Как взобраться на вершину контента, основанного на данных

Ключ к тому, чтобы пройти через этот процесс, заключается в том, чтобы не зацикливаться на эффектах второго порядка — какие точки данных получат больше всего ссылок или PR — а вернуться к основам и задаться вопросом: «Как данные на самом деле могут помочь нашей аудитории?»

Данные вашей компании — пользовательские данные, данные о продуктах, собранные или приобретенные данные — это кладезь историй, идей и идей, которыми вы можете поделиться со всем миром. Используйте свои данные, чтобы предоставлять реальную и значимую помощь, а трафик, ссылки и освещение в прессе последуют за вами.

Странная проблема с большей частью контента, управляемого данными

Контент, управляемый данными, — это контент, который использует одну или несколько точек данных в качестве основы для истории, полезной для вашей аудитории.

Каждая часть этого определения важна.

1. Контент, основанный на данных, должен содержать крупицы достоверных данных . Неважно, будет ли это крошечная статистика или аналитическая разбивка всей отрасли. Также не имеет значения, является ли это уместным, собранным или купленным. Данные есть данные.
2. В контенте, управляемом данными, данные формируют историю . Это все еще должен быть отличный контент, заключающий в себе информацию, знания и понимание, которые вы получили благодаря своему опыту и знаниям.
3. Эти данные + понимание должны помочь вашей аудитории . Речь может идти о том, чтобы получить максимальную отдачу от вашего продукта или помочь им сравнить себя с остальной частью отрасли. Но люди, для которых вы пишете, должны получить от этого ценность.

Это действительно базовое определение, но оно должно быть сделано. В то время как все получают пункт 1, и большинство людей получают пункт 2, именно пункт 3 вызывает у людей головную боль.

Вместо того, чтобы писать контент данных для той же аудитории, они пишут весь остальной контент, вместо этого они пишут его с желаемым результатом «получения ссылок». Они пренебрегают возможностью сделать контент полезным и решающим проблемы для основного читателя.

Самая вопиющая форма этого — пиар и упоминания в прессе. Никто не ожидает, что попадет на веб-сайт New York Times с 1200 словами о лучших беседах один на один. Но люди ожидают этого с содержанием данных. У отличного контента есть ссылки и даже упоминания в прессе, как эффект второго порядка.

Но первым эффектом всегда должна быть помощь вашему читателю.

Это то, что сделала Wistia, когда захотела поделиться передовым опытом использования видео призывов к действию.

Они знали, что клиенты и потенциальные клиенты хотели понять, как другие используют призывы к действию, и знали, что у них есть данные, которые могут помочь. Поэтому они проанализировали «более 3,6 миллиона настроек видео, размещенных на Wistia, включая 481 514 призывов к действию из 324 015 видео», чтобы проинформировать пользователей о том, как CTA работают лучше всего.

Из руководства Wistia по призывам к действию в видеомаркетинге

Эта статья не только набирает десятки тысяч просмотров, но и делает следующее:

• Он служит залогом продаж для отдела продаж Wistia. Если они разговаривают с потенциальными клиентами, они могут указать им на эту часть, чтобы показать коэффициенты конверсии, которые они должны ожидать от CTA в видео.
• Он служит советом для команды по работе с клиентами. Они могут использовать эту информацию, чтобы помочь текущим клиентам лучше использовать CTA в своих видео и помочь им добиться успеха.

Это не попало на первую страницу New York Times или даже Boston Globe , но привлекло клиентов Wistia и помогло тем, кто у них был, стать более успешными. Вот почему вы пишете содержание данных.

Обратные ссылки и упоминания в прессе могут естественным образом появляться в этих сообщениях с данными, ориентированных на читателя, точно так же, как и все, что написано в первую очередь журналистами. Статья в блоге AdEspresso, на которую чаще всего ссылаются, статья, посвященная сравнительному анализу стоимости рекламы в Facebook, имеет ошеломляющие 4170 обратных ссылок почти с тысячи ссылающихся доменов. Это очень востребованная информация из очень авторитетного источника — AdEspresso управляет рекламными расходами на сумму более 636 миллионов долларов, — поэтому любой, кто работает с Facebook Ads, будет ссылаться на нее.

То же самое верно для получения прессы. Этот материал о мировом рынке труда, подготовленный платформой для переговоров о заработной плате Candor еще в мае, в начале пандемии COVID-19, получил хороший отклик в прессе.

Он получил прессу, будучи полезным в первую очередь. Компания Candor использовала краудсорсинговые данные, чтобы быстро составить список тех, кто нанимал, замораживал найм или увольнял сотрудников по мере того, как пандемия распространялась по всему миру.

Затем в статье этот список использовался для сегментации по отраслям, местоположению и секторам, чтобы читатели могли видеть, где еще остались рабочие места.

Из состояния мирового рынка труда в условиях COVID-19

Это дало тысячам людей важную информацию о мировом рынке труда в то время, когда они отчаянно в ней нуждались. Конечно, об этом напишет журналист. Статья в первую очередь помогает читателям, а побочным продуктом этого стало больше трафика и прессы для Candor.

Четыре типа данных, которые может написать любая компания

Как могла бы петься более занудная версия Wet Wet Wet : «Данные повсюду».

Мы в Animalz работали с более чем 100 компаниями, и все они написали или могут написать контент для данных. Это не вопрос поиска данных; это вопрос поиска правильных данных.

Опять же, это ориентировано на читателя. О каких данных должны знать ваши читатели? Какие данные нужны вашим читателям?

1. Собственный контент данных

Данные, которыми вы владеете, всегда будут лучшими данными для написания. Вы понимаете это лучше всего, это наиболее полезно для вашей аудитории, и его можно использовать множеством способов.

В своей статье «Мы проанализировали 752 626 объявлений в Facebook и вот что мы узнали» AdEspresso проанализировала всю свою библиотеку примеров объявлений, чтобы проанализировать структуру рекламы в Facebook.

Читатели этой статьи исчисляются сотнями тысяч, и каждый из них научился создавать лучшую в своем классе рекламу на Facebook. Технически это не данные о продукте, как в примере с Wistia выше. Вместо этого AdEspresso представляет собой тангенциальный набор данных, созданный именно потому, что они понимают его актуальность для своей аудитории. Анализ помогает этой аудитории в дальнейшем.

Эта статья была первоначально опубликована в 2015 году, а затем обновлена ​​в 2018 году. Это очень важно для содержания данных — у них часто есть срок годности. Хотя истина ваших 5 советов по удаленной работе вечна, ваши данные быстро устаревают, и вы должны обновлять их как можно чаще.

Но в этой дополнительной работе есть и плюс: дополнительный трафик.

Когда эта статья была обновлена, она получила второй всплеск трафика из-за второго пакета электронной почты и рассылки, но также увеличился базовый органический трафик, который снижался из-за устаревания данных. Теперь он снова устаревает, поэтому эта статья, вероятно, должна быть обновлена ​​​​в следующем году. Но когда он будет обновлен, мы снова увидим этот всплеск вместе с еще одним ростом базового трафика.

Не каждая статья данных должна быть бегемотом, просматривающим все данные, которые у вас есть. Короткая статья, посвященная одному фрагменту данных, может быть столь же полезна для вашей аудитории. Эта статья от Wistia об оптимальной длине видео содержит менее 800 слов, но дает читателям всю информацию, необходимую им для осознанного выбора длины видео:

Эта статья была написана как ответвление более крупного анализа данных для руководства CTA выше. Если вы создаете большой объем данных, подумайте, как вы можете повторно использовать и смешивать результаты для других статей. Вы можете выделить каждую точку данных в отдельную небольшую статью и подробно остановиться на ней. Люди, заинтересованные только в этом, могут сосредоточиться на этой статье, не продираясь через большую часть.

2. Контент общедоступных данных

Публичные данные не дают вам встроенного преимущества, которое дают закрытые данные. Теоретически любой может найти и написать об этом. Таким образом, вы должны принести понимание.

Вот как CB Insights подходит к содержанию своих данных. Иногда у них есть проприетарные данные для работы, но они настолько хорошо разбираются в бизнесе и технологиях, что даже когда они используют сторонние данные, они могут чувствовать их как свои собственные.

Вот что они сделали с тем, как Uber зарабатывает и теряет деньги:

CB Insights «изучила общедоступные финансовые и пользовательские данные Uber, заявления старших членов команды Uber и тексты, такие как The Upstarts Брэда Стоуна, составленные из интервью с руководителями», чтобы составить наиболее полный в Интернете отчет о том, как работают финансы Uber. Хотя данные можно найти в другом месте, понимание и анализ — нет.

Из книги «Как Uber зарабатывает — и теряет — деньги»

Это понимание и анализ — то, что часто может выделить отличный контент данных.

Общим недостатком контента данных является то, что он может быть слишком прозаичным, просто описывая числа, но не помещая их в историю, которая привлекает читателя и объясняет данные в контексте. Данные могут быть полезны сами по себе, просто привлекая к ним внимание. Но гораздо полезнее показать читателю, что для него значит точка данных и что он может делать дальше с этим знанием.

Весь продукт Clearbit построен на данных. Они предлагают API и продукты, которые дают маркетологам доступ к данным о своих клиентах — их компании, отрасли и размере. Clearbit написали статью об интеграциях, которые вы должны создать, в которой они проанализировали данные о сотнях тысяч технологических компаний, чтобы определить наиболее популярные технические инструменты. Почему? Чтобы Clearbit мог дать авторитетные рекомендации своей аудитории.

Из программных интеграций, которые вы должны создавать

Он не просто сказал: «Эй, люди используют Shopify». В нем говорилось: «Эй, люди используют Shopify, и вы можете использовать эту информацию для создания интеграции с Shopify, чтобы увеличить свою пользовательскую базу». Данные — это якорь статьи, но, как и в случае со статьями CB Insights, понимание — это то, что помогает читателю.

3. Содержание данных опроса

Если вы не владеете данными и не можете их найти, вы всегда можете запросить их.

Опросы — это одни из самых простых статей с данными, которые нужно создать и запустить — опубликуйте в Твиттере быструю ссылку на форму Google, и вы соберете данные. Управляя вопросами, вы контролируете данные, поэтому требуется меньше очистки, синтаксического анализа и анализа. Вы можете получить результаты и записать их быстро.

Вот как мой бывший коллега по Animalz Джимми Дейли проводит опросы для блога Superpath.

Он рассылает опрос в Твиттере и в группе Content Marketing Slack, ждет, а затем сопоставляет. Он собирает пару быстрых графиков, чтобы показать результаты, а затем записывает их. Здесь он смотрел на зарплаты в контент-маркетинге и на то, насколько справедливо люди считают, что им платят, с разбивкой по полу и этнической принадлежности:

Из опроса: Вам справедливо платят?

Таким образом, Superpath может получать контент на основе данных два раза в месяц с небольшим подъемом.

Вы также можете использовать опросы в качестве основы для гораздо более масштабного анализа данных. В прошлом году платформа Indio, предоставляющая страховые приложения и обновляющая страховку, опубликовала свой отчет State of Renewals. Это было основано на опросе более 400 агентств, в котором рассматривался «весь их процесс продления — от доставки пакетов для подачи обновлений своим клиентам до получения подписанных и заполненных приложений, готовых к выходу на рынок».

От штата продления страхования

Опросы также отлично подходят для лидогенерации. Вы можете создать ресурс с ответами, как это сделал Индио. Затем это становится самовоспроизводящимся, потому что вы можете отправить свой следующий опрос по электронной почте списку людей, которые загрузили первый, и попросить их ответить, одновременно увеличивая не только свой список адресов электронной почты, но и ваш набор данных.

4. Содержание экспериментальных данных

Возможно, самый интересный контент, основанный на данных, который вы можете создать, — это эксперимент. Этот эксперимент должен каким-то образом включать ваш продукт, чтобы (а) показать, как он работает, и (б) показать его ценность.

Этот тип контента немного сложнее настроить и проанализировать, чем другие типы, потому что он аналитический. Содержание данных в основном можно разделить на два типа:

1. Содержание описательных данных: здесь вы используете описательную статистику для интерпретации данных. Хорошим примером этого является бенчмаркинг, где вы будете использовать подсчеты (752 626 объявлений в Facebook), средние значения (средняя длина заголовка составляла пять слов) и проценты (33,04% компаний использовали призыв к действию «Узнать больше»), чтобы читатели могли понять, где они по отношению к другим.
2. Содержание аналитических данных: когда вы специально пытаетесь детализировать изменения или различия между двумя наборами данных (до/после или контрольной/экспериментальной когортой). Здесь вы также можете увидеть проценты (увеличение коэффициента конверсии на 5,45%) или, возможно, даже p-значения, если эксперимент носит достаточно научный характер.

«Увеличение коэффициента конверсии на 5,45%» происходит из статьи Segment о том, как они уменьшили трение в процессе регистрации.

В этом случае они использовали свой собственный продукт вместе с Clearbit, чтобы поэкспериментировать с улучшением функции процесса регистрации для новых пользователей. Это своего рода UX-эксперимент, который почти каждая технологическая компания проводит ежедневно (подумайте обо всех A/B-тестах, которые вы проводите), но Segment решил записать свои результаты и использовать их для контента. Он дает читателям конкретные результаты использования Segment и Clearbit и показывает, как они могут сделать это самостоятельно.

Даже если вы не проводите эксперименты по улучшению своего продукта, вы все равно можете создавать экспериментальные данные просто для удовольствия и помочь своим читателям понять ваш инструмент и результаты, которые они могут получить с его помощью. Buffer постоянно проводит эксперименты, чтобы помочь своим читателям. Влияют ли сторонние инструменты социальных сетей негативно на охват и вовлеченность? Наши 200+ пост-экспериментов и результатов экспериментируют с различными инструментами для публикации в социальных сетях, выясняя, влияют ли некоторые инструменты на охват аудитории.

От Влияют ли сторонние инструменты социальных сетей негативно на охват и вовлеченность? Наши 200+ пост-экспериментов и результатов

Если ваш продукт работает, то проведение эксперимента и демонстрация того, что он работает, является одним из лучших материалов, основанных на данных, которые вы можете создать. Если вы сможете показать своим читателям не только то, что это действительно работает, но и все лучшие практики для достижения наилучших результатов, то вы создадите для них что-то действительно ценное.

Начало работы с содержанием данных

Контент данных является сложным, но полезным. Вы будете добавлять что-то совершенно новое в мир. Мы сделали это много, с большим количеством различных компаний. Основываясь на всем этом опыте, вот несколько способов начать это упражнение, а также несколько ловушек, которых следует избегать.

1. Начните с выяснения того, что нужно знать вашим клиентам

Если он у вас есть, ваш отдел продаж — отличное место, чтобы узнать, что нужно знать вашим клиентам. Ваша команда каждый день разговаривает с клиентами, выслушивая возражения и вопросы о вашем продукте. Содержимое данных является отличным залогом продаж и может помочь вашим продавцам опередить эти возражения и вопросы, которые возникают у потенциальных клиентов.

Это отличный пример сотрудничества в сфере контента и продаж:

Или вы можете просто спросить людей сами:

Сейчас мы работаем над содержанием данных, поэтому Райан прямо спросил других контент-маркетологов в CMCG, что им было бы интересно узнать. Это помогает нам понять, на чем следует сосредоточить внимание в нашем отчете.

Ловушка здесь — пытаться быть всем для всех. Да, вы можете создавать большие отчеты, охватывающие несколько точек данных, но если вы только начинаете, сосредоточьтесь на одном интересном вопросе и подробно ответьте на него, это заинтересует вас и вашу аудиторию.

2. Получив вопросы, узнайте, могут ли ваши данные ответить на них

Возможно, вы уже знаете, какие секреты хранят ваши данные, но как только у вас появится направление для вашего контента, вы можете начать вникать в детали. Вы хотите иметь действительно хорошее представление о данных, прежде чем приступать к реальному анализу. Если вы говорите о закрытых данных, это может означать, что вы точно знаете, что у вас есть в вашей базе данных. Если вы собираете данные, что и где вы можете получить?

Ловушка на этом этапе просто не проводить здесь достаточно времени. Если вы хоть немного разбираетесь в данных, вам захочется приступить к анализу. Но время, проведенное здесь, ускорит остальную часть процесса.

3. Держите свой анализ быстрым и легким

Когда вы новичок в любом типе анализа, это та часть, которая вызывает предчувствие. Но на большинство вопросов можно ответить с помощью очень простого анализа. Вам не нужно быть дата-инженером. Вы не собираетесь запускать какое-либо машинное обучение. Вы должны думать с точки зрения подсчетов, сумм, отношений и процентов.

Давайте возьмем вопросы Филиппа Пакетта выше: сколько частей кластера у них есть, указывающих на их основные страницы? И сколько в среднем внешних ссылок указывают на их столпы?

Это просто подсчет и усреднение. Тем не менее, это отвечает на фундаментальный вопрос нашей аудитории.

Ловушка здесь застревает. Попытка сделать слишком много или отсутствие конкретной цели для анализа. Вот почему два шага, упомянутые выше, так важны. Вам нужны вопросы, чтобы направлять вас и иметь хорошее представление о данных, прежде чем вы начнете, чтобы вы могли быстро получить ответы. Потратьте больше времени до этого, чтобы занять меньше времени здесь.

4. Изображения и графики решают все

Диаграммы и графики являются центральными элементами содержания данных. Вы просто не можете описать числа словами. Будьте готовы провести здесь некоторое время — есть несколько отличных инструментов, которые просты в использовании и делают графики более привлекательными. В Animalz мы используем сочетание простых диаграмм Google Sheets, Figma, D3 и plot.ly.

Даже если вы просто используете диаграммы Excel или Google Sheets, убедитесь, что у них есть заголовок, а оси помечены. Четкое разъяснение вашей аудитории того, что показывает каждая диаграмма, делает статью более убедительной, а отдельное изображение более доступным для совместного использования.

Подводным камнем является неспособность усовершенствовать дизайн. Если в вашей команде есть дизайнеры, обязательно привлеките их. Если это только вы, то повторяйте свои изображения с каждой статьей, чтобы улучшить элемент дизайна.

5. Запишите это

Самое главное здесь — не забыть историю. Это все еще должно быть хорошим чтением, а не просто повторением чисел. Он должен подробно объяснять данные и сосредотачивать их на вопросах, которые возникают у клиентов. Сопоставьте повествование с данными, а не наоборот.

Подводный камень здесь заключается в другом. Не начинайте с истории и не ищите подкрепляющих ее данных — история управляется данными . Если вы начинаете с истории и ищете данные, подтверждающие ее, это обычный контент. Будьте готовы позволить данным привести, даже если они будут неожиданными.

Лучшая работа требует усилий

Всегда будет быстрее создать список «5 лучших X» или другую часть подражательного контента, чем тратить время на анализ данных и написание контента, основанного на данных.

Но этот материал — самый полезный контент для ваших читателей. Вы можете сказать им, где они находятся с помощью эталонных показателей, вы можете показать им данные, необходимые им для достижения успеха, и вы можете убедить их, как добиться успеха с вашим продуктом. Ставьте читателей на первое место с контентом, основанным на данных, и вы получите отличный контент, который поможет им добиться успеха. Взамен вы получите трафик, обратные ссылки... и, возможно, даже ссылку с BBC.