editori e gli addetti al marketing dei contenuti potrebbero provare a comprendere meglio questa metrica osservando come si correla con altre metriche singole disponibili in GA e strumenti di analisi simili. Ad esempio, prenderanno in considerazione la combinazione di singole metriche disponibili: visualizzazioni di pagina, tempo medio di permanenza sulla pagina e frequenza di rimbalzo. Quindi, la "formula" comune per stimare se un determinato articolo ha avuto un buon rendimento o meno è più o meno questa: Elevato numero di visualizzazioni di pagina + “buon” tempo medio sulla pagina + basso tasso di rimbalzo Il tempo medio di lettura "ideale" sarebbe quello che corrisponde al tempo di lettura necessario per l'articolo in questione. La velocità media di lettura è di circa 265 parole al minuto, quindi gli editori si siedono e fanno un semplice calcolo: se il loro articolo ha 1500 parole, ci vorrebbero circa 5 minuti e mezzo per leggerlo dall'inizio alla fine. Naturalmente, non tutti i visitatori del sito lo leggeranno fino in fondo, quindi il tempo medio di lettura sarà inferiore. La parte difficile per gli editori è decidere a che ora sarebbe accettabile qui, cioè qual è il tempo medio di permanenza sulla pagina "buono". Il problema principale? Beh, il modo in cui il tempo medio di permanenza sulla pagina viene calcolato in Google Analytics e strumenti simili può confondere le tue ipotesi (vedi il segmento seguente intitolato Tempo medio di permanenza sulla pagina / Tempo medio di permanenza sulla pagina). Per definizione, un rimbalzo è una sessione di una singola pagina sul tuo sito. Il tasso di rimbalzo è la percentuale di visite a una singola pagina. Il tasso di rimbalzo di una pagina si basa solo sulle sessioni che iniziano con quella pagina. Quindi, gli editori pensano: più basso è il tasso di rimbalzo, meglio è. In teoria, hanno ragione, perché questo indica che le persone erano interessate ad altri contenuti pubblicati sul tuo sito web, ovvero hanno deciso di proseguire la navigazione. Tuttavia, le informazioni sul modo in cui hanno effettivamente interagito con i tuoi contenuti non sono disponibili nei report standard di GA. Puoi supporre che alcuni di essi siano rimasti sul tuo sito web, ma questo è tutto. Online puoi trovare informazioni riguardanti la valori ideali del tasso di rimbalzo: non superano il 40%, mentre i valori medi arrivano fino al 55%. Tuttavia, dovresti impostare un valore di riferimento in base al tuo sito web e non inseguire numeri e standard che funzionano per qualcun altro. Inoltre, i valori del Bounce Rate possono essere terribilmente fuorvianti se non vengono interpretati correttamente. Anche il contesto è importante: ad esempio, se una pagina di contatto ha un Bounce Rate elevato, non è che non offra valore. Risponde semplicemente a una query specifica per gli utenti che poi non sentono il bisogno di continuare a navigare.Come abbiamo affrontato questo problema:
A differenza di Pageviews in GA e strumenti simili, in Content Insights abbiamo sviluppatometriche complesseLa nostra soluzione di analisi ha Articolo letto, che si concentra sul comportamento umano reale, poiché tiene conto del tempo reale trascorso sulla pagina, ma anche del modo in cui le persone interagiscono con la pagina (ad esempio clic, selezione del testo, scorrimenti, ecc.). Oltre alle letture degli articoli, CI ha anche Profondità di lettura come una metrica complessa che rivela quanto profondamente un visitatore si sia immerso nella lettura di un contenuto. Per una maggiore precisione, si basa sulla combinazione di diverse metriche, una delle quali è il Tempo di Attenzione. Inoltre, abbiamo anche Profondità di pagina che calcola il numero medio di pagine visitate dopo che un lettore ha aperto la pagina iniziale, o articolo.2. Tempo sulla pagina / Tempo medio sulla pagina
Molti editori guardano a Tempo sulla pagina E Tempo medio sulla pagina Quando si cerca di definire quali contenuti possano essere considerati coinvolgenti, si pensa che più a lungo le persone rimangono su una determinata pagina, maggiore sia la probabilità che il contenuto offerto sia coinvolgente. Tuttavia, dopo aver compreso il modo in cui viene misurata questa metrica, ci si rende conto che non fornisce informazioni affidabili.Il problema con la misurazione del tempo sulla pagina:
Google Analytics e strumenti di analisi simili misurano queste metriche solo a livello di browser, il che non dice nulla sul modo in cui le persone interagiscono con i contenuti. Quando un utente abbandona la pagina ma lascia la scheda aperta, Google Analytics e strumenti di analisi simili non possono registrarlo. Per quanto riguarda l'analisi, l'utente non ha mai abbandonato il sito web. Inoltre, Google Analytics non può misurare il tempo trascorso dall'utente sull'ultima pagina della sua visita al sito. Inoltre, se il visitatore abbandona il sito dopo aver visualizzato una sola pagina (ad esempio, se la visita è un rimbalzo), non verrà registrato alcun tempo. Come puoi vedere, questi dati non riflettono correttamente il livello di coinvolgimento del lettore con i tuoi contenuti.Come gli editori cercano di dare un senso al tempo medio di permanenza sulla pagina:
Alcuni editori implementano strumenti di monitoraggio degli eventi, come la profondità di scorrimento, nel tentativo di ottenere report più accurati e garantire che il tempo trascorso sulla pagina venga misurato anche in caso di rimbalzo. Tuttavia, non è così semplice. Quando si fa affidamento esclusivamente sulla profondità di scorrimento, c'è un problema di fondo riguardante:- attività reale dell'utente
- la posizione della piega
- la lunghezza dell'articolo
Come abbiamo affrontato questo problema:
A differenza di GA e di strumenti di analisi simili, Content Insights misura Tempo di attenzione, che è il tempo effettivo che un utente trascorre sulla pagina fruendo dei contenuti. Non tiene conto del tempo di inattività, ovvero il tempo in cui una persona non è attiva sulla pagina o è assente. Quindi, ciò che si ottiene con questa metrica è il tempo di interazione effettivo. La nostra soluzione di analisi si basa su un algoritmo complesso chiamato Indicatore di performance dei contenuti (CPI). L'indice dei prezzi al consumo (CPI) è sempre presentato sotto forma di numero, da 1 a 1000, dove 500 rappresenta il valore di base (ovvero la "norma") per il sito web, la sezione, l'argomento, l'autore o l'articolo osservato. Il CPI prende in considerazione decine di diverse metriche di performance dei contenuti e ne esamina le relazioni. Inoltre, le pondera in modo diverso in base a tre modelli comportamentali: esposizione, fidanzamento, E lealtàAbbiamo quindi sviluppato tre CPI che misurano questi comportamenti: Esposizione CPI, CPI di coinvolgimento, E CPI fedeltà. Nel contesto dell'impegno, abbiamo CPI di coinvolgimento Questo viene calcolato misurando la lettura attenta e il percorso del lettore all'interno del sito o del dominio. Offre un modo molto più avanzato e preciso di misurare il coinvolgimento rispetto alla semplice analisi del tempo sulla pagina, che è una metrica unica all'interno di Google Analytics e strumenti di analisi simili.3. Visitatori di ritorno
Per capire cosa sono i visitatori di ritorno, dobbiamo esaminare brevemente il modo in cui Google Analytics e la maggior parte degli strumenti di analisi odierni tracciano gli utenti. La prima volta che un determinato dispositivo (desktop, tablet, dispositivo mobile) o browser (Chrome, Firefox, Internet Explorer) carica il contenuto del tuo sito web, il codice di monitoraggio di Google Analytics gli assegna un ID univoco casuale chiamato ID client e lo invia al server GA L'ID univoco viene conteggiato come un nuovo utente univoco in GA. Ogni volta che viene rilevato un nuovo ID, GA conteggia un nuovo utente. Se l'utente elimina i cookie del browser, l'ID viene eliminato e reimpostato. Tenendo presente questo, un Visitatore di ritorno è quello che utilizza lo stesso dispositivo o browser come prima per accedere al sito web e iniziare una nuova sessione, senza cancellare i cookiePertanto, se Google Analytics rileva l'ID client esistente in una nuova sessione, lo considera un visitatore di ritorno.Il problema con i visitatori di ritorno:
Il problema con il calcolo dei visitatori di ritorno è ovvio: strumenti di analisi potrebbe considerare lo stesso visitatore che è tornato sul sito web come nuovo – solo perché hanno cambiato dispositivo o browser, o hanno cancellato i cookie. Non c'è molto che si possa fare al riguardo, poiché il loro ID client viene modificato in questo modo. Non è possibile tracciare gli utenti su browser e dispositivi diversi. Inoltre, Google Analytics potrebbe conteggiare lo stesso visitatore come nuovo e di ritorno, se torna entro un certo periodo di tempo. Ciò significa che potrebbe esserci una sovrapposizione tra visitatori nuovi e di ritorno, che causa discrepanze nei dati. Inoltre, lo stesso utente potrebbe essere conteggiato due volte per la stessa sorgente/mezzo. Tuttavia, il problema è molto più grande: Molti editori hanno accettato i visitatori di ritorno come parametro che indica il numero di lettori fedeli, il che è un errore logico. I visitatori di ritorno indicano il numero di persone che hanno visitato il tuo sito web in passato e sono poi tornate. Tuttavia, questo rapporto non fornisce informazioni su:- Quanto è efficace il tuo contenuto nel coinvolgere i visitatori
- Il comportamento umano effettivo (come le persone interagiscono con i tuoi contenuti)
- La frequenza e la recenza delle loro visite
- Se questi visitatori sono effettivamente fedeli alla tua pubblicazione o solo ficcanaso occasionali che hanno già visitato il tuo sito web (ad esempio, questi visitatori hanno effettivamente sviluppato l'abitudine di visitare la tua pubblicazione o si sono imbattuti nel tuo sito web più di una volta in un determinato periodo di tempo per motivi XY)
