数据驱动内容营销,Ptengine为你出谋划策!

李叫兽 2017-11-28

时下的数字营销圈有个观点:流量红利几乎消耗殆尽,大家其实是在争夺用户的注意力。对注意力的争夺主要靠内容质量,对于数字营销这个行业,如何量化评估&优化内容的质量,也就是通过数据驱动内容质量提高,就变得很重要了。可绝大多数情况下,用数据优化内容的效果,却难遂人愿。是方法问题吗?也许实际情况并没有那么复杂。我们不妨先从这个观点本身入手,看看这个观点到底是怎么来的,追本溯源找到问题之所在。笔者制作了下图,方便大家理解要表达的东西。

数据驱动内容营销,Ptengine为你出谋划策!

上图中,X轴表示全中国的广告流量;Y轴表示全中国的广告预算。

第一个时期,流量红利期。以城镇人口为主的人群开始使用PC,整块的时间用在互联网上,成为了流量;这期间很多中小企业通过网络赚了很多钱,有些因此成为巨头。

第二个时期,红利增长期,以城镇人口为主的人群开始使用智能手机和平板电脑,碎片化时间用在移动互联网上,也成了流量;这期间更多企业通过网络赚了钱,实现超车。

第三个时期,在可预见的未来,随着中国信息高速公路的建设,乡村人口加入;重复城镇人口时间变流量的过程:使用PC把整块时间用在互联网上变为流量,通过智能手机和平板电脑把碎片化时间用在互联网上亦变为流量,会再次迎来一个流量红利期。

但当下,我们处在第二个时期和第三个时期之间,流量趋于饱和,广告主却在不断增加网络预算;预算增长速度远远大于流量增长速度,再加上程序化采购形式的推波助澜,供给关系愈发失衡,越来越供<求,导致流量越来越贵。

而中国总GDP增速的放缓则代表着购买力增速的下降,表现为:工资增幅&增速赶不上物价增幅&增速。于是流量越来越贵的同时,转化率居然还下降了。就像笔者相信,台湾在不久的将来会统一回来一样;笔者亦相信在不久的将来,流量红利的二次增长期会到来。但当下,咱们不能指望着它,在困局期,是企业过则生,停则死的“劫数”。

流量的总盘子短期内大不了多少,那能把注意力吸引过去的地方,就很可能是一个局部“流量红利”的所在地。这就是为什么大家都说:流量红利消耗殆尽的今天,大家其实是在争夺用户的注意力。

以汽车垂直媒体为例,第三方数据表明:XX之家的流量规模和其它汽车垂直媒体的差异不大,但XX之家的流量平均停留时间却是其它汽车垂直媒体的两倍以上。流量质量更好,其上的广告转化率更高。

平均停留时间更长基本上相当于对用户注意力的吸引力更强,访问过XX之家的人都会有这样一个感知——它们的内容质量更好。其它行业里,我们也大量观察到了这样的现象。一个人一天用在互联网上的时间是有限的,在你的产品平均停留时间更长,在你的竞争对手那里时间就会变短。这要么导致决策总周期变长,要么导致不选择竞争对手。

准确地评估平均停留时间,才有可能准确地判定内容质量,才有可能有效地优化内容。把注意力吸引到你那里,让你这里成为一个局部“流量红利”所在地,获得更高的收益。

那么为什么用数据优化内容,效果不如人意呢?还是追本溯源的思想,我们一起看看这个指标的定义。

停留时间:访问者在页面/网站中停留的时间。

平均停留时间:平均每次访问的停留时间。

看定义似乎并没有什么问题?但技术上是如何实现的呢?

我们以主流的强大免费工具——某A为例,来说明他们是怎么实现的。在如下访问场景中:

数据驱动内容营销,Ptengine为你出谋划策!

大家看看计算结果会是什么样的?

数据驱动内容营销,Ptengine为你出谋划策!

发现了吗?最后一个页面的时间是记录不到的,实际的实现方式和定义,相去甚远!为了解决这个问题,业内厂商采取了多种方法:T请求、预加载、矫正计算、关闭事件…一堆生僻的专有名词!

笔者比较推荐Ptengine提出的一个理念——心跳包。

简单来说,就是每隔一段较短的时间t就发送一次数据,监测此刻在屏幕最前端的页面。这样做虽然仍无法让我们知道最准确的时间,但相比上面提到的方法确实是一个巨大的进步。有了“心跳包”的数据处理方式,Ptengine绘制出下面的可视化分析图(浏览触达率热图&注意力热图)。

数据驱动内容营销,Ptengine为你出谋划策!

上图取自宋星老师的《优化高跳出率着陆页的正确姿势——忘掉跳出率!》

Ptengine浏览触达率热图使用水平线把页面分割成不同的区域,通过监测用户浏览页面时鼠标滚动的情况,显示用户触达到页面某区域的占比。Ptengine注意力热图是根据用户实际浏览页面各部分的时长,显示用户在某个内容板块的注意力程度,浏览时间越久的区域热度越高(红色)。

如上图所示,在一个内容很多的长页面里,我们可以清楚地观察到用户滚动到第几屏时离开页面,在页面各部分的停留时间,从而判断他们对页面不同内容的关注度。这种更加详细的停留时间数据,让我们能更好地评估用户注意力,是否与我们的预期一致。如果仅靠上述计算方法与定义相去甚远的工具,我们只能看出用户最关心哪篇文章,却不能知道用户最关心文章的哪个段落、甚至是最不关心的文章某一段落。这对于内容营销的意义不言而喻。获得这样更加准确、更加细分的数据后。通过数据优化内容,效果才有可能达到我们的预期。

为什么用数据优化内容,效果不如人意呢?建议你先看看之前的数据是否存在上述类似的问题。就像我经常和圈子里的朋友开玩笑说的,数据不全或者数据不准确,那之后的任何分析都是没有意义的。

上文中提到的Ptengine,是目前国内数据精准度较高的一款网站分析工具。它可以利用点击、注意力、滚动到达等网页热图工具进行可视化分析,快速识别流量质量,改善用户体验,提升转化率,帮助你用数据驱动网站运营。

最后,补充一点。不建议大家追求理想上最准确的数据;建议大家在自己的资源(人力、物力、财力)许可范围内,合理利用高效的数据分析工具,追求更加准确的数据,以获得更加强大的、投入产出合理的数据驱动能力。

免责声明:本文为厂商推广稿件,企业发布本文的目的在于推广其产品或服务,安科网发布此文仅为传递信息,不代表安科网赞同其观点,不对对内容真实性负责,仅供用户参考之用,不构成任何投资、使用等行为的建议。请读者使用之前核实真实性,以及可能存在的风险,任何后果均由读者自行承担。

相关推荐