Content Insights
Как большие данные помогают редакторам принимать верные решения
Всеволод Пуля
главный редактор Russia Beyond The Headlines; сооснователь MediaToolbox.ru
Гонка за просмотрами страниц в интернет-журналистике ведет к снижению качества контента. С помощью новых систем анализа больших данных об аудитории и авторах издания могут сфокусироваться на том, что вызывает настоящий читательский интерес и приносит деньги.
"Ваша самая популярная статья за неделю — такая-то. И это неожиданно, потому что ее автор за последние несколько дней показывал не самую лучшую эффективность. Кстати, обратите внимание на эти заголовки: люди кликали на них, но не задерживались на странице — похоже, эти авторы ставят чересчур скандальные заги к своим материалам".

Такие электронные сообщения присылает Content Insights (CI) - инструмент редакционной аналитики, созданный командой бывших редакторов из Сербии и примкнувших к ним программистов.

CI измеряет эффективность авторов, статей, рубрик и тем (тегов). Каждому из них присваивается число от 0 до 1000 — индикатор эффективности контента, CPI. Если он меньше 500 — что-то идет не так. Больше 500 — все в порядке.

Сам CPI рассчитывается на основе более 40 метрик — доскроллов, активного времени на странице, перепостов в соцсетях и т.д. Все это происходит "под капотом" — редакторы видят уже интерпретацию данных.
Как создавался сервис
Основатель CI Деян Николич озаботился проблемой оценки эффективности еще когда сам работал редактором:

"Я хотел измерить, насколько каждая единица контента, каждая рубрика и автор влияют на успех бренда. Для этого нужно было учитывать множество метрик по сайту и в социальных медиа. Но я не смог найти готовое решение на рынке".

Деян выяснил, что некоторые из самых крупных издателей, которые могли позволить себе купить профессиональные аналитические системы, все равно старались создать собственную программу силами внутренней команды. Так он понял, что проблема одинакова для всех и общего решения у нее пока нет.
"Я хотел измерить, насколько каждая единица контента, каждая рубрика и автор влияют на успех бренда"
Content Insights разрабатывался более четырех лет — если начинать отсчет с таблицы в Excel, где Деян описал первую формулу подсчета эффективности контента:

"Я использовал своих авторов как подопытных кроликов, проверяя разные формулы и алгоритмы, чтобы оценить их вклад в общее дело. Я очень благодарен им за терпение, потому что первые тесты были абсолютно неправильными и вводящими в заблуждение".

После того, как Деян привлек других сооснователей CI, математиков и аналитиков данных, алгоритм начал принимать законченную форму. Первая версия была создана на собственные деньги основателей, но они быстро поняли, что для быстрого развития нужны внешние средства. В итоге в CI проинвестировал фонд North Base Media, основанный бывшими редакторами Wall Street Journal, Washington Post и Reuters.
Команда Content Insights
Кто и для чего использует Content Insights
Большинство интернет-журналистов все еще смотрят в первую очередь на количество просмотров страниц, а это ведет к погоне за кликами по заголовкам и использованию сомнительных методов привлечения внимания.

Поэтому команде Content Insights было важно сфокусироваться на тех параметрах, которые показывают подлинный интерес аудитории. "Издатели с неохотой дают своим журналистам доступ к аналитике, потому что боятся, что они начнут гнаться за количеством просмотров страниц и другими нерелевантными метриками. И они правы. Но если вы используете CI, то бояться нечего", — считает Деян.

С помощью CI журналисты видят, как их контент работает на привлечение новой аудитории, какие темы выстреливают, а какие нет, как вовлечь людей или вызвать правильное поведение с их стороны, чтобы определенная история имела успех.
"Рекламная модель в журналистике сломана и не приносит денег, на которые все надеялись"
Content Insights делит все метрики на три большие группы, влияющие на охват аудитории, ее вовлеченность и лояльность. В настройках сервиса можно придать больший вес тем из них, которые оказывают прямое влияние на бизнес издания. Например, если СМИ зарабатывает на показах рекламы, то отдать приоритет метрикам охвата, если на платном контенте — вовлеченности и лояльности.

"Рекламная модель в журналистике сломана и не приносит денег, на которые все надеялись. Поэтому нужно искать новые модели монетизации, и CI помогает в этом", — говорит Деян. К примеру, если система показывает, что определенная тема на сайте имеет вовлеченность выше среднего, то это может быть сигналом для коммерческого отдела — искать рекламодателей по этой тематике, которым можно будет предложить нативную рекламу.

Сервисом Content Insights уже пользуются клиенты из 23 стран, включая Россию. Среди них как большие издатели с несколькими брендами, так и блоги — по словам Деяна, CI одинаково хорошо работает для создателей контента любых размеров, на любых языках и с разными бизнес-моделями.
"Не оптимизируйте контент под поведение читателей"
Деян Николич
Основатель Content Insights
Мы поговорили с Деяном Николичем о редакционных метриках, принятии решений и поведении читателей:

Вы считаете своими конкурентами Google Analytics и Chartbeat, которые используются во многих редакциях для аналитики?

Google Analytics настроен в первую очередь для оптимизации воронки продаж и конверсии рекламных блоков. Это прекрасный инструмент для аналитиков и маркетологов. Chartbeat — сервис, который позволяет следить за вашим трафиком в реальном времени, что особенно важно при работе с соцсетями.

Это не те области, куда мы хотим развиваться в данный момент. Мы заточены на оценку эффективности редакционного контента с точки зрения его производства. Таким образом, Content Insights - это единственная аналитика, которая нужна авторам и редакторам.

Нет ли опасности в том, чтобы чрезмерно надеяться на большие данные, не принимая единоличных редакторских решений и фактически просто следуя за инетересами масс?

Тут мы придерживаемся "олдскульного" подхода. Конечно, наша компания работает с большими данными, ищет в них взаимосвязи и интерпретирует их, и мы верим в то, что современный редактор должен всегда быть информирован, иметь эти данные под рукой. Было бы глупо ему их не использовать. Но в то же время, во многих ситуациях редактору следует избегать решений на основе больших данных.

Смотрите, есть разница. Мгновенная обратная связь и переизбыток информации могут парализовать работу не только редактора, но и целых ньюсрумов. Слепое следование данным может сработать только в том случае, если вы заведуете контент-фермой, которая генерирует клики.

Для успеха в интернете редактору нужны данные, которые помогают ему лучше понимать и свои ресурсы, и свою аудиторию. Потому что по другую сторону экрана от вашего контента — живые люди, а не роботы.

Считаете ли вы, что поведение людей в сети поменялось — они стали читать меньше новостей, предпочитать короткие сюжеты и проводить больше времени с развлекательным контентом?

Я так не думаю. Это не перемены. Просто подлинная картина вещей, которая существовала с зарождения журналистики, стала теперь более видимой.

Тираж британского таблоида Sun исчисляется миллионами. Guardian, оплот западной объективной журналистики, довольствуется несколькими сотнями тысяч. Первые газеты мира были таблоидами. Игровые шоу на ТВ получают намного более высокие рейтинги, чем развлекательные программы. Новости стали все чаще заходить на поле индустрии развлечений еще в 1980-х годах, а не с появлением интернета. Сеть просто ускорила процессы и сделала настоящие интересы людей более прозрачными.

Так что рынок новостей и серьезного контента нисколько не уменьшился. Мы не в кризисе.


Рынок новостей и серьезного контента не уменьшился. Мы не в кризисе
Если материал длинной формы хорошо написан и проработан, его будут читать, и точка! Если видео удерживает внимание, его досмотрят до конца. Люди ценят качество. Если издатели будут оптимизировать свой контент не под поведение людей в онлайне (короткие объемы внимания, сканирование текста), а работать над качеством, то поведение людей в онлайне изменится. И качество окупится.

Нашу индустрию разрушает мантра роста, пришедшая из Кремниевой долины. Ведь если вы специализируетесь на финансовой аналитике, вам не нужно, чтобы ваша аудитория измерялась миллионами. Вам не нужно показывать постоянный рост на несколько порядков. Вы должны найти и развить свою аудиторию, чтобы служить своей задаче — информировать, обучать и развлекать их.

Мы поддались суждению о том, что медиакомпании являются ИТ-компаниями. И сегодня это действительно так. Но будучи ИТ-компанией, вы как медиа не должны следовать каким-то мантрам роста. Вы не Snapchat. Только Snapchat - это Snapchat.

Примите это, и вы увидите, что вам не нужно постоянно выращивать бесполезную незаинтересованную аудиторию с помощью кликбейтовых, заманивающих заголовков.

Должны ли редакции влиять на поведение своих читателей?

Поведение не высечено в камне. Напишите вовлекающий лонгрид на интересную тему — и те, кто обычно лишь сканирует текст, станут его читателями. С помощью контента и качества вы правильным образом влияете на поведение.

Если вы это делаете с помощью трюков по поисковой оптимизации, кликбейтовых заголовков или ультракоротких текстов, вы получаете поведение, которое невозможно монетизировать, — если только людей с таким поведением не миллионы. А это, в свою очередь, бесконечная гонка, в которой ваши конкуренты могут сделать ровно то же самое, не тратя так много денег, как вы.

Конкуренция заголовков — дешевая. А вот конкуренция брендов и качества, которое они несут и представляют собой, — это другой разговор.
С помощью качественного контента вы можете влиять на поведение своей аудитории, а не идти у нее на поводу
Сколько времени редактор должен тратить в день на изучение редакционной аналитики?

Необходимый минимум для того, чтобы получить знание, которое сделает его работу более простой или эффективной. У редакторов обычно слишком много работы и слишком мало людей, и последняя вещь, которая им нужна, — это тратить время, глядя на ряды цифр или даже красивую инфографику, но без понимания того, как встроить это новое знание в процесс принятия решений.

Редакторы должны понимать, что им нужна аналитика по их аудитории, эффективности контента и авторам. Аналитические инструменты вроде Content Insights сокращают время, которое им нужно для того, чтобы получить и воспользоваться этим знанием.

А есть такие данные про читателей, которые мы пока не научились отслеживать и анализировать, но которые могли бы коренным образом изменить работу редакций?

Нам надо начать получать данные именно о наших читателях, чтобы грамотно ответить на этот вопрос. Потому что сейчас аналитические инструменты получают данные о браузерах, сессиях и логах серверов. Не о читателях.

Что такое просмотр страницы (pageview)? Он засчитывается, когда браузер загружает кусок аналитического Java-скрипта на странице.

Что такое посетитель? Это сессия, открытая в браузере.

Что такое время, проведенное на сайте? Это время, которое прошло между двумя событиями, зарегистрированными браузером.

Так где же здесь ваши читатели? Content Insights делает первый шаг на пути перехода от слежения за браузерами к знанию о читателях. CI смотрит на прочтения статей (доскроллы), вовлеченное время на странице, круг читателей и интерпретирует их в наблюдения за читательским опытом на вашем сайте.

Но пока мы не научились измерять влияние истории — отправился ли кто-то в итоге в тюрьму или был изменен закон из-за нашего текста — и показывать это в аналитической системе, все это лишь дорога к тому, чтобы быть настолько точным, насколько это возможно.

А в потенциал робо-журналистики вы верите? Говорят, лет через пять они смогут писать тексты уровня Пулитцеровских лауреатов.

Я думаю, робо-журналистика полезна. В тех сферах, которые требуют рутинной работы или основанных на вычислениях. Например, в отчетах о спортивных состязаниях или финансовых сделках. Так же, как роботы в производстве взяли на себя опасные и рутинные задачи, робо-журналисты займутся создание вот такого контента. Уже сегодня люди не могут понять, кем была написана та или иная история, — роботом или человеком.

Что касается "пулитцеровских" текстов — для них ведь нужна работа, которая плохо поддается структурированию, которая зачастую эмоциональна. Будет интересно посмотреть, как робо-журналисты станут проводить расследования и создавать материал на основе сотен неструктурированных источников.
Читайте дальше:
Подпишитесь на нас в соцсетях:
Материал был впервые опубликован в журнале "Журналист" №07/2016
Фотографии: Всеволод Пуля, пресс-фото
© 2016 MediaToolbox.ru
Made on
Tilda