Além de encontrar um modelo de negócios sustentável, as editoras que atuam no ambiente digital hoje enfrentam outro desafio: mensurar adequadamente o desempenho de seu conteúdo e compreender verdadeiramente o comportamento de seu público. Essa é uma questão real para todos os tipos de publicações, independentemente de serem financiadas por publicidade ou fazerem parte da nova geração que opera sob um modelo de receita baseado em assinaturas.
As coisas eram um pouco mais simples no passado. As editoras podiam medir o sucesso de seus negócios observando e comparando o número de jornais ou revistas vendidos ao longo do tempo. Elas podiam então estimar o tamanho de seu público leitor multiplicando o número de exemplares vendidos por 2 ou 2,5, que é considerado o tamanho ideal de sua base de leitores taxa média de repasseInformações sobre o sucesso de circulação eram particularmente importantes para os anunciantes que desejavam alguma comprovação de valor antes de investir em espaço publicitário.
As editoras de mídia tradicionais ainda dependem desse tipo de cálculo porque, sejamos francos, é o melhor que se pode conseguir.
Ao entrarem na era digital, as editoras descobriram novas maneiras de monetizar seu conteúdo. No entanto, também se viram em território desconhecido. Medir o desempenho do conteúdo agora implicava usar ferramentas de análise e adquirir conhecimento em análise de dados, o que para muitas editoras se revelou um grande desafio. Daí a falácia de confiar em métricas isoladas.
Vamos tentar entender por que métricas individuais como
- Visualizações de página
- Tempo na página e
- Visitantes recorrentes
1. Visualizações de página
O número de visualizações de página sempre foi usado para medir o desempenho de anúncios e a popularidade de páginas de produtos em sites de comércio eletrônico. Essa métrica ganhou popularidade inicialmente com o Google Analytics, uma das ferramentas de análise mais conhecidas do mercado, projetada principalmente para empresas de comércio eletrônico.O problema com as visualizações de página:
Infelizmente, na ausência de algo melhor, as visualizações de página foram rapidamente adotadas como uma métrica legítima para medir o desempenho do conteúdo por muitas ferramentas de análise disponíveis no mercado. Eis como as visualizações de página têm sido interpretadas erroneamente por muitos editores: mais visualizações de página equivalem a mais visitantes e mais engajamento. Se um conteúdo gera muitas visualizações de página, ele é, em última análise, melhor do que os demais artigos, certo? Na verdade. Vamos abordar esse problema de forma sistemática. Eis como as visualizações de página têm sido definido no Google Analytics: Uma visualização de página (ou acesso de página, acesso de rastreamento de página) é uma instância de uma página sendo carregada (ou recarregada) em um navegador. Visualizações de página é uma métrica definida como o número total de páginas visualizadas. [...] Se um usuário clicar em recarregar após acessar a página, isso é contabilizado como uma visualização de página adicional. Se um usuário navegar para uma página diferente e depois retornar à página original, uma segunda visualização de página também será registrada. Existe também uma métrica chamada Visualizações de Página Únicas, que representa o número de sessões durante as quais uma determinada página foi visualizada pelo menos uma vez. Portanto, se um determinado usuário visita a página em questão, sai dela e retorna a ela novamente dentro da mesma sessão, o Google Analytics contabilizará 1 visualização de página única. No entanto, visualizações de página são uma métrica do navegador e não descrevem a natureza da conexão ou o nível de engajamento que os visitantes do site tiveram com o seu conteúdo. Nem de longe. Uma pessoa pode abrir um determinado artigo e fechá-lo imediatamente, ou deixá-lo aberto em uma aba do navegador enquanto faz outra coisa. O script da ferramenta de análise registrará isso como uma visualização de página, independentemente do que aconteça. Poderíamos dizer que o Um nome mais preciso para visualizações de página seria carregamentos de página, visto que essa métrica não mostra necessariamente o número de pessoas que visualizaram a página, mas sim o número de vezes que a página foi carregada no navegador.Como as editoras tentam dar sentido às visualizações de página:
Editores e profissionais de marketing de conteúdo podem tentar entender melhor essa métrica observando como ela se correlaciona com outras métricas individuais disponíveis no Google Analytics e em ferramentas de análise semelhantes. Por exemplo, eles analisarão a combinação de métricas individuais disponíveis: visualizações de página, tempo médio na página e taxa de rejeição. Assim, a "fórmula" comum para estimar se um determinado artigo teve um bom desempenho é algo como: Alto número de visualizações de página + tempo médio na página "bom" + baixa taxa de rejeição O tempo ideal na página seria aquele que corresponde ao tempo de leitura necessário para o artigo em questão. A velocidade média de leitura é de aproximadamente 265 palavras por minuto (WPM), então os editores fazem um cálculo simples: se o artigo tiver 1500 palavras, uma pessoa levará cerca de 5 minutos e meio para lê-lo do início ao fim. Claro que nem todos os visitantes do site lerão o artigo inteiro, então o tempo médio na página será menor. A parte complicada para os editores é decidir qual o tempo ideal Que horário seria aceitável? Aqui, ou seja, o que é um "bom" Tempo Médio na Página. Qual é o principal problema? Bem, a forma como o Tempo Médio na Página é calculado no Google Analytics e em ferramentas semelhantes pode distorcer suas suposições (veja a seção a seguir chamada Tempo na Página / Tempo Médio na Página). Por definição, um bounce é uma sessão de página única no seu site. A taxa de rejeição (bounce rate) é a porcentagem de visitas a uma única página. A taxa de rejeição de uma página é baseada apenas nas sessões que começam nessa página. Assim, os editores pensam: quanto menor a taxa de rejeição, melhor. Em teoria, eles estão certos, já que isso indica que as pessoas estavam interessadas em outros conteúdos publicados no seu site, ou seja, decidiram navegar mais. Mas as informações sobre a forma como eles realmente interagiram com seu conteúdo não estão disponíveis nos relatórios padrão do Google Analytics. Você pode presumir que alguns deles permaneceram em seu site, mas só isso. Na internet, você pode encontrar informações sobre.. Valores ideais de taxa de rejeiçãoAs taxas de rejeição não costumam ultrapassar 40%, enquanto os valores médios chegam a 55%. No entanto, você deve definir uma base de referência de acordo com o seu próprio site e não se basear em números e normas que funcionam para outras pessoas. Além disso, os valores da taxa de rejeição podem ser extremamente enganosos se não forem interpretados corretamente. O contexto também é importante: por exemplo, se uma página de contato tem uma alta taxa de rejeição, não significa que ela não ofereça valor. Ela simplesmente responde a uma consulta específica de usuários que, posteriormente, não sentem necessidade de navegar mais.Como abordamos esse problema:
Ao contrário das visualizações de página no Google Analytics e ferramentas semelhantes, no Content Insights , desenvolvemos métricas complexasNossa solução analítica possui O artigo diz:, que se concentra no comportamento humano real, pois leva em consideração o tempo real gasto na página, mas também a forma como as pessoas interagem com ela (por exemplo, cliques, seleção de texto, rolagem etc.). Além de Leituras de Artigos, o CI também possui Profundidade de leitura como uma métrica complexa que revela o quão profundamente um visitante se envolveu na leitura de um conteúdo. Para maior precisão, ela se baseia na combinação de várias métricas, sendo uma delas o Tempo de Atenção. Além disso, também temos Profundidade da página que calcula o número médio de páginas visitadas depois que um leitor abre a página inicial, ou artigo.2. Tempo na página / Tempo médio na página
Muitas editoras analisam Tempo na página e Tempo médio na página Ao tentar definir qual conteúdo pode ser considerado envolvente, eles acreditam que quanto mais tempo as pessoas permanecem em uma determinada página, maior a probabilidade de o conteúdo oferecido ser envolvente. No entanto, depois de entender como essa métrica é medida, você verá que ela não fornece nenhuma informação confiável.O problema com a medição do tempo na página:
O Google Analytics e ferramentas de análise semelhantes medem essas métricas apenas no nível do navegador, o que não diz nada sobre a forma como as pessoas interagem com o conteúdo. Quando um usuário sai da página, mas deixa a aba aberta, o Google Analytics e ferramentas de análise semelhantes não conseguem registrar isso. Para o Google Analytics, é como se o usuário nunca tivesse saído do site. Além disso, o GA não consegue medir o tempo que um usuário passou na última página da visita. E se o visitante sair depois de visualizar apenas uma página (ou seja, se a visita for um bounce), nenhum tempo será registrado. Como você pode ver, esses dados não refletem adequadamente o nível de engajamento do leitor com o seu conteúdo.Como as editoras tentam interpretar o Tempo Médio de Leitura por Página:
Algumas editoras implementam rastreadores de eventos, como a profundidade de rolagem, na tentativa de obter relatórios mais precisos e garantir que o tempo na página seja medido mesmo que a página seja considerada uma taxa de rejeição. No entanto, não é tão simples assim. Quando se trata de depender exclusivamente da profundidade de rolagem, existe um problema subjacente relacionado a:- atividade real do usuário
- a localização da dobra
- a extensão do artigo
Como abordamos esse problema:
Ao contrário do Google Analytics e de ferramentas de análise semelhantes, o Content Insights mede Hora da Atenção, que representa o tempo real que um usuário passa na página consumindo conteúdo. Não leva em consideração o tempo ocioso, ou seja, o tempo em que a pessoa não está ativa na página ou está ausente dela. Portanto, o que você obtém com essa métrica é o tempo real de engajamento. Nossa solução analítica se baseia em um algoritmo complexo chamado Indicador de desempenho de conteúdo (CPI). O CPI é sempre apresentado em forma de número, de 1 a 1000, sendo 500 a linha de base (também conhecida como "norma") para o site, seção, tópico, autor ou artigo observado. O CPI leva em consideração dezenas de métricas diferentes de desempenho de conteúdo e examina suas relações. Ele também as pondera de forma diferente de acordo com três modelos comportamentais: exposição, noivado, e lealdadeAssim, desenvolvemos três CPIs que medem esses comportamentos: Exposição ao IPC, Índice de Preços ao Consumidor de Engajamento, e Índice de Preços ao Consumidor de Fidelidade. No contexto do engajamento, nós temos Índice de Preços ao Consumidor de Engajamento Isso é calculado medindo a leitura atenta e a jornada do leitor dentro do site ou domínio. Oferece uma maneira muito mais avançada e precisa de medir o engajamento em comparação com a simples análise do Tempo na Página, que é uma métrica única no Google Analytics e em ferramentas de análise semelhantes.3. Visitantes recorrentes
Para entendermos o que são visitantes recorrentes, precisamos examinar brevemente como o Google Analytics e a maioria das ferramentas de análise atuais rastreiam os usuários. Na primeira vez que um determinado dispositivo (computador, tablet, celular) ou navegador (Chrome, Firefox, Internet Explorer) carrega o conteúdo do seu site, o código de rastreamento do Google Analytics atribui a ele um ID aleatório e exclusivo, chamado ID do cliente, e o envia para o servidor do GA O ID único é contabilizado como um novo usuário único no Google Analytics. Cada vez que um novo ID é detectado, o Google Analytics contabiliza um novo usuário. Se o usuário excluir os cookies do navegador, o ID é excluído e redefinido. Tendo isso em mente, um Visitante recorrente é o único que usa o mesmo dispositivo ou navegador como antes, para acessar o site e iniciar uma nova sessão, sem limpar os cookiesPortanto, se o Google Analytics detectar o ID do cliente existente em uma nova sessão, ele o considerará um visitante recorrente.O problema com visitantes recorrentes:
O problema com o cálculo de visitantes recorrentes é óbvio: ferramentas de análise pode contabilizar como novo o mesmo visitante que retornou ao site – simplesmente porque trocaram de dispositivo ou navegador, ou limparam os cookies. Não há muito que se possa fazer a respeito, já que o ID do cliente é alterado dessa forma. Não é possível rastrear usuários em diferentes navegadores e dispositivos. Além disso, o Google Analytics pode contabilizar o mesmo visitante como novo e recorrente se ele retornar dentro de um determinado período. Isso significa que pode haver sobreposição entre visitantes novos e recorrentes, o que causa discrepâncias nos dados. Ademais, o mesmo usuário pode ser contabilizado duas vezes para a mesma origem/mídia. No entanto, existe uma questão muito maior aqui: Muitas editoras aceitaram o número de visitantes recorrentes como uma métrica que indica a quantidade de leitores fiéis, o que é uma falácia lógica. Visitantes recorrentes indicam o número de pessoas que visitaram seu site no passado e retornaram. No entanto, este relatório não informa nada sobre:- Quão eficaz é o seu conteúdo em atrair visitantes?
- O comportamento humano real (como as pessoas interagem com seu conteúdo)
- A frequência e a atualidade de suas visitas
- Se esses visitantes são realmente fiéis à sua publicação ou apenas curiosos ocasionais que já estiveram no seu site antes (ou seja, esses visitantes criaram o hábito de visitar sua publicação ou simplesmente se depararam com seu site mais de uma vez em um determinado período por algum motivo)?
