如何攀登数据驱动的内容之山

完成这个过程的关键是不要关注二阶效应——哪些数据点将获得最多的链接，或 PR——而是回到基础并问“数据如何真正帮助我们的受众？”

贵公司拥有的数据——用户数据、产品数据、收集或购买的数据——是你可以与世界分享的故事、见解和想法的宝库。 使用您的数据提供真实、有意义的帮助，流量、链接和新闻报道将随之而来。

大多数数据驱动内容的奇怪问题

数据驱动的内容是使用一个或多个数据点作为对您的受众有用的故事的核心的内容。

该定义的每一部分都很重要。

1. 数据驱动的内容必须包含一些合法数据。 如果这是一个很小的统计数据，或者是整个行业的分析细分，这并不重要。 它的适当性、收藏性或购买性也无关紧要。 数据就是数据。
2. 在数据驱动的内容中，数据驱动故事。 它仍然必须是很棒的内容，将数据包装在您从经验和专业知识中获得的洞察力、知识和理解中。
3. 该数据+洞察力必须帮助您的受众。 它可以是关于充分利用您的产品或帮助他们将自己与行业的其他部分进行比较。 但是你为之写作的人必须带着价值离开它。

这是一个非常基本的定义，但必须做出。 虽然每个人都得到第 1 点，大多数人得到第 2 点，但人们却在第 3 点上转过头。

他们不是为相同的受众编写数据内容，而是编写所有其他内容，而是以“获取链接”的期望结果编写数据内容。 他们忽略了使内容对他们的核心读者有用和解决问题的机会。

最令人震惊的形式是为公关和媒体提及而写作。 没有人期望在更好的一对一上以 1,200 字的字数登上《纽约时报》网站。 但是人们确实期望它具有数据内容。 伟大的内容有链接，甚至新闻提及，作为二阶效应。

但第一个效果必须始终是帮助您的读者。

这就是 Wistia 在想要分享使用视频 CTA 的最佳实践时所做的。

他们知道客户和潜在客户想要了解其他人如何使用 CTA，并且他们知道他们有数据可以提供帮助。 因此，他们分析了“超过 360 万个 Wistia 托管视频的自定义项——包括来自 324,015 个视频的 481,514 个号召性用语”，以告知用户 CTA 的最佳工作方式。

从 Wistia 指南到视频营销中的号召性用语

这篇文章不仅产生了数以万计的观点，而且还做了以下事情：

• 它作为 Wistia 销售团队的销售抵押品。 如果他们正在与潜在客户通话，他们可以将他们指向这篇文章，以显示他们应该期望从视频中的 CTA 获得的转化率。
• 它为客户成功团队提供建议。 他们可以使用这些信息来帮助当前客户在他们的视频中更好地使用 CTA 并帮助他们取得成功。

这并没有登上《纽约时报》甚至《波士顿环球报》的头版，但它带来了 Wistia 客户并帮助他们拥有的客户更加成功。 这就是您编写数据内容的原因。

反向链接和媒体提及可以自然地出现在这些以读者为中心的数据帖子中，就像任何以记者为中心的文章一样。 AdEspresso 博客上链接最多的文章是对 Facebook 广告成本进行基准测试的文章，它拥有来自近一千个引用域的惊人的 4,170 个反向链接。 这是来自一个非常有信誉的来源的备受追捧的信息——AdEspresso 管理着超过 6.36 亿美元的广告支出——所以任何使用 Facebook Ads 的人都会链接回它。

获得媒体也是如此。 工资谈判平台 Candor 在 5 月 COVID-19 大流行开始时制作的关于全球就业市场的这篇文章，得到了很好的新闻关注。

它首先是有帮助的。 随着大流行在全球蔓延，Candor 使用众包数据快速生成了谁在招聘、冻结招聘或裁员的名单。

然后，文章使用此列表按行业、位置和部门进行细分，以便读者可以看到工作仍在哪里。

来自COVID-19 中的全球就业市场状况

它在成千上万人迫切需要的时候为他们提供了有关全球就业市场的重要信息。 当然，记者会写这篇文章。 这篇文章首先帮助读者，其副产品是更多的流量和坦率的新闻。

任何公司都可以编写的四种数据内容

正如Wet Wet Wet的书呆子版本可能会唱的那样，“数据无处不在。”

我们在 Animalz 与超过 100 家公司合作，他们都写过或可以写数据内容。 这不是寻找数据的问题； 这是一个找到正确数据的问题。

同样，这是以读者为中心的。 您的读者需要了解哪些数据？ 您的读者需要您深入了解哪些数据？

1.专有数据内容

你拥有的数据永远是最好的数据。 您最了解它，它对您的听众最有用，并且可以以多种方式使用。

在他们的文章中我们分析了 752,626 个 Facebook 广告，这是我们学到的，AdEspresso 浏览了他们的整个广告示例库来分析 Facebook 广告的构成。

这篇文章的读者数以十万计，他们每个人都学会了如何制作一流的 Facebook 广告。 从技术上讲，这不是像上面的 Wistia 示例那样的产品数据。 相反，它是 AdEspresso 构建的切线数据集，正是因为他们了解其与受众的相关性。 该分析进一步帮助该受众。

本文最初于 2015 年发布，然后于 2018 年更新。这对于数据内容至关重要——它通常有一个销售日期。 尽管您的5 个远程工作技巧的真理是永恒的，但您的数据很快就会过时，您应该尽可能频繁地更新。

但是这项额外的工作还有一个好处：额外的流量。

当这篇文章被刷新时，第二次电子邮件突发和分发导致流量出现第二次高峰，但基线自然流量也有所增加，由于数据老化，该流量一直在下降。 它现在又老化了，所以这篇文章可能会在明年再次更新。 但是当它被刷新时，我们将再次看到峰值，以及基线流量的另一次上升。

并非每篇数据文章都需要成为查看您拥有的所有数据的庞然大物。 一篇专注于单个数据的简短文章对您的受众同样有帮助。 这篇来自 Wistia 的关于最佳视频长度的文章不到 800 字，但为读者提供了他们对视频长度做出明智选择所需的所有信息：

本文是作为上述 CTA 指南的更大数据分析的一个分支而编写的。 如果您确实产生了大量数据内容，请考虑如何重用和重新组合其他文章的发现。 您可以将每个数据点放入其自己的较小文章中，并在那里进行详细扩展。 对此感兴趣的人可以专注于那篇文章，而不必费力地阅读更大的文章。

2.公开数据内容

公共数据不会像专有数据那样为您提供内置优势。 理论上，任何人都可以找到并写下它。 所以你必须带来洞察力。

这就是 CB Insights 处理其数据内容的方式。 有时他们有专有数据可以使用，但他们对业务和技术有着如此敏锐的理解，即使他们使用外部数据，他们也可以让它感觉像是自己的。

这就是他们对 Uber 如何赚钱和亏钱所做的事情：

CB Insights“查看了优步的公共财务和用户数据、优步高级团队成员的声明，以及布拉德·斯通（Brad Stone）的《暴发户》（The Upstarts）等文本，这些文本是通过对那里的领导人的采访而形成的”，以便汇总互联网上关于优步财务运作方式的最全面的报告。 尽管数据可以在其他地方找到，但洞察力和分析却不是。

从优步如何赚钱 - 和损失 - 钱

这种洞察力和分析通常可以使出色的数据内容与众不同。

数据内容的一个常见缺陷是它可能过于平淡，只是描述数字而不是将它们设置在一个吸引读者并在上下文中解释数据的故事中。 仅仅通过引起人们对数据的关注，数据本身就可以发挥作用。 但向读者展示数据点对他们意味着什么以及他们接下来可以利用这些知识做什么会更有帮助。

Clearbit 的整个产品都是建立在数据之上的。 他们提供 API 和产品，使营销人员能够访问有关其客户的数据——他们的公司、行业和规模。 Clearbit 写了一篇关于你应该构建的集成的文章，他们分析了数十万家科技公司的数据，以确定最受欢迎的科技工具。 为什么？ 这样 Clearbit 就可以向他们的听众提出权威的建议。

来自您应该构建的软件集成

它不只是说，“嘿，人们使用 Shopify。” 它说：“嘿，人们使用 Shopify，您可以使用此信息为 Shopify 构建集成，以增加您的用户群。” 数据是文章的锚点，但是，就像 CB Insights 文章一样，洞察力才是对读者有帮助的东西。

三、调查数据内容

如果您不拥有数据，也找不到数据，那么您可以随时索取。

调查是启动和运行的一些最简单的数据文章——发布一个快速的 Google 表单链接，您正在收集数据。 通过控制问题，您可以控制数据，从而减少清理、解析和分析工作。 你可以得到结果并快速写出来。

这就是我以前的 Animalz 同事 Jimmy Daly 一直在为 Superpath 博客进行调查的方式。

他在 Twitter 和 Content Marketing Slack 组中发送调查，等待，然后整理。 他将几个快速图形放在一起以显示结果，然后将其写下来。 在这里，他正在研究内容营销中的薪水，以及人们对薪酬公平的看法，按性别和种族划分：

来自调查：你的报酬公平吗？

这样，Superpath 可以每月两次获得数据驱动的内容，而且几乎没有提升。

您还可以使用调查作为更大数据分析的基础。 去年，保险申请和续保平台 Indio 发布了他们的续保状态报告。 这是基于对 400 多家机构的调查，着眼于“他们的整个续订过程——从向客户提供续订提交包到接收已签署和完成的准备上市的申请”。

从保险续保状态

调查对潜在客户也很有效。 您可以像 Indio 一样创建带有答案的资产。 然后这会自我延续，因为您可以通过电子邮件将您的下一个调查发送到第一个下载的人的列表中并要求他们做出回应，这不仅会增加您的电子邮件列表，还会同时增加您的数据集。

4. 实验数据内容

也许您可以制作的最有趣的数据驱动内容是实验。 这个实验应该以某种方式包括你的产品，以 (a) 展示它的工作原理和 (b) 展示它的价值。

这种类型的内容比其他类型的内容设置和分析稍微复杂一些，因为它是分析性的。 数据内容基本上可以分为两种：

1. 描述性数据内容：这是您使用描述性统计来解释数据的地方。 基准测试就是一个很好的例子，您将使用计数（752,626 个 Facebook 广告）、平均值（平均标题长度为五个字）和百分比（33.04% 的公司使用了解更多 CTA）来让读者了解在哪里他们与他人有关。
2. 分析数据内容：这是当您特别尝试详细说明两组数据（之前/之后或控制/实验群组）之间的变化或差异时。 在这里，您可能还会看到百分比（转化率提高了 5.45%），如果实验适当科学，甚至可能看到 p 值。

“提高了 5.45% 的转化率”来自 Segment 的一篇关于他们如何减少注册过程中的摩擦的文章。

在这种情况下，他们使用自己的产品以及 Clearbit 来尝试让他们的注册流程功能更好地为新用户服务。 这是几乎每个科技公司每天都在运行的那种 UX 实验（想想你运行的所有 A/B 测试），但 Segment 选择写下他们的发现并将其用于内容。 它为读者提供了使用 Segment 和 Clearbit 的具体结果，并展示了他们如何自己做到这一点。

即使您没有进行实验来改进您的产品，您仍然可以创建实验数据内容只是为了好玩，并帮助您的读者了解您的工具以及他们可以使用它获得的结果。 Buffer 不断进行实验以帮助他们的读者。 在第 3 方社交媒体工具是否会对覆盖面和参与度产生负面影响？ 我们的 200 多个帖子实验和结果他们使用不同的社交发布工具进行了实验，找出某些工具是否会对达到效果产生负面影响。

来自第三方社交媒体工具是否会对覆盖面和参与度产生负面影响？ 我们的 200 多项实验和结果

如果您的产品有效，那么运行实验并证明它有效是您可以制作的一些最佳数据驱动内容。 如果您不仅可以向读者展示它确实有效，而且还可以向读者展示获得最佳结果的所有最佳实践，那么您将为他们创造出真正有价值的东西。

数据内容入门

数据内容具有挑战性但有益。 您将为世界添加一些全新的东西。 我们已经做了很多，与很多不同的公司合作。 基于所有这些经验，这里有一些方法可以开始这个练习，以及一些需要避免的陷阱。

1. 首先找出您的客户需要知道什么

如果您有一个，那么您的销售团队是了解您的客户需要知道什么的好地方。 您的团队每天都与客户交谈，听取有关您产品的异议和问题。 数据内容是很好的销售抵押品，可以帮助您的销售人员领先于潜在客户的这些反对和问题。

这是内容和销售协作的一个很好的例子：

或者你可以自己问别人：

我们现在正在处理数据内容，所以 Ryan 直接询问了 CMCG 中的其他内容营销人员他们有兴趣了解什么。 这有助于我们了解报告的重点应该放在哪里。

这里的陷阱是试图成为所有人的一切。 是的，您可以生成涵盖多个数据点的大型报告，但是如果您刚开始，请关注一个有趣的问题并深入解决该问题，这会让您和您的听众兴奋不已。

2.一旦你有你的问题，看看你的数据是否能回答他们

您可能已经知道您的数据包含哪些秘密，但是一旦您确定了内容的方向，您就可以开始深入了解细节。 在开始任何实际分析之前，您希望对数据有一个非常好的理解。 如果您在谈论专有数据，这可能意味着确切地知道您在数据库中拥有什么。 如果您正在收集数据，您可以从什么地方获取数据？

这个阶段的陷阱就是没有在这里花费足够的时间。 如果你是一个数据书呆子，你会想要继续分析。 但是在这里花费的时间将加快其余的过程。

3. 让您的分析快速而轻松

当您不熟悉任何类型的分析时，这就是不祥之兆。 但是大多数问题都可以通过非常简单的分析来回答。 您无需成为数据工程师。 你不会运行任何机器学习。 你应该从计数、总和、比率和百分比的角度来思考。

让我们来看看上面 Phillip Paquette 的问题：他们有多少集群片段指向他们的支柱页面？ 平均有多少外部链接指向它们的支柱？

这只是计数和平均。 然而，它回答了我们观众的一个基本问题。

这里的陷阱正在陷入困境。 试图做太多或没有具体的分析目标。 这就是为什么上面提到的两个步骤如此重要的原因。 在开始之前，您需要一些问题来指导您并充分了解数据，以便您可以快速获得答案。 在此之前花更多的时间在这里花更少的时间。

4. 图像和图表让一切变得不同

图表和图形是数据内容的核心。 你只是无法用语言来描述数字。 愿意花一些时间在这里 - 有一些很棒的工具易于使用并使图表更具吸引力。 在 Animalz，我们混合使用直接的 Google Sheets 图表、Figma、D3 和 plot.ly。

即使您只是使用 Excel 或 Google 表格图表，请确保它们有标题并且轴已标记。 让您的观众非常清楚每个图表所显示的内容使文章更具吸引力，并且单个图像更易于共享。

一个陷阱是未能完善设计。 如果您的团队中有设计师，那么一定要让他们参与进来。 如果只有你，那么在每篇文章中迭代你的图像，以更好地处理设计元素。

5. 写下来

这里最重要的部分是不要忘记这个故事。 这仍然应该是一本好书，而不仅仅是数字的背诵。 它应该彻底解释数据并将其集中在客户的问题中。 使叙述适合数据，而不是相反。

这里的陷阱是相反的。 不要从一个故事开始，然后找到支持它的数据——数据驱动故事。 如果您从一个故事开始并寻找数据来支持它，那只是常规内容。 愿意让数据发挥主导作用，即使它出乎意料。

最好的工作需要努力

制作“5 Best X”列表或其他模仿内容总是比花时间分析数据和编写数据驱动的内容要快。

但这些东西对你的读者来说是最有帮助的内容。 你可以告诉他们他们在基准方面的立场，你可以向他们展示他们成功所需的数据，你可以说服他们如何使用你的产品取得成功。 以数据驱动的内容将读者放在首位，您最终将获得有助于他们成功的精彩内容。 作为回报，您将获得流量、反向链接……甚至可能是来自 BBC 的链接。