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- Content Marketing e Web Analytics
- Content marketing: basare le decisioni sui dati
- 1. Formula un'idea sulla performance dei tuoi contenuti.
- 2. Dopo aver formulato quest'idea, formula una domanda che sia correlata con questa idea.
- 3. Crea un report che sia in grado di fornirti tutti i dati che ti consentano di rispondere a questa domanda.
- 4. Qual è questa fase? È, semplicemente, la fase in cui si passa all'azione.
- 5. Misura i risultati delle tue scelte.
- Il content marketing e l'arte di non dare nulla per scontato
Piccolo promemoria per tutti: a che serve analizzare i dati del proprio sito web?
Esatto: serve a prendere decisioni fondate sui dati - le uniche che si dovrebbero prendere, peraltro.
Parliamo ovviamente di decisioni importanti, riguardanti la Web Usability, il funnel di conversione, la strategia di advertising, il Content Marketing.
Sì, esattamente. Anche il Content Marketing.
Content Marketing e Web Analytics
La cosa, da un certo punto di vista, è anche banale. Sapere quali sono i contenuti più letti dovrebbe indirizzarci verso la produzione di ulteriori contenuti mimetici rispetto a quelli più di successo.
Tuttavia, si può ovviamente fare di meglio. Si può verificare, ad esempio, quali contenuti siano in grado di stimolare maggiormente l'engagement dell'utente - misurando, ad esempio, la percentuale di uscita e il bounce rate di una determinata pagina, o verificandone il tempo di permanenza e la profondità di scroll degli utenti. Si può addirittura valorizzare una pagina, esprimendone il valore unitario come valore prodotto dalle sessioni che hanno visualizzato la pagina in rapporto alla quantità di visualizzazioni complessive della pagina stessa.
Content marketing: basare le decisioni sui dati
Certo, mi dirai che tutte queste cose sono - o dovrebbero essere - il bagaglio minimo di ogni content marketer o blogger che si rispetti.
Spero che nessuno si sogni più, oramai, di elaborare un piano editoriale o una strategia di content marketing senza fondare le sue scelte sui dati acquisiti nel corso dell'attività pregressa, e utilizzando ad integrazione strumenti di analisi della concorrenza e del customer behaviour - analisi indispensabile, quest'ultima, nel caso l'attività pregressa non ci sia o sia marginale.
Ancora una volta, tuttavia, stiamo misurando dei dati, non prendendo delle decisioni basate sui dati.
Per operare un salto di qualità in questo senso, sarebbe opportuno forse seguire i suggerimenti di Andy Crestodina, fondatore e guru di Orbit Media, quando dice che il modo migliore per utilizzare Google Analytics per il content marketing è quello di seguire una roadmap in cinque punti. Quali?
Eccoli.
1. Formula un'idea sulla performance dei tuoi contenuti.
Insomma, cosa funziona, e soprattutto perché funziona o non funziona.
Ma, prima ancora, definisci cosa vuol dire "funzionare".
Ricordati che il concetto di performance passa sempre per un'idea strategica, per un obiettivo chiave che si intende raggiungere. Se non abbiamo chiare le idee su questo punto, non solo è perfettamente inutile misurare, ma è altrettanto inutile fare content marketing.
2. Dopo aver formulato quest'idea, formula una domanda che sia correlata con questa idea.
O meglio, formula una domanda, la cui risposta ti darà il necessario supporto all'idea iniziale. Se l'idea iniziale, ad esempio, è che il tuo content marketing ti farà guadagnare grazie agli spazi pubblicitari, la domanda successiva potrà essere, ad esempio: quante visualizzazioni di pagina saranno necessarie per farmi guadagnare 100 euro?
3. Crea un report che sia in grado di fornirti tutti i dati che ti consentano di rispondere a questa domanda.
Insomma, raccogli i dati, e raccogli tutti i dati che ti sono utili per dare alla domanda che ti sei posto una risposta articolata.
Nel nostro caso, ad esempio, sarebbe insensato concentrarci solo sul numero di visualizzazioni di pagina. Una risposta articolata prevederà invece tutto il contorno delle metriche relative alle visualizzazioni di pagina: sessioni, pagine viste mediamente per visita, frequenza di rimbalzo ecc. Solo così avremo il quadro completo di ciò che intendiamo analizzare, e potremo operare al meglio nella fase successiva.
4. Qual è questa fase? È, semplicemente, la fase in cui si passa all'azione.
E si passa all'azione sulla base degli obiettivi individuati, delle domande che ci siamo posti e delle risposte che il nostro report è stato in grado di dare.
Lo dicevo all'inizio: la web analytics è la scienza che ci consente di prendere decisioni sensate e razionali sulla base dei dati relativi alla nostra attività di marketing.
Questa è la fase in cui le decisioni vengono prese, e si decide, ad esempio, di dare più spazio agli articoli correlati per diminuire il bounce rate e aumentare le visualizzazioni di pagina per sessione (e quindi i revenue pubblicitari), o si decide di investire in SEO una quota del nostro budget perché il canale della ricerca organica è il più debole dal punto di vista delle acquisizioni. Per decidere, oggi, non bastano più le sensazioni "di pancia": occorrono i dati, ed occorre un approccio strategico che faccia sì che l'analista sappia porre le domande giuste, quelle a cui vale la pena rispondere. Anche nel content Marketing.
5. Misura i risultati delle tue scelte.
Questo è l'ultimo punto, quello cruciale: quello in cui non si dà nulla per scontato, e non si ritiene che l'ultima idea sia sempre la migliore e debba funzionare per forza.
Il content marketing e l'arte di non dare nulla per scontato
Il mondo del marketing digitale è oggi talmente complesso e intricato che è davvero impossibile che qualcuno di noi abbia tutte le verità in tasca. Per questo, a mio parere, davanti alle domande di un cliente la risposta migliore a volte non è più: "Si fa così".
La risposta migliore, la più onesta, dovrebbe invece sempre essere: "Non lo so, proviamo e misuriamo". Soprattutto in un mondo in continua evoluzione come quello del content marketing, dove strategie sempre più complesse e multiformi danno luogo a molteplicità di obiettivi di medio e lungo periodo, dove anche individuare un piccolo trend, una piccola tendenza può, a volte, fare la differenza.
A patto, naturalmente, di essere stati in grado di osservarla, razionalizzarla e, infine, misurarla.
