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衡量内容行销绩效,请捨弃这四个常见指标

 2014/7/17 1:50:48    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:图片來源:flickr拜科技和网络所赐,投入内容行销后,每个步骤的数据都能够被详细的记录下来。内容行销主可以透过分析数据,清楚看见内容行销的绩效。但内容行销主创容易陷选择指标的陷阱,误用和内容行销不直接相关的绩效指标。例如:若不是像发行商(Publisher)一样为了贩卖广告,点阅率(Pageview)的高低,和内容行销的好坏并没有直接相关,更重要的是否为目标客群提供有用的内容。透视指标的背后根据Contently的调查显示(注一),只有9%的内容行销主对于自家衡量内容行销的指标感到自信
  • 标签:内容

图片來源:flickr

  拜科技和网络所赐,投入内容行销后,每个步骤的数据都能够被详细的记录下来。内容行销主可以透过分析数据,清楚看见内容行销的绩效。但内容行销主创容易陷选择指标的陷阱,误用和内容行销不直接相关的绩效指标。例如:若不是像发行商(Publisher)一样为了贩卖广告,点阅率(Page view)的高低,和内容行销的好坏并没有直接相关,更重要的是否为目标客群提供有用的内容。

  透视指标的背后

  根据 Contently 的调查显示(注一),只有 9% 的内容行销主对于自家衡量内容行销的指标感到自信。以下内容编译自 Contently 的研究报告,说明其他着名指标,为何不适合用来衡量内容行销的绩效:

  1. 不重复访客(Unique Visitors)

  许多网站将不重复访客列为关键性的数据,但在这个数据中,我们无从知道:这位访客是逛了三分钟就兴致缺缺的离去,还是在网站上驻足许久,甚至订阅了测试版的产品?

  2. 赞数(Likes)

  Facebook 上的赞数就如同大众行销世界里的鸦片,内容行销者若一味的追求更多赞数,容易忽略这个单一数字背后,什么才是真正重要的数据。

  3. 分享数

  根据 Haile 在其为时代杂志写的文章中(注二),指出透过及时监测使用者数据,发现即使当他们分享了该篇文章,过半数(55%)的网站访客仍不会在站上停留超过 15 秒。如果说着个数据是真实的,那么分享数高的文章,不一定代表被详细地阅读。当然,让使用者分享内容是一件好事(免费!),但分享数不一定是衡量内容行销最好的指标。

  4. 转换率

  当内容行销主难以衡量绩效,容易转向行销界里的重要数字寻找答案:转换率。然而,这将难以是公平的指标:为了优化转换率,难免需要牺牲内容的品质,虽然短期内带来销售,但长期对品牌的建立却可能不利。对销售而言绝对是重要的数字,但太过于专注在销售数字和转换率上是相当危险的。让我们从两个例子来看:以下哪则内容的结果看起来较有吸引力呢?

  A:一则 100 人花时间观看并享受,但没有带来直接销售的内容。

  B:一则 100 人观看,带来 3 个销售,但剩下 97 人却不会回来观看的内容。

  对内容行销主而言,比较好的结果是 A,而什么是真正重要的指标也可以从这个例子中看出端倪。

  什么指标更重要?

  上述较不理想的指标,都着重在被「大量的」使用者观看,但内容行销最注重的是透过故事和目标客群建立关係(Relationships)。这些关係不是大众化经营的,而是个人化、需要时间的。对于内容行销者而言,衡量内容和目标客群个体的关係程度,比点阅率和赞数来得更重要,以下是三个更值得被注意的指标:

  1. 互动时间( Engaged time)

  了解内容和目标客群个体的关係程度,最理想的方式是纪录他们实际上花了多久时间阅读内容。Contently 透过追踪使用者踪捲轴的滚动、滑鼠的移动、被反白的部分、视窗的切换,和其他资讯来推敲出使用者实际离开内容的时刻。

  2. 读者和回头读者(Readers and returning readers)

  知道内容的曝光数固然很重要,但更重要的是追踪使用者花在每则内容的时间,如此来观察个体和品牌间的关係正在逐渐建立。另外,追踪回头读者也湘东重要:Buzzfeed 的个案发现,重复的品牌内容曝光有助于提升品牌 400% 的知名度。

  3. 平均完成时间(Average finish)

  多少比例的使用者看完内容?知道读者是否会看内容到最后,是相当重要的。若不知道读者在阅读过程中离开的原因,下次将更难吸引他们回来。多年来,Contently 发现品牌商不只对大量的资料有兴趣,资料的背景、结论和未来行动方案同样重要。因此,他们设计了一套分析软体来判断一则内容的好坏,和透过哪些步骤可以改善品牌商的内容。

  注一:Why Content Marketers Are Using All the Wrong Metrics (And What They Should Be Measuring Instead)

  注二:What You Think You Know About the Web Is Wrong

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