Вывели формулу — она покажет, насколько аудитория ценит ваш контент
Уверены, если вы еще не пришли к идее создания единого показателя вовлеченности в блог, вот именно сейчас вы ее оцените и скажете нам спасибо. А если уже пришли — сравните свое решение с нашим и, надеемся, поделитесь обратной связью.
Целевая аудитория считает его ценным (плюс к лояльности).
Он влияет на ее покупательское поведение (плюс к лидогенерации).
Понять, насколько контент соответствует второму признаку, просто. Для этого нужно в системах аналитики настроить цели: «переход на страницу услуги», «заявка», «покупка», «добавление товара в корзину», «добавление товара в избранное», «клик по номеру телефона».
Все становится сложнее, когда проверяешь контент на соответствие первому признаку. Даже когда в блоге есть возможность оценивать и комментировать статьи, неправильно судить о качестве контента только по микроконверсиям — в этом случае, мы не учитываем тех, кто их не совершил. Остается неизвестным, сколько человек не поставили лайк, но при этом поставили у себя в голове галочку: «Хороший материал!».
Чтобы разобраться, насколько ценный мы выпускаем контент, раньше мы просто отслеживали метрики вовлеченности.
Метрики вовлеченности в блоге
Средняя длительность сеанса;
Количество просмотренных страниц/сеанс;
Конверсии в подписки на сайте;
Средняя дочитываемость статей;
Активное время на странице;
Коэффициенты микроконверсий:
отправка комментариев;
клики по схемам/интерактивным элементам;
отметки «Нравится»;
перепосты в соцсети;
отправка форм обратной связи;
Метрики вовлеченности в каналах посева
CTR платных промо статей;
Click rate email-рассылок с посевом;
На сторонних площадках и в соцсетях:
комментарии;
отметки «Нравится»;
шеры.
Они давали хороший контекст для размышлений. Почему одни статьи дочитывают, а другие нет? Почему эта статья набрала больше микроконверсий, чем эта? Почему на эти статьи кликали реже, чем на эти?
Но всегда оставались неудобные вопросы, вроде: «Хорошо, вот две статьи. Одну редко дочитывают, но зато активно переходят с нее на другие статьи и остаются в блоге. Другую дочитывают чаще, но после этого почти никогда не открывают что-то еще, уходят с сайта и не возвращаются. Какая статья лучше?».
В попытках ответить на эти вопросы мы пришли к тому, чтобы присвоить вес каждой метрике и вывести единую формулу вовлеченности в контент.
Пример формулы
Сейчас мы пробуем для каждого проекта выводить свою формулу. Определяем с клиентом задачу, расставляем приоритеты, отбираем метрики, которые можем отслеживать, и присваиваем каждой метрике вес.
Вот пример формулы для проекта в сфере образования, на котором приоритетная задача — оценить качество контента, предлагаемого аудитории, с точки зрения ее погружения в каждый конкретный материал.