Durante inúmeras conversas que tive com grandes jornalistas, editores e profissionais de conteúdo, descobri que eles realmente não gostam de perder muito tempo com números, e muito menos passar horas pesquisando dados de desempenho de conteúdo.
Ter acesso a painéis e relatórios que eles podem entender facilmente em apenas um relance? Bem, essa é uma história totalmente diferente.
Se você também está trabalhando com conteúdo, já sabe como é desafiador entender o comportamento de seus leitores e medir os resultados. O mercado está cheio de várias soluções de conteúdo e análise da web que prometem fornecer dados relevantes para você, para que você possa agir com base nele e tomar melhores decisões editoriais e de negócios – bem , pelo menos em teoria.
As soluções de análise de conteúdo geralmente se gabam de quantificar o comportamento humano e identificar diferentes tipos de leitores, bem como o nível de seu envolvimento e o grau de sua lealdade. Mas isso é realmente possível? Os relatórios no Google Analytics e na análise de conteúdo são confiáveis? Quanto dos dados realmente mostra a imagem e quanto são apenas os editores que jogam o jogo de adivinhação?
Abrindo a caixa de Pandora
Qualquer pessoa que opera no negócio de mídia on-line está bem ciente da mudança para o modelo de receita do leitor. Os anúncios gráficos estão se tornando cada vez mais intrusivos, especialmente se não forem contextuais, e isso é antes mesmo de começarmos a considerar a cegueira de banners, bloqueadores de anúncios e o duopólio do Google-Facebook .
Nesse clima, a lealdade e o envolvimento dos leitores são de grande interesse para os editores on-line, especialmente se eles operam com assinaturas.
Antes de fazer a transição para minha empresa atual, fiquei curioso para descobrir com o maior detalhamento possível como o Google Analytics funciona e como calcula as coisas. Aprendi que muitos editores usam o software do Google para estimar o sucesso de seu conteúdo, mesmo que essa ferramenta de análise tenha sido criada principalmente para empresas de comércio eletrônico.
As principais razões pelas quais? Bem, é grátis e é bem direto. Como profissional de marketing de conteúdo, já usei o Google Analytics e relatei sobre o desempenho do conteúdo para meus clientes. Como muitos, tomei os relatórios como garantidos e não investi muito tempo para entender como cada métrica é calculada e o que realmente me diz.
Mas então eu comecei a aprender. Eu aprendi sobre métricas simples e simples e métricas comportamentais e complexas. Aprendi que o sistema de métricas do Google Analytics foi posteriormente adotado e adaptado por muitas soluções de análise no mercado. Percebi que existem muitas lacunas e falhas na maneira como as coisas são calculadas, e os editores não estão cientes delas.
A caixa de Pandora estava bem e verdadeiramente aberta e não havia volta.
“Não me faça pensar”
Algumas das principais métricas que os editores examinam são: Exibições de página e Visualizações de página exclusivas , Tempo médio na página, Tempo na página, Visitantes novos e recorrentes …
Mas o que os editores acreditam que estão visualizando nos relatórios e painéis de desempenho de conteúdo não é o que estão realmente vendo. As pessoas realmente não querem pensar muito quando lidam com dados e análises. Eles querem que tudo seja o mais claro possível. Portanto, quando eles, por exemplo, veem um Relatório de Comportamento no Google Analytics, naturalmente esperam ver um relatório sobre o comportamento de seu público.
Isso é onde fica complicado. Mas primeiro, vamos esclarecer nossos termos.
- Métricas únicas são unidimensionais e geralmente descrevem uma única ação que não está necessariamente ligada ao comportamento humano real. Eles geralmente medem apenas eventos do navegador.
- Métricas complexas combinam diferentes tipos de métricas que são pesadas adequadamente, para medir quantitativamente o comportamento que importa. Eles levam em consideração as ações humanas reais que acontecem atrás da tela, e não apenas o que acontece no navegador.
Métricas únicas usadas pela maioria das soluções de análise não são adequadas para medir o desempenho do conteúdo, e explicarei por que.
Expectativas versus realidade
O núcleo de muitos relatórios em diferentes ferramentas é a visualização de páginas. Veja como essa métrica é definida no Google Analytics :
Uma exibição de página (ou hit de page view, hit 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 será contabilizado como uma visualização de página adicional. Se um usuário navegar para uma página diferente e retornar à página original, uma segunda visualização de página também será registrada.
Sim, você leu certo. As visualizações de página também podem ser chamadas de “carregamentos de páginas”, pois medem o número de vezes que uma página foi carregada no navegador – não necessariamente o número de vezes que uma determinada página de conteúdo foi visualizada ou lida por uma pessoa real atrás da tela. Portanto, se uma pessoa clicar acidentalmente no link e fechar a página imediatamente, uma visualização de página será registrada. Se eles abrirem em uma nova guia e nunca mais voltarem, a exibição de página ainda será gravada.
É semelhante ao ‘ Tempo na página . Essa métrica mede o tempo em que uma página foi aberta no navegador. E quanto a visitantes novos e recorrentes ? O Google Analytics, como a maioria das ferramentas de análise, usa cookies para rastrear usuários. No entanto, se um usuário alternar navegadores ou dispositivos, ele será registrado como novo usuário. Isso atrapalha bastante sua imagem de trânsito, não é?
Outro erro que os editores cometem é pensar que Visitantes Retornados são na verdade Visitantes leais . No entanto, apenas porque alguém retornou ao seu site não significa que seja fiel à sua publicação. O conceito de lealdade do leitor é muito mais estratificado e complexo do que isso.
Não, não é rachar cabelos: um miado não é um rugido
Dê uma olhada no mercado de análise e você notará que muitas marcas com narrativas ricas prometem enormes benefícios e métricas que indicam engajamento, mas na maioria das vezes é besteira. Os relatórios do Analytics que dependem de métricas únicas não podem medir adequadamente o comportamento humano e sua complexidade, não importa como você os chama. Somente soluções que desenvolveram métricas comportamentais podem fazê-lo.
Você pode chamar um gato de tigre e pensar que não há problema em fazê-lo. Eles pertencem à mesma árvore genealógica dos felinos, então tecnicamente não está mentindo, certo? No entanto, um miado não é um rugido.
Alguns editores entendem a falácia de acreditar em métricas únicas ao avaliar o desempenho do conteúdo. Outros nem sequer sabem como as coisas são medidas, por isso acreditam nos relatórios, sem nunca questionar sua precisão.
Muitos editores podem dizer que estou apenas dividindo os cabelos aqui e os relatórios são “bons o suficiente”. Eles usaram o Google Analytics e conseguiram sobreviver. Se não está quebrado, não conserte, certo? No entanto, as coisas estão quebradas e eles fazem precisa de fixação.
A mudança de métricas únicas para métricas complexas está acontecendo. Métricas complexas podem realmente fornecer uma imagem mais precisa do comportamento do leitor e ajudar os editores a entender seu público e, em seguida, atendê-lo melhor. Com o tipo certo de dados e insights, eles podem identificar e replicar padrões de sucesso.
Precisamos parar de distorcer a verdade porque é mais fácil. Somente então podemos realmente oferecer soluções de análise de conteúdo que suportam e ajudam o setor editorial. Existem alternativas para vistas superficiais: você se importa com elas?