I tillegg til å finne en bærekraftig forretningsmodell, sliter dagens utgivere som opererer i den digitale arena med en annen utfordring: å måle innholdsytelsen sin på riktig måte og virkelig forstå publikums atferd. Dette er et reelt problem for alle slags publikasjoner, uavhengig av om de er reklamefinansierte eller en del av den nye generasjonen som opererer under en leserinntektsmodell.
Ting var litt enklere før. Utgivere kunne måle sin forretningssuksess ved å notere og sammenligne antall solgte aviser eller blader over tid. Deretter kunne de estimere størrelsen på lesertallet sitt ved å multiplisere antall solgte eksemplarer med 2 eller 2,5, som regnes som det største antallet gjennomsnittlig videresendingsrateInformasjon om opplagssuksess var spesielt viktig for annonsører som ønsket bevis på verdi før de investerte i annonseplass.
Traditionelle medieutgivere er fortsatt avhengige av denne typen beregninger, for la oss innse det – det er så bra som det kan bli.
Etter at de hadde kommet inn i den digitale tidsalderen, oppdaget utgivere nye måter å tjene penger på innholdet sitt. Imidlertid befant de seg også i ukjent territorium. Å måle innholdsytelse innebar nå bruk av analyseverktøy og å bli datakyndig, noe som for mange utgivere viste seg å være en stor bit å svelge. Derav feilslutningen med å stole på enkeltstående målinger.
La oss prøve å se hvorfor enkeltstående målinger som
- Sidevisninger
- Tid på side og
- Tilbakevendende besøkende
1. Sidevisninger
Sidevisninger har alltid vært en del av måling av annonseytelse og populariteten til produktsider på netthandelsnettsteder. Denne målingen tok først fart med Google Analytics , som er et av de mest kjente analyseverktøyene der ute, og er primært utviklet for netthandelsbedrifter.Problemet med sidevisninger:
Dessverre, i mangel av noe bedre, ble sidevisninger snart tatt i bruk som en legitim målestokk for å måle innholdsytelse av mange analyseverktøy på markedet. Slik har sidevisninger blitt feiltolket av mange utgivere: flere sidevisninger er lik flere besøkende og mer engasjement. Hvis et visst innhold genererer mange sidevisninger, er det til syvende og sist bedre enn resten av artiklene, ikke sant? Ikke egentlig. La oss ta en systematisk tilnærming til dette problemet. Slik har sidevisningene vært definert i Google Analytics: En sidevisning (eller sidevisningstreff, sidesporingstreff) er en forekomst av en side som lastes inn (eller lastes inn på nytt) i en nettleser. Sidevisninger er en beregning definert som det totale antallet viste sider. […] Hvis en bruker klikker på last inn på nytt etter å ha kommet til siden, telles dette som en ekstra sidevisning. Hvis en bruker navigerer til en annen side og deretter går tilbake til den opprinnelige siden, registreres også en andre sidevisning. Det finnes også en beregning kalt unike sidevisninger som representerer antall økter der en bestemt side har blitt vist minst én gang. Så hvis en bestemt bruker besøker den aktuelle siden, deretter beveger seg bort fra den og kommer tilbake til den igjen i løpet av samme økt, vil GA telle 1 unik sidevisning. Sidevisninger er imidlertid en nettlesermåling, og den beskriver ikke typen tilkobling eller nivået av engasjement besøkende på nettstedet hadde med innholdet ditt. Ikke på langt nær. En person kan åpne en bestemt artikkel og deretter lukke den umiddelbart, eller la den stå åpen i en nettleserfane mens de gjør noe annet. Skriptet til analyseverktøyet vil uansett registrere det som en sidevisning. Vi kunne si at Et mer presist navn for sidevisninger ville være sideinnlastinger, siden denne målingen ikke nødvendigvis viser antall personer som har sett siden, men antall ganger siden ble lastet inn i nettleseren.Hvordan utgivere prøver å forstå sidevisninger:
Utgivere og innholdsmarkedsførere kan prøve å forstå denne metrikken bedre ved å se hvordan den korrelerer med andre enkeltmålinger som er tilgjengelige i GA og lignende analyseverktøy. For eksempel vil de se på kombinasjonen av tilgjengelige enkeltmålinger: sidevisninger, gjennomsnittlig tid på side og avvisningsfrekvens. Så den vanlige «formelen» for å estimere om en bestemt artikkel presterte bra eller ikke ser omtrent slik ut: Høyt antall sidevisninger + «god» gjennomsnittlig tid på siden + lav avvisningsfrekvens Den «ideelle» tiden på siden ville være den som samsvarer med den nødvendige lesetiden for den aktuelle artikkelen. Gjennomsnittlig lesehastighet er omtrent 265 ord per minutt, så utgivere setter seg ned og gjør noen enkle beregninger: hvis artikkelen deres har 1500 ord, vil det ta rundt fem og et halvt minutt for en person å lese den, fra topp til bunn. Selvfølgelig vil ikke alle besøkende på nettstedet lese den gjennom, så gjennomsnittlig tid på siden vil være lavere. Den vanskelige delen for utgivere er å bestemme seg hvilket tidspunkt ville være akseptabelt her, dvs. hva som er «god» gjennomsnittlig tid på siden. Hovedproblemet med dette? Vel, måten Gjennomsnittlig tid på side beregnes på i GA og lignende verktøy kan ødelegge antagelsene dine (se følgende segment kalt Tid på side / Gjennomsnittlig tid på side). Per definisjon er en avvisning en økt på én side på nettstedet ditt. Avvisningsfrekvensen er prosentandelen av besøk på én side. Avvisningsfrekvensen for en side er kun basert på økter som starter med den siden. Så, utgivere tenker: jo lavere avvisningsfrekvens, desto bedre. I teorien har de rett, siden dette indikerer at folk var interessert i annet innhold publisert på nettstedet ditt, dvs. at de bestemte seg for å bla videre. Men informasjon om hvordan de faktisk interagerte med innholdet ditt er ikke tilgjengelig i standard GA-rapporter. Du kan anta at noen av dem ligger liggende på nettsiden din, men det er alt. På nett kan du finne informasjon om ideelle verdier for avvisningsfrekvens: de er ikke høyere enn 40 %, mens gjennomsnittsverdiene går opp til 55 %. Du bør imidlertid sette en grunnlinje i henhold til ditt eget nettsted og ikke jage etter tall og normer som fungerer for noen andre. I tillegg kan avvisningsfrekvensverdier være fryktelig misvisende hvis de ikke tolkes riktig. Kontekst er også viktig: for eksempel, hvis en kontaktside har en høy avvisningsfrekvens, er det ikke det at den ikke gir verdi. Den svarer bare på en spesifikk forespørsel for brukere som deretter ikke føler behov for å bla videre.Hvordan vi tilnærmet oss dette problemet:
I motsetning til sidevisninger i GA og lignende verktøy, har vi hos Content Insights utvikletkomplekse målingerVår analyseløsning har Artikkellesninger, som fokuserer på reell menneskelig atferd, ettersom den tar hensyn til sanntid brukt på siden, men også måten folk samhandler med siden på (f.eks. klikk, tekstvalg, rulling osv.). I tillegg til artikkellesinger har CI også Les dybde som en kompleks måleenhet som avslører hvor dypt en besøkende har fordypet seg i å lese et innhold. For større presisjon er den avhengig av en kombinasjon av flere målinger, hvorav en er Oppmerksomhetstid. I tillegg har vi også Sidedybde som beregner gjennomsnittlig antall sider som besøkes etter at en leser åpner den første siden eller artikkelen.2. Tid på side / Gjennomsnittlig tid på side
Mange forlag ser på Tid på siden og Gjennomsnittlig tid på siden når de prøver å definere hvilket innhold som kan anses som engasjerende. De tror at jo lenger folk blir værende på en bestemt side, desto høyere er sannsynligheten for at det tilbudte innholdet er engasjerende. Men etter å ha innsett hvordan denne metrikken måles, vil du se at den ikke gir noen pålitelig innsikt.Problemet med å måle tid på siden:
Google Analytics og lignende analyseverktøy måler disse beregningene kun på nettlesernivå, noe som ikke sier noe om hvordan folk samhandler med innhold. Når en person navigerer bort fra siden, men lar fanen stå åpen – kan ikke Google Analytics og lignende analyseverktøy registrere det. Når det gjelder analysen, har personen aldri forlatt nettstedet. GA kan heller ikke måle tiden en bruker brukte på den siste siden av besøket sitt på nettstedet ditt. I tillegg, hvis den besøkende forlater siden etter å ha sett bare én side (dvs. hvis et besøk er en avvisning), vil ingen tid bli registrert i det hele tatt. Som du kan se, gjenspeiler ikke disse dataene nivået av lesernes engasjement med innholdet ditt på en god måte.Hvordan utgivere prøver å forstå gjennomsnittlig tid på siden:
Noen utgivere bruker hendelsessporere, for eksempel rulledybde, i et forsøk på å få mer nøyaktige rapporter og sikre at tiden på siden måles selv om siden avvises. Det er imidlertid ikke så enkelt. Når det gjelder å utelukkende stole på rulledybde, er det et underliggende problem angående:- brukerens faktiske aktivitet
- plasseringen av folden
- lengden på artikkelen
Hvordan vi tilnærmet oss dette problemet:
I motsetning til GA og lignende analyseverktøy, måler Content Insights Oppmerksomhetstid, som er den faktiske tiden en bruker bruker på siden og konsumerer innhold. Den tar ikke hensyn til inaktiv tid, dvs. tiden en person ikke er aktiv på siden eller er borte fra siden. Så det du får med denne målingen er den faktiske engasjerte tiden. Vår analyseløsning er avhengig av en kompleks algoritme som kalles Indikator for innholdsprestasjoner (KPI). KPI presenteres alltid i form av et tall, fra 1 til 1000, hvor 500 er grunnlinjen (også kjent som «normen») for det observerte nettstedet, seksjonen, emnet, forfatteren eller artikkelen. KPI tar hensyn til dusinvis av forskjellige ytelsesmål for innhold og undersøker forholdet mellom dem. Den vekter dem også ulikt i henhold til tre atferdsmodeller: eksponering, engasjement, og lojalitetSå vi har utviklet tre KPI-er som måler disse atferdene: Eksponerings-KPI, Engasjement-KPI, og Lojalitets-KPI. I engasjementssammenheng har vi Engasjement-KPI som beregnes ved å måle oppmerksom lesing og leserreisen innenfor nettstedet eller domenet. Det tilbyr en langt mer avansert og presis måte å måle engasjement på sammenlignet med å bare undersøke tid på siden, som er en enkelt måleenhet i GA og lignende analyseverktøy.3. Tilbakevendende besøkende
For å forstå hva tilbakevendende besøkende er, må vi kort undersøke hvordan Google Analytics og de fleste av dagens analyseverktøy sporer brukere. Første gang en bestemt enhet (stasjonær datamaskin, nettbrett, mobilenhet) eller nettleser (Chrome, Firefox, Internet Explorer) laster inn innholdet på nettstedet ditt, tilordner Google Analytics-sporingskoden en tilfeldig, unik ID kalt klient-ID-en, og sender den deretter til GA-serveren Unik ID telles som en ny unik bruker i GA. Hver gang en ny ID oppdages, teller GA en ny bruker. Hvis brukeren sletter nettleserinformasjonskapsler, blir ID-en slettet og tilbakestilt. Med dette i tankene, en Tilbakevendende besøkende er den ene som bruker samme enhet eller nettleser som før for å få tilgang til nettstedet og starte en ny økt, uten å slette informasjonskapslerSå hvis Google Analytics oppdager den eksisterende klient-ID-en i en ny økt, ser den den som en tilbakevendende besøkende.Problemet med tilbakevendende besøkende:
Problemet med å beregne tilbakevendende besøkende er åpenbart: analyseverktøy kan telle den samme besøkende som kom tilbake til nettstedet som ny – bare fordi de har endret enhet eller nettleser, eller slettet informasjonskapslene sine. Det er ikke mye noen kan gjøre med dette siden klient-ID-en deres endres på denne måten. Det er ikke mulig å spore brukere på tvers av forskjellige nettlesere og enheter. Google Analytics kan også telle den samme besøkende som ny og tilbakevendende, hvis de kommer tilbake innen en viss tidsperiode. Dette betyr at det kan være en overlapping mellom nye og tilbakevendende besøkende, noe som fører til dataavvik. I tillegg kan den samme brukeren telles to ganger for samme kilde/medium. Det er imidlertid et mye større problem her: Mange utgivere har akseptert tilbakevendende besøkende som en målestokk som indikerer antall lojale lesere, noe som er en logisk feilslutning. Tilbakevendende besøkende angir antall personer som har besøkt nettstedet ditt tidligere og deretter kommet tilbake. Denne rapporten sier imidlertid ingenting om:- Hvor bra innholdet ditt er til å engasjere besøkende
- Den faktiske menneskelige atferden (hvordan folk samhandler med innholdet ditt)
- Hyppigheten og hvor nylige besøkene deres var
- Om disse besøkende faktisk er lojale mot publikasjonen din, eller bare sporadiske snokere som har vært på nettstedet ditt før (dvs. har disse besøkende faktisk utviklet en vane med å besøke publikasjonen din, eller har de bare tilfeldigvis snublet over nettstedet ditt mer enn én gang i løpet av en viss tidsperiode av XY-grunner)
