Cara Mendaki Gunung Konten Berbasis Data

Kunci untuk melewati proses ini adalah dengan tidak terpaku pada efek urutan kedua—titik data mana yang akan mendapatkan tautan paling banyak, atau PR—tetapi untuk kembali ke dasar dan bertanya 'bagaimana data dapat benar-benar membantu audiens kita?'

Data yang dimiliki perusahaan Anda—data pengguna, data produk, data yang dikumpulkan atau dibeli—adalah kumpulan cerita, wawasan, dan ide yang dapat Anda bagikan kepada dunia. Gunakan data Anda untuk memberikan bantuan yang nyata dan berarti, dan lalu lintas, tautan, dan liputan pers akan mengikuti.

Masalah Aneh dengan Sebagian Besar Konten Berbasis Data

Konten berbasis data adalah konten yang menggunakan satu atau beberapa titik data sebagai inti cerita yang berguna bagi audiens Anda.

Setiap bagian dari definisi itu penting.

1. Konten berbasis data harus berisi beberapa bongkahan data yang sah . Tidaklah penting jika ini adalah statistik kecil, atau perincian analitis dari seluruh industri. Juga tidak masalah apakah itu layak, dikumpulkan, atau dibeli. Data adalah data.
2. Dalam konten berbasis data, data mendorong sebuah cerita . Tetap harus konten yang hebat, membungkus data dalam wawasan, pengetahuan, dan pemahaman yang Anda miliki dari pengalaman dan keahlian Anda.
3. Data+wawasan itu harus membantu audiens Anda . Ini bisa tentang mendapatkan hasil maksimal dari produk Anda atau membantu mereka membandingkan diri mereka dengan industri lainnya. Tetapi orang-orang yang Anda tulis harus datang darinya dengan nilai.

Itu adalah definisi yang sangat mendasar, tetapi harus dibuat. Sementara semua orang mendapat poin 1, dan kebanyakan orang mendapatkan poin 2, ini adalah poin 3 di mana orang-orang menoleh.

Alih-alih menulis konten data untuk audiens yang sama, mereka menulis semua konten mereka yang lain, mereka malah menulisnya dengan hasil yang diinginkan "mendapatkan tautan". Mereka mengabaikan kesempatan untuk membuat konten yang berguna dan pemecahan masalah bagi pembaca inti mereka.

Bentuk paling mengerikan dari ini adalah menulis untuk PR dan pers. Tidak ada yang mengharapkan untuk masuk ke situs web New York Times dengan 1.200 kata pada satu lawan satu yang lebih baik. Tetapi orang mengharapkannya dengan konten data. Konten hebat memiliki tautan, dan bahkan pers, sebagai efek urutan kedua.

Tetapi efek pertama harus selalu membantu pembaca Anda.

Inilah yang dilakukan Wistia ketika mereka ingin berbagi praktik terbaik untuk menggunakan video CTA.

Mereka tahu pelanggan dan prospek ingin memahami bagaimana orang lain menggunakan CTA, dan mereka tahu bahwa mereka memiliki data untuk membantu. Jadi mereka menganalisis “lebih dari 3,6 juta penyesuaian video yang dihosting di Wistia — termasuk 481.514 Ajakan Bertindak dari 324.015 video” untuk memberi tahu pengguna bagaimana CTA bekerja paling baik.

Dari Panduan Wistia hingga Ajakan Bertindak dalam Pemasaran Video

Artikel ini tidak hanya menghasilkan puluhan ribu tampilan tetapi juga melakukan hal berikut:

• Ini berfungsi sebagai jaminan penjualan untuk tim penjualan Wistia. Jika mereka sedang menelepon dengan prospek, mereka dapat mengarahkan mereka ke bagian ini untuk menunjukkan tingkat konversi yang mereka harapkan dari CTA dalam video.
• Ini berfungsi sebagai saran untuk tim sukses pelanggan. Mereka dapat menggunakan informasi ini untuk membantu pelanggan saat ini menggunakan CTA lebih baik dalam video mereka dan membantu mereka menjadi sukses.

Ini tidak membuat halaman depan New York Times , atau bahkan Boston Globe , tetapi membawa pelanggan Wistia dan membantu pelanggan mereka menjadi lebih sukses. Itulah mengapa Anda menulis konten data.

Tautan balik dan sebutan pers dapat datang secara alami ke pos data yang berpusat pada pembaca ini sama seperti apa pun yang ditulis jurnalis terlebih dahulu. Artikel yang paling banyak ditautkan di blog AdEspresso, sebuah artikel yang membandingkan biaya Iklan Facebook, memiliki 4.170 backlink yang mengejutkan dari hampir seribu domain perujuk. Ini adalah informasi yang sangat dicari dari sumber yang sangat bereputasi—AdEspresso mengelola pengeluaran iklan lebih dari $636 juta—jadi siapa pun yang bekerja dengan Iklan Facebook akan menautkan kembali ke sana.

Hal yang sama berlaku untuk mendapatkan pers. Bagian di pasar kerja global yang diproduksi oleh platform negosiasi gaji Candor pada bulan Mei, pada awal pandemi COVID-19, mendapat daya tarik pers yang baik.

Itu mendapat tekanan dengan menjadi yang pertama membantu. Candor menggunakan data crowdsourced untuk dengan cepat membuat daftar siapa yang mempekerjakan, membekukan perekrutan, atau memberhentikan karyawan saat pandemi melanda di seluruh dunia.

Artikel tersebut kemudian menggunakan daftar ini untuk mengelompokkan berdasarkan industri, lokasi, dan sektor sehingga pembaca dapat melihat di mana lowongan itu masih ada.

Dari Keadaan Pasar Kerja Global dalam COVID-19

Ini memberi ribuan orang informasi penting tentang pasar kerja global pada saat mereka sangat membutuhkannya. Tentu saja seorang jurnalis akan menulis tentang itu. Artikel membantu pembaca terlebih dahulu, dan produk sampingannya adalah lebih banyak lalu lintas dan tekan untuk Candor.

Empat Jenis Konten Data yang Dapat Ditulis oleh Perusahaan mana pun

Seperti yang mungkin dinyanyikan oleh Wet Wet Wet versi kutu buku, “Data ada di mana-mana.”

Kami di Animalz telah bekerja dengan lebih dari 100 perusahaan, dan semuanya telah menulis atau dapat menulis konten data. Ini bukan masalah menemukan data; ini adalah masalah menemukan data yang tepat.

Sekali lagi, ini adalah pembaca-sentris. Data apa yang perlu diketahui pembaca Anda? Data apa yang dibutuhkan pembaca Anda untuk mendapatkan wawasan Anda?

1. Konten Data Hak Milik

Data yang Anda miliki akan selalu menjadi data terbaik untuk ditulis. Anda paling memahaminya, paling berguna bagi audiens Anda, dan dapat digunakan dalam berbagai cara.

Dalam artikel mereka Kami Menganalisis 752.626 Iklan Facebook, dan Inilah yang Kami Pelajari, AdEspresso menelusuri seluruh perpustakaan Contoh Iklan mereka untuk menganalisis susunan Iklan Facebook.

Pembaca artikel ini berjumlah ratusan ribu, dan masing-masing dari mereka belajar cara menghasilkan iklan Facebook terbaik di kelasnya. Ini bukan data produk secara teknis seperti contoh Wistia di atas. Sebaliknya, ini adalah kumpulan data tangensial yang dibuat AdEspresso tepat karena mereka memahami relevansinya dengan audiens mereka. Analisis membantu audiens itu lebih jauh.

Artikel ini awalnya diterbitkan pada tahun 2015 dan kemudian diperbarui pada tahun 2018. Ini sangat penting untuk konten data—sering kali memiliki tanggal penjualan. Padahal kebenaran 5 Tips Bekerja Jarak Jauh Anda abadi, data Anda cepat basi, dan Anda harus memperbaruinya sesering mungkin.

Tetapi ada nilai plus untuk pekerjaan ekstra ini: lalu lintas ekstra.

Saat artikel ini disegarkan, artikel ini mendapatkan lonjakan lalu lintas kedua dari ledakan dan distribusi email kedua, tetapi juga mendapatkan peningkatan lalu lintas organik dasar, yang telah menurun karena datanya sudah tua. Ini menua lagi sekarang, jadi artikel ini mungkin akan diperbarui lagi di tahun depan. Namun saat disegarkan, kita akan melihat lonjakan itu lagi, bersama dengan kenaikan lain dalam lalu lintas dasar.

Tidak setiap artikel data harus menjadi raksasa yang melihat semua data yang Anda miliki. Sebuah artikel pendek yang berkonsentrasi pada satu bagian data bisa sama bermanfaatnya bagi audiens Anda. Artikel dari Wistia ini tentang panjang video optimal di bawah 800 kata, tetapi memberi pembaca semua informasi yang mereka butuhkan untuk membuat pilihan berdasarkan informasi tentang panjang video:

Artikel ini ditulis sebagai cabang dari analisis data yang lebih besar untuk panduan CTA di atas. Jika Anda menghasilkan sebagian besar konten data, pikirkan tentang bagaimana Anda dapat menggunakan kembali dan mencampur ulang temuan untuk artikel lain. Anda dapat menggabungkan setiap titik data ke dalam artikelnya sendiri yang lebih kecil dan memperluas ke detail di sana. Orang yang tertarik pada hal itu dapat berkonsentrasi pada artikel itu tanpa harus menelusuri bagian yang lebih besar.

2. Konten Data Publik

Data publik tidak memberi Anda keunggulan bawaan seperti yang dilakukan oleh data kepemilikan. Secara teori, siapa pun dapat menemukannya dan menulis tentangnya. Jadi Anda harus membawa wawasan.

Beginilah cara CB Insights mendekati konten data mereka. Terkadang mereka memiliki data kepemilikan untuk digunakan, tetapi mereka memiliki pemahaman yang mendalam tentang bisnis dan teknologi sehingga bahkan ketika mereka menggunakan data luar, mereka dapat membuatnya terasa seperti milik mereka sendiri.

Itulah yang mereka lakukan dengan Bagaimana Uber Menghasilkan — Dan Kehilangan — Uang:

CB Insights “melihat data keuangan dan pengguna publik Uber, pernyataan dari anggota tim senior di Uber, dan teks seperti The Upstarts dari Brad Stone yang dibentuk dari wawancara dengan para pemimpin di sana” untuk mengumpulkan laporan paling komprehensif di internet tentang cara kerja keuangan Uber. Meskipun data dapat ditemukan di tempat lain, wawasan dan analisisnya tidak.

Dari Bagaimana Uber Menghasilkan — Dan Kehilangan — Uang

Wawasan dan analisis itulah yang seringkali dapat membedakan konten data yang hebat.

Kelemahan umum dengan konten data adalah bahwa hal itu bisa terlalu membosankan, hanya menggambarkan angka tetapi tidak mengaturnya dalam cerita yang menarik pembaca dan menjelaskan data dalam konteks. Data dapat membantu dengan sendirinya hanya dengan menarik perhatian padanya. Tetapi akan lebih membantu untuk menunjukkan kepada pembaca apa arti titik data bagi mereka dan apa yang dapat mereka lakukan selanjutnya dengan pengetahuan itu.

Seluruh produk Clearbit dibangun di atas data. Mereka menawarkan API dan produk yang memberi pemasar akses ke data tentang pelanggan mereka—perusahaan, industri, dan ukuran mereka. Clearbit menulis artikel tentang integrasi yang harus Anda bangun, di mana mereka menganalisis data ratusan ribu perusahaan teknologi untuk menentukan alat teknologi paling populer. Mengapa? Sehingga Clearbit dapat membuat rekomendasi otoritatif kepada audiens mereka.

Dari Integrasi perangkat lunak yang harus Anda bangun

Itu tidak hanya mengatakan, "Hei, orang-orang menggunakan Shopify." Dikatakan, "Hei, orang-orang menggunakan Shopify, dan Anda dapat menggunakan informasi ini untuk membangun integrasi Shopify guna meningkatkan basis pengguna Anda." Data adalah jangkar artikel, tetapi, seperti halnya artikel CB Insights, wawasanlah yang membantu pembaca.

3. Konten Data Survei

Jika Anda tidak memiliki data, dan tidak dapat menemukan data, Anda selalu dapat memintanya.

Survei adalah beberapa artikel data paling sederhana untuk disiapkan dan dijalankan—tweet tautan formulir Google cepat dan Anda sedang mengumpulkan data. Dengan mengontrol pertanyaan, Anda mengontrol data, sehingga lebih sedikit pembersihan, penguraian, dan analisis. Anda bisa mendapatkan hasilnya dan menulisnya dengan cepat.

Beginilah cara mantan rekan Animalz saya Jimmy Daly menjalankan survei untuk blog Superpath.

Dia mengirimkan survei di Twitter dan di grup Slack Pemasaran Konten, menunggu, lalu menyusunnya. Dia mengumpulkan beberapa grafik cepat untuk menunjukkan hasilnya dan kemudian menulisnya. Di sini, dia melihat gaji dalam pemasaran konten dan seberapa adil orang merasa mereka dibayar, dirinci berdasarkan jenis kelamin dan etnis:

Dari Survei: Apakah Anda dibayar dengan adil?

Dengan cara ini, Superpath bisa mendapatkan konten berbasis data dua kali sebulan dengan sedikit peningkatan.

Anda juga dapat menggunakan survei sebagai dasar untuk analisis data yang jauh lebih besar. Tahun lalu, aplikasi asuransi dan platform pembaruan Indio merilis laporan Status Pembaruan mereka. Ini didasarkan pada survei terhadap lebih dari 400 agensi, melihat “seluruh proses pembaruan mereka — mulai dari mengirimkan paket pengajuan pembaruan kepada klien mereka hingga menerima aplikasi yang ditandatangani dan dilengkapi yang siap dipasarkan.”

Dari Perpanjangan Asuransi Negara

Survei juga sangat cocok untuk lead gen. Anda dapat membuat aset dengan jawaban seperti yang dilakukan Indio. Ini kemudian menjadi abadi, karena Anda dapat mengirim email survei Anda berikutnya ke daftar orang yang mengunduh pertama dan meminta mereka untuk merespons, tidak hanya mengembangkan daftar email Anda tetapi juga kumpulan data Anda pada saat yang bersamaan.

4. Konten Data Eksperimental

Mungkin konten berbasis data yang paling menyenangkan yang dapat Anda hasilkan adalah eksperimen. Eksperimen ini harus menyertakan produk Anda dalam beberapa cara untuk (a) menunjukkan cara kerjanya dan (b) menunjukkan nilainya.

Jenis konten ini sedikit lebih rumit untuk disiapkan dan dianalisis daripada jenis lainnya karena bersifat analitis. Konten data pada dasarnya dapat dibagi menjadi dua jenis:

1. Konten data deskriptif: Di sinilah Anda menggunakan statistik deskriptif untuk menafsirkan data. Pembandingan adalah contoh yang baik, di mana Anda akan menggunakan hitungan (752.626 Iklan Facebook), rata-rata (panjang judul rata-rata adalah lima kata), dan persentase (33,04% perusahaan menggunakan Pelajari Lebih Lanjut CTA) untuk memungkinkan pembaca memahami di mana mereka dalam hubungannya dengan orang lain.
2. Konten data analitik: Ini adalah saat Anda secara khusus mencoba merinci perubahan atau perbedaan antara dua kumpulan data (baik sebelum/sesudah atau kelompok kontrol/eksperimen). Di sini, Anda mungkin juga melihat persentase (peningkatan rasio konversi sebesar 5,45%) atau bahkan nilai-p jika eksperimen tersebut sesuai dengan ilmiah.

“Peningkatan rasio konversi sebesar 5,45%” berasal dari artikel dari Segmen tentang bagaimana mereka mengurangi gesekan dalam proses pendaftaran mereka.

Dalam hal ini, mereka menggunakan produk mereka sendiri, bersama dengan Clearbit, untuk bereksperimen dengan membuat alur pendaftaran mereka berfungsi lebih baik bagi pengguna baru. Ini adalah jenis eksperimen UX yang dijalankan hampir setiap perusahaan teknologi setiap hari (pikirkan semua tes A/B yang Anda jalankan), tetapi Segment memilih untuk menulis temuan mereka dan menggunakannya untuk konten. Ini memberi pembaca hasil nyata dalam menggunakan Segmen dan Clearbit dan menunjukkan bagaimana mereka dapat melakukannya sendiri.

Bahkan jika Anda tidak menjalankan eksperimen untuk menyempurnakan produk Anda, Anda masih dapat membuat konten data eksperimental hanya untuk bersenang-senang dan membantu pembaca Anda memahami alat Anda dan hasil yang dapat mereka peroleh dengannya. Buffer menjalankan eksperimen terus-menerus untuk membantu pembacanya. Dalam Apakah Alat Media Sosial Pihak Ketiga Secara Negatif Mempengaruhi Jangkauan dan Keterlibatan? 200+ Eksperimen dan Hasil Postingan kami bereksperimen dengan berbagai alat untuk posting sosial, mencari tahu apakah beberapa alat berdampak negatif pada jangkauan.

Dari Apakah Alat Media Sosial Pihak Ketiga Secara Negatif Mempengaruhi Jangkauan dan Keterlibatan? 200+ Eksperimen dan Hasil Posting kami

Jika produk Anda berfungsi, maka menjalankan eksperimen dan menunjukkan bahwa itu berfungsi adalah beberapa konten berbasis data terbaik yang dapat Anda hasilkan. Jika Anda dapat menunjukkan kepada pembaca Anda tidak hanya bahwa itu berhasil tetapi juga semua praktik terbaik untuk mendapatkan hasil terbaik, maka Anda telah menciptakan sesuatu yang benar-benar berharga bagi mereka.

Memulai Dengan Konten Data

Konten data menantang tetapi bermanfaat. Anda akan menambahkan sesuatu yang benar-benar baru ke dunia. Kami telah melakukan ini banyak, dengan banyak perusahaan yang berbeda. Berdasarkan semua pengalaman itu, berikut adalah beberapa cara untuk memulai latihan ini, bersama dengan beberapa perangkap yang harus dihindari.

1. Mulailah dengan Mencari Tahu Apa yang Perlu Diketahui Pelanggan Anda

Jika Anda memilikinya, tim penjualan Anda adalah tempat yang tepat untuk mencari tahu apa yang perlu diketahui pelanggan Anda. Tim Anda berbicara dengan pelanggan setiap hari, mendengar keberatan dan pertanyaan tentang produk Anda. Konten data adalah jaminan penjualan yang hebat dan dapat membantu tenaga penjualan Anda mengatasi keberatan dan pertanyaan yang diajukan prospek ini.

Ini adalah contoh yang bagus dari kolaborasi konten dan penjualan:

Atau Anda bisa bertanya sendiri kepada orang-orang:

Kami sedang mengerjakan konten data sekarang, jadi Ryan langsung bertanya kepada pemasar konten lain di CMCG apa yang ingin mereka ketahui. Ini membantu kami memahami di mana seharusnya fokus pada laporan kami.

Perangkap di sini adalah mencoba menjadi segalanya bagi semua orang. Ya, Anda dapat menghasilkan laporan besar yang mencakup banyak titik data, tetapi jika Anda baru memulai, menjawab satu pertanyaan menarik dan menjawabnya secara mendalam akan membuat Anda dan audiens Anda bersemangat.

2. Setelah Anda Punya Pertanyaan, Cari Tahu apakah Data Anda Dapat Menjawabnya

Anda mungkin sudah tahu rahasia apa yang disimpan data Anda, tetapi begitu Anda memiliki arahan untuk konten Anda, Anda bisa mulai masuk ke detailnya. Anda ingin memiliki pemahaman yang sangat baik tentang data sebelum memulai analisis nyata. Jika Anda berbicara tentang data kepemilikan, ini bisa berarti mengetahui persis apa yang Anda miliki di database Anda. Jika Anda mengumpulkan data, apa dan di mana Anda bisa mendapatkannya?

Perangkap pada tahap ini tidak menghabiskan cukup waktu di sini. Jika Anda bahkan sedikit kutu buku data, Anda pasti ingin melakukan analisis. Tetapi waktu yang dihabiskan di sini akan mempercepat sisa proses.

3. Buat Analisis Anda Cepat dan Ringan

Ketika Anda baru mengenal semua jenis analisis, ini adalah bagian yang firasat. Tetapi sebagian besar pertanyaan dapat dijawab dengan analisis yang sangat sederhana. Anda tidak perlu menjadi seorang insinyur data. Anda tidak akan menjalankan pembelajaran mesin apa pun. Anda harus berpikir dalam hal jumlah, jumlah, rasio, dan persentase.

Mari kita ambil pertanyaan Phillip Paquette di atas: Berapa banyak potongan cluster yang mereka tunjuk ke halaman pilar mereka? Dan rata-rata berapa banyak tautan eksternal yang mengarah kembali ke pilar mereka?

Ini hanya hitungan dan rata-rata. Namun, itu menjawab pertanyaan mendasar yang dimiliki audiens kita.

Perangkap di sini semakin macet. Mencoba melakukan terlalu banyak atau tidak memiliki tujuan khusus untuk analisis. Itulah mengapa dua langkah yang disebutkan di atas sangat penting. Anda memerlukan pertanyaan untuk memandu Anda dan untuk memiliki pemahaman yang baik tentang data sebelum Anda mulai, sehingga Anda dapat dengan cepat mendapatkan jawabannya. Luangkan lebih banyak waktu sebelum ini untuk mengambil lebih sedikit waktu di sini.

4. Gambar dan Grafik Membuat Semua Perbedaan

Bagan dan grafik adalah inti dari konten data. Anda tidak bisa menggambarkan angka dengan kata-kata. Bersikaplah terbuka untuk meluangkan waktu di sini—ada beberapa alat hebat yang mudah digunakan dan membuat grafik lebih menarik. Di Animalz, kami menggunakan campuran grafik Google Spreadsheet, Figma, D3, dan plot.ly.

Bahkan jika Anda hanya menggunakan grafik Excel atau Google Spreadsheet, pastikan grafik tersebut memiliki judul dan sumbu diberi label. Membuatnya sangat jelas bagi audiens Anda apa yang ditampilkan setiap bagan membuat artikel lebih menarik dan gambar individual lebih mudah dibagikan.

Sebuah perangkap gagal untuk memperbaiki desain. Jika Anda memiliki desainer di tim Anda, maka libatkan mereka. Jika hanya Anda, ulangi gambar Anda dengan setiap artikel untuk menjadi lebih baik dalam elemen desain.

5. Tulis!

Bagian terpenting di sini adalah untuk tidak melupakan cerita. Ini harus tetap menjadi bacaan yang bagus, bukan hanya bacaan angka. Itu harus menjelaskan data secara menyeluruh dan memusatkannya di dalam pertanyaan yang dimiliki pelanggan. Sesuaikan narasi dengan data, bukan sebaliknya.

Perangkap di sini adalah sebaliknya. Jangan mulai dengan cerita dan temukan data untuk mendukungnya— data mendorong cerita . Jika Anda memulai dengan sebuah cerita dan mencari data untuk mendukungnya, itu hanyalah konten biasa. Bersedia untuk membiarkan data memimpin, bahkan jika itu di suatu tempat yang tidak terduga.

Pekerjaan Terbaik Butuh Usaha

Akan selalu lebih cepat untuk membuat daftar "5 X Terbaik" atau konten peniru lainnya daripada meluangkan waktu untuk menganalisis data dan menulis konten berbasis data.

Tapi hal ini adalah konten yang paling bermanfaat bagi pembaca Anda. Anda dapat memberi tahu mereka di mana mereka berdiri dengan tolok ukur, Anda dapat menunjukkan kepada mereka data yang mereka butuhkan untuk berhasil, dan Anda dapat meyakinkan mereka bagaimana menjadi sukses dengan produk Anda. Prioritaskan pembaca dengan konten berbasis data dan Anda akan mendapatkan konten hebat yang membantu mereka sukses. Sebagai imbalannya, Anda akan mendapatkan lalu lintas, tautan balik... dan bahkan mungkin tautan dari BBC.