ブロガーのためのデジタル分析：より良いコンテンツを作成するためにデータを活用する方法

公開: 2019-07-18

マーケティングの世界はますますデータによって動かされるようになっていますが、ブロガーやクリエイティブが時々取り残されているように感じます。

私たちはしばしば不当に私たちの心を描写します–ブロガーは創造的で数が苦手であり、アナリストはエッセイを書くことができなかったと私たちは信じています。

幸いなことに、それは完全に真実ではありません。それは誤った二分法です。

実際、データはブロガーやコンテンツマーケターにとって非常に役立つ可能性があります。それは私たちがブログのコンバージョンを増やし、コンテンツの品質を改善し、私たちが書くことを選択したトピックを改善し、読者のユーザーエクスペリエンスを向上させ、そして一般的にあなたのブログを成長させるのに役立ちます（それが目標ですよね？）。

そして、ほとんどの場合と同様に、開始するために必要な技術力はさまざまです。どの程度深く行きたいかによって異なります。しかし、今日のデータ分析アウトソーシングツールを使用すると、技術的な知識がなくても、非常に簡単に始めることができます。また、データの視覚化により、いつでもデータを理解しやすくすることができます。

物事を単純にするために、データの収集と分析を2つの大きなカテゴリに分けるのが好きです。

定量的データ
定性的データ

どちらのタイプも重要であり、どちらもブログに役立ちます。この記事では、両方の概要を大まかに説明し、両方の幅広いカテゴリ内の特定の方法についても深く掘り下げます。

ブロガーのための定量的データ

定量的データは、この記事を読み始めたときにおそらく念頭に置いていたタイプのデータです。ハードナンバー、ビッグデータなど。

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ほとんどの目的で、そしてほとんどのブログや企業にとって、これは主にGoogleAnalyticsになります。 SaaS製品に取り組んでいる場合は、AmplitudeやMixpanelなどの製品分析ソリューションを使用している可能性があります。

また、使用しているブログツールに他の定量的データのプールがある可能性があります。HubSpotには独自のデータレポートがあり、Sumoにはレポートダッシュボードがあります。

このすべてのデータをデータベースまたはデータウェアハウスに結合することもできます。セグメントやハルなどの製品は、このデータを照合および同期するのに役立ち、リアルタイムのパーソナライズキャンペーンでも利用できます。

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しかし、私たちは自分たちより進んでいます。それを設定した基本的な分析を見てみましょう（ほとんどの人が使用しています）。 Google Analyticsはコンテンツマーケターのために何ができますか？多くのこと。

ブロガーのためのGoogleAnalytics

コンテンツマーケティング分析に関する私の記事で書いたように、GoogleAnalyticsはいくつかの重要なビジネス上の質問に答えるのに役立ちます。

分析によると、現在のコンテンツマーケティングの取り組みはどの程度効果的ですか？
分析によって示されるように、私たちが見逃しているコンテンツマーケティングの機会は何ですか？
目標到達プロセスのどの時点でユーザーを削除しますか？これらの穴を塞ぐために何かできることはありますか（またはできるチームと協力することはできますか）？
アナリティクスは、新しいコンテンツマーケティングのアイデアやキャンペーンについて何を教えてくれますか？

ほとんどの人は、どのくらいのトラフィックを取得しているか、どのソースから取得しているか、時間の経過とともにどのように変化するかなどの基本情報を取得する方法を知っています。それはまだ重要な情報ですが、かなり高いレベルです。ただし、時間の経過に伴うオーガニックブログのトラフィックなど、興味深いものを追跡することはできます。

Google Analyticsを使用している場合は、実行しようとしている目的のアクションを追跡するための目標を設定していることを確認する必要があります。メーリングリストの申し込み？そのための目標を設定します。

目標がなければ、上記のような高レベルのトラフィックの傾向を超えて、GoogleAnalyticsから多くの価値を引き出すことは困難です。

さらに、トランザクションWebページからブログ投稿を解析して、コンバージョン率を取得し、コンテンツのアトリビューションモデルの構築を開始できるようにすることが重要です。これは、サブドメインやサブフォルダーなど、クリーンな方法でURLを設定することを意味する場合があります。場合によっては、GoogleAnalyticsでブログを個別に表示することを意味する場合があります。

たとえば、Pique Teaのブログ投稿は、このような最高の減量茶に関するもののように、サブドメイン（blog.piquetea.com）にありますが、サブドメイントラッキングが設定されているため、ユーザーがeコマースをクリックしたときにユーザーセッションを追跡できます。リンクまたはCTA（以下のような）：

ただし、目標があり、ビューが適切に設定されている場合は、どのブログ投稿がより多くのコンバージョンにつながるか、読者が目標到達プロセスのどこに落ちているかなど、興味深い分析を行うことができます。後者はオンラインフォームを最適化するのに役立ちますが、前者は将来さらに作成するコンテンツを選択するのに役立つ場合があります。

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もう1つの優れたトリックは、GoogleAnalytics内でコンテンツのアイデアを見つけることです。サイト検索オプション（ユーザーがサイト内のものを検索できる）があり、Google Analyticsでサイト検索レポートが設定されている（簡単に実行できる）と仮定すると、読者が何を望んでいるかについて、かなりクールなものを見つけることができます。。

まず、[行動]> [サイト検索]> [検索用語]に移動します。

ここでは、その期間内にユーザーがサイトで使用している検索用語の大きなリストを見つけることができます。また、検索終了や検索後の時間など、これらの用語の指標も表示されます。

ここで、最近検索される頻度が高いトレンド用語を見つけるために、期間の比較を行うことができます。直近の2か月とその前の2か月を比較してみましょう。

「絶対変更」を使用してデータを並べ替えます。これにより、検索データに最大の変更が加えられます。

これで、ユーザーがサイトで検索しているキーワードのリストが表示され、どのトレンドが新たに上昇しているかを確認できます。新しいコンテンツのアイデアを見つけるのに最適です！

Google Analyticsは、無限のうさぎの穴です。コースを受講するか、技術的なブログ投稿を読むことを強くお勧めします。また、ダイビングを始めて遊んでみてください。このツールを日常的に何年も使用している人でさえ、それについて知っておくべきことがすべてわかっているわけではありません。

ヒートマップとクリックマップ

ヒートマップは、定量的データのもう1つの形式です。人々がどこでマウスを動かしたり、クリックしたり、ブログの投稿をスクロールしたりしているのか疑問に思ったことがある場合、ヒートマップはその情報を見つけるための非常に直感的で視覚的な方法です。

ヒートマップの最も賢明な使用法の1つは、スクロール深度の追跡です。これはGoogleAnalyticsで定量的に設定できますが、HotJarなどのツールを使用して簡単なビジュアルマップを印刷する方が簡単な場合があります。

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ブロガーのためのサードパーティデータ

最後に、定量的データはあなた自身のウェブサイトの外に存在することができます。あなたがブロガーまたはコンテンツマーケターであるならば、あなたはおそらくキーワード研究のような一般的なSEO慣行にすでに精通しているでしょう。ただし、Ahrefを使用して、サイトの1ページ目で現在ほぼランク付けされているブログ投稿を見つけるなど、コンテンツの作成に関しては、かなりデータ駆動型になる可能性があります。

URLをプラグインし、ランキング8〜20をフィルタリングして、キーワードのボリュームを気になるしきい値に設定するだけです。出来上がり！優先順位の高いブログ最適化の機会のリストがあります。

この点については記事全体で説明しますが、最近では、ビジネス上の質問がある場合は、その質問に答えるのに役立つデータが何らかの形でどこかに存在している可能性があります。今日の真の価値は、ビジネス上重要な質問をすること（そして答えを探す場所を知ること）にあります。

ブロガーの定性的データ

私の意見では、定性的データは悪いラップになります。少なくともほとんどの人にとって、それはそれほどセクシーではありません。しかし、特にコンテンツマーケターにとって、それはめちゃくちゃ価値がある可能性があります。

定性的データは、次のような質問に答えるのに役立ちます。

読者はどのような種類のコンテンツを消費したいですか？
私のサイトの人々を苛立たせているユーザーエクスペリエンスのボトルネックは何ですか？
読者は私のサイトにどのような疑問や躊躇を持っていますか？
答えていない質問はありますか？

一般に、定性的データは、存在すら知らなかった問題やアイデアを引き出すための優れた方法です。基本的に、知識のマトリックスの第4象限（あなたが知らないこと、あなたが知らないこと）で釣りをすることができます：

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また、明確な質問がある場合は、象限Cで釣りをするのにも役立ちますが、答えについての洞察が必要です。

例として、リード生成フォームが本来のように変換されていないことがわかっているが、その理由がわからない場合があります。調査またはユーザーテストは、解決策を示すのに役立ちます。

定量的データの場合と同様に、定性的データを収集する方法にはさまざまな種類と方法があります。それらのいくつかは次のとおりです。

読者調査
インタビュー
オンサイト投票
ユーザーテストとセッションのリプレイ
ヒューリスティック分析

読者調査

定性的データ収集の私のお気に入りの実装の1つは、読者調査です。セットアップは簡単で、優れたフィードバックループを提供します。

基本的に、新しい電子メールサブスクライバー用にオートレスポンダーを設定するときは、自由形式の定性的な質問を含む電子メールの1つを設定するだけです。知りたいことに応じて質問を選んで微調整することができますが、いくつかの情報を引き出すのに最適な場所です。

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私がCXLで働いていたとき、自動化シーケンスの3番目の電子メールを使用してサブスクライバー調査を提供しました。そこで、人々が消費したいコンテンツの種類、購入する製品などについて、たくさんの質問をしました。

その後、数か月ごとに、または問題に取り組んでいるときはいつでも、データファイルを開いて、そこで答えを探すことができます。

これらのタイプの調査は、おそらくブロガーに最も一般的に使用される定性的データ手法ですが、他にもいくつか使用できます。

オンサイト投票

あなたはたぶんオンサイトの世論調査を見たことがあるでしょう。

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これらは、あなたのページにアクセスしたすべてのWebサイト訪問者に提示できるアンケートです（リードや、すでに電子メールを収集している顧客だけではありません）。

ためらいや疑問について尋ねることができる商業的に興味深い質問はたくさんありますが、これらの質問を使用して興味深いコンテンツのアイデアを調達することもできます。

Qualarooには、実際には、ナレッジベースで欠落しているコンテンツを明らかにするための提案された質問のセクション全体があります。

読者インタビュー

最後に、同じ方針に沿って、読者（またはあなたのペルソナに似ている人々）と顔を合わせて（または電話で）話すことができます。

これは明らかに時間がかかりますが、感情や反応をより深く感知できるため、多くの場合、より豊かで微妙な洞察が得られる可能性があります。また、面接の際に予測できない道をたどることができ、それはあなたが知る必要があることさえ知らなかったことを学ぶことにつながるかもしれません。

インタビューや調査以外に、ユーザーエクスペリエンスの研究者が一般的に使用する方法（ユーザーテストやセッションのリプレイ）を採用できます。

これらの方法は、主にユーザーの行動について学び、ユーザーがサイトで経験している一般的なフラストレーションを見つけるのに役立ちます。

セッションリプレイビデオ

セッションリプレイの場合は、HotJarなどのツールを設定し、データを収集して、セッションリプレイビデオ（サイトを操作しているユーザーの匿名化されたビデオ）を視聴するために数時間を確保します。これらは非常に洞察に満ちています。

ユーザーテスト

ユーザーテストでは、ターゲットリーダーに似ている5〜7人を見つけて、Webサイトを操作してもらいます。特定のタスクと幅広いタスクを提供することをお勧めします。通常、これは特定のアイテムを見つけるように依頼するeコマースでより明白になりますが、コンテンツサイトでも機能します。あなたは尋ねることができます：

Yトピックに関するX著者によって書かれた記事を検索します。
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そして、彼らがサイトを通過するのを見て、どのような障害や混乱が生じるかを確認します。それはあなたのウェブサイトが完全に設計されていないことを理解するための啓発的な方法です（そしてそれは決してそうなることはありません）。常に改善の余地があります！

結論

データ分析は、量的トレーダーや成長オタクだけのものではありません。コンテンツマーケターやブロガー向けでもあります。

定性的データ収集方法と定量的データ収集方法の間には、読者についてより多くの洞察を得て、より多くの知識を得る方法が無数にあります。 GoogleAnalyticsやユーザーテストなどの技術トレーニングを受ける人もいます。オンサイト投票など、設定が非常に簡単で回答の収集を開始できるものもあります。

データの取り組みは、あなたが尋ねているビジネス上の質問と同じくらい価値があることを覚えておいてください。すばらしい質問をし、正しい情報を探し、データがより良い意思決定に向けてあなたを導くようにします。あなたの読者はあなたに感謝します！

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