Долгое время аналитика в изданиях была нужна только для продажи рекламы — за этим следили маркетинговый и рекламный отделы. А единственной метрикой, за которую отвечала редакция, был трафик. Такая структура устраивала всех, пока не наступила эра мобильных. Она повлияла на поведение пользователей: они стали реже приходить напрямую на сайт и все больше времени проводить в социальных сетях. И медиа пришлось адаптироваться.
Как следствие, выросло количество важных метрик, и маркетологи не могли больше отвечать на все возникающие вопросы. Они не знали, что происходило за пределами их отделов. Так, в крупнейших издательствах и редакциях — BuzzFeed, Vox Media, New York Times — появились аналитические отделы. И эти отделы всегда работают в сотрудничестве с редакциями.
Самая важная часть любого медиа — его пользователи. Они генерируют трафик, кликают по ссылкам и делятся контентом в соцсетях. Нет пользователей — нет трафика. Нет трафика — нет денег. Нет денег — нет и издания.
Чтобы это узнать, редакции и нужна аналитика.
Базовый анализ любого медиа состоит из двух блоков, каждый из которых мы рассмотрим отдельно.
Оперативная аналитика
Оперативная аналитика нужна, чтобы работать с тактическими задачами и возникшими проблемами здесь и сейчас.
Как пользователи взаимодействуют с сайтом
Любая система аналитики — Google Analytics, Яндекс.Метрика, Рейтинг Mail.Ru — показывает данные в режиме реального времени: пользователей и просмотры на сайте, источники трафика, популярные материалы.
Допустим, в четверг вечером редакция обнаружила нетипичный всплеск посещаемости. Как понять, что произошло? Достаточно посмотреть в статистику: откуда и на что пришли пользователи, куда они пошли потом. Понимание произошедшего поможет зафиксировать и повторить сценарий.
Как пользователи взаимодействуют с контентом
Многие редакции до сих пор считают, что успешность материала измеряется в количестве просмотров. Но важно и то, прочитал ли пользователь материал. От этого зависит количество показанных баннеров и рекламных блоков. Проще говоря, доход издания.
Системы редакционной аналитики показывают, как пользователи взаимодействуют с материалом: вдумчиво читают или просто скроллят. Если материал не читают, значит, издание зря потратило на него деньги, а автор — время.
Например, редакция выпустила материал, который должен был стать хитом. На производство материала потратили много времени и денег. Материал действительно выстрелил — за первые три часа после публикации его просмотрели 58 000 раз. В полтора раза больше, чем в среднем по изданию. Но материал был успешным только на первый взгляд.
Главный редактор решил копнуть глубже и обнаружил, что 70% пользователей не дошли даже до середины текста. Материал просто не читали. Оказалось, что вся проблема в верстке. Текст был плохо структурирован: абзацы были огромными, подзаголовки незаметными, а половину иллюстраций так и не использовали.
Редактор вместе с дизайнером переверстали материал: разбили текст на абзацы, сделали подзаголовки более заметными, выделили самые интересные моменты из текста и увеличили число иллюстраций. Количество прочитавших материал пользователей выросло на 20%. Это позволило изданию заработать и окупить материал.
Подробнее о работе с материалом читайте .
Пост-аналитика
Пост-аналитика помогает следить, как меняются показатели сайта с течением времени, а также работать над стратегическими задачами:
- увеличение трафика на сайт;
- распределение бюджета;
- оптимизация работы редакции;
- наращивание ядра аудитории;
- повышение узнаваемости и цитируемости издания.
Как пользователи взаимодействуют с сайтом
Показатели любого издания меняются в зависимости от сезона, повестки, политической и экономической обстановки. Чтобы редакция могла правильно реагировать на изменения и планировать бюджет, нужно отслеживать показатели и сравнивать с прошлыми периодами.
Перед квартальным отчетом главный редактор обнаружил, что трафик-план выполнен лишь на 70%. После беглого анализа трафика стало понятно, что проблема в просевшей посещаемости в июле. Количество переходов оказалось на 45% ниже среднего. Причина обнаружилась после анализа данных: половина редакции ушла в отпуск, и из-за этого выпуск сократился почти вдвое.
Редакция регионального издания заметила, что пик посещаемости сайта в августе сдвинулся с 19:00 на 23:00, и это повлияло на трафик. Что делать в таком случае? Менять выпуск? Подстраиваться под аудиторию? Редакция решила поступить иначе — посмотрела аналитику. Оказалось, что такой сдвиг в августе происходит уже в течение семи лет. В августе люди просто уезжают в отпуск. А в сентябре все становится на свои места.
Как пользователи взаимодействуют с контентом
Расходы на редакцию и производство материалов — одна из основных статей расходов издания. Анализировать материалы важно не только в тот момент, когда на них есть трафик, но и в долгосрочной перспективе.
Самая популярная рубрика на сайте городского издания — советы по дизайну дома — стабильно собирает хорошие просмотры. Но ее производство очень дорогое, и у издателей есть подозрения, что она себя не окупает. Как это понять? Посмотреть, как аудитория взаимодействует с контентом. Анализ всех материалов рубрики за два года показал, что в среднем 63% пользователей прочитывали материал от начала и до конца. Это хороший показатель, выше среднего по изданию.
Однако аналитики нашли другую проблему: за два года популярность рубрики упала, среднее количество просмотров снизилось на 20%.
***
Мир медиа изменился. Социальные сети и другие платформы замыкают трафик на себе. Вместе с этим меняется и потребление контента: пользователи читают новости в новостных лентах и в приложениях, прямых заходов на сайты изданий становится все меньше.
Медиа приходится адаптироваться и бороться за лояльную аудиторию, а это невозможно без ежедневной работы с данными.
Чтобы издание развивалось, нужно знать, что с ним происходило день, неделю, месяц и год назад. Откуда приходит трафик, кто его генерирует, что читают пользователи — без ответов на эти вопросы зарабатывать и расти практически невозможно.