Как работать с контентом сайта — анализ

Эта публикация — попытка описать то, с чем сталкивается любой интернет-издатель каждый день: что влияет на рост аудитории, как ее удержать и так далее. Где нужно смотреть на цифры, а где это делать совершенно бесполезно.
Я кратко расскажу, как устроена работа на сайте Bigpicture.ru и чем мы занимаемся в свободное от зарабатывания денег время.

Этапы работы с контентом
1. Анализ
1.1. Прогнозирование
1.2. Пост-анализ
2. Распространение
3. Цикличность контента (повторное использование)

1. Анализ
Начну я, пожалуй, с Dashboard системы аналитики.
Вот так выглядит первый экран нашей системы:
monitor_0

Она постоянно дополняется новыми отчетами, данными, что позволяет формулировать новые вопросы к тому, как ведет себя аудитория и получать на них ответы.

1.1. Прогнозирование
Не смотря на то, что систем аналитики существует вполне достаточно, они не всегда могут решить поставленные задачи и дать ответы, нужные нам.
Для вдумчивого анализа хватает Google Analytics, но для первичной работы (в первые минуты публикации) данных оттуда не всегда достаточно.
Поэтому мы создали свою собственный продукт, который назвали просто — Монитор.

Его основная задача — ранее прогнозирование «виральности» контента. Монитор собирает данные о том, как читается пост в первые 60 минут жизни, откуда пришли читатели и передает данные в общую базу для дальнейшей аналитики.

Как осуществляется прогнозирование?
На наш взгляд, критически важным отрезком времени жизни контента является отсечка в 15 минут. Если за это время пост набирает больше X просмотров и имеет в этом моменте Y запросов, то у публикации высокий потенциал роста и наша задача — активно помочь ей с этим ростом.

monitor_1

Как только наступает момент Х, можно посмотреть, откуда идет основной трафик и принять решение, что с этим делать. Например, запустить дополнительный «charge» на сайте или подключить соц.сети более активно.

Добавив в какой-то момент отчет в виде секторальной разбивки по источникам трафика на каждый конкретный пост, мы сильно удивились, насколько различны циклы сбора аудитории у каждой социальной сети.

monitor_2

Во-первых — какие-то публикации реально набирают больше аудитории из Вконтакта, а какие-то из Facebook. Дальнейший анализ тем и заголовков показал довольно интересные закономерности в этом направлении.
Во-вторых — трафик с ВК идет практически сразу и доминирует на протяжении первых 30-40 минут «жизни» публикации, а потом начинается активный рост из Facebook.
В-третьих — рост трафика из социальных сетей ведет к росту другого реферального и прямого трафика (не наоборот!). Мы думаем, что это связано с тем, что попав в эту среду распространения, контент не остается в рамках социальных сетей, а переходит дальше. Например мессенджеры, почта и так далее.

Есть над чем подумать.

У Монитора есть фильтры по датам, авторам и возможности поиска определенной публикации, а также фильтр «Время публикации», который делает выборку постов, которые были опубликованы в утренние часы, дневные и так далее. А фильтр «Редактор» позволяет поковырять, например, кто из ребят лучше в какие каналы заходит и использовать это тоже.

Таким образом, вторая задача Монитора — помогать с пост-анализом контента. Применяя фильтры, можно изучить заголовки, иллюстрации, тексты лидов и сформировать выводы — что работает лучше. Почему это произошло и тп. Больше пищи для умов редакции.

Над чем еще можно подумать в этом направлении:
— Стоит ли собирать динамику лайков к публикациям?
— Добавить ли А/В тест анонсов и посмотреть, как будет влиять разный анонс одного и того же поста на цикл жизни?
— Что делать с провальными публикациями, которые даже близко не подошли к отметке Х?

1.2. Пост-анализ
Пост-анализ нужен для выработке определенных наборов действий в целом на основе уже собранных данных и помогает изменить какие-то инструменты в работе редакции.

Самое простое, что приходит в голову при формировании пост-анализа: а давайте посмотрим сколько всего мы насобирали просмотров и лайков.
Для этого мы создали раздел Статистика по публикациям. В него подгружаются данные из Google Analytics, Монитора и нашего скрипта для подсчета лайков во всех соцсетях.
Этот раздел очень удобен для анализа эффективности работы за период, по каждому автору.
Пример того, как это выглядит у нас.

monitor_3

Дополнением к нему служит раздел Отчет по редакторам:
monitor_4

Наглядно показывает прогресс каждого и средние значения за выбранный период. Важный Отчет в период раздачи премиальных!

Это самое простое, что можно придумать. Дальше мы копнули еще.

Этот отчет я называю 100/15. Его основная задача — дать пищу для анализа и помочь ответить на вопрос, как ведут себя публикации, у которых на 15-й минуте было более 100 запросов на просмотр.
monitor_5

После работы с этими данными можно сделать несколько интересных выводов:
1. Часть публикаций получает высокий тем роста из-за правильного анонса, но дальше они не собирают аудиторию, т.к. внутри нет хорошего продолжения. Это видно по итоговой аналитике просмотров и лайков.
2. Часть публикаций получает высокий тем роста и отлично собирает аудиторию, хотя пост практически никто не лайкает. Обычно это какие-то грустные посты, на которые у людей не поднимается рука ставить «Лайки», но эмоции толкают поделиться историей.
И так далее.

Плюс, анализируя графики «жизни» публикаций и разбивку по соцсетям, мы делаем выводы в какой момент и какие триггеры срабатывали на рост трафика.

Третий отчет называется «Анализ 24»:
monitor_6
monitor_7

Из него видно, что у публикаций, которые были запущены в ранее утро, днем и вечером, разные модели роста. Немного поиграли в Капитана Очевидность. Думаем, что делать с этим отчетом дальше. Но именно он дал нам возможность сформулировать новый вопрос и поискать на него ответ.

А именно сделать отчет, который называется График средней посещаемости.
Хотя правильнее его было бы назвать Отчет фокуса внимания аудитории. Когда мы впервые запустили его и проанализировали данные, то тут же перестроили всю временную сетку запуска новых публикаций.

Начну с отчета времени потребления контента в Пятницу.
С удивлением обнаружили, что Пятница отличается от остальных рабочих дней и выходных. В пятницу есть два явных пика внимания.
monitor_10

А вот в будни фокус внимания размазан по дню. Люди работают и время от времени отвлекаются на чтение сайта.
monitor_9

И это график потребления в выходные. Ранние утренние часы и вечерние.
monitor_8

Делаем важный вывод, что фокус внимания аудитории зависит от времени и для нашего проекта он именно такой. Перестроили «сетку вещания». Собираем новые данные.

Что появится в ближайшее время (уже есть данные, но пока нет отчетов).
1. Глобальный фильтр «Desktop / Mobile», который позволит по новому взглянуть на все данные, приведенные выше.
2. Анализ глубины просмотров публикации и дочитываемость на
— Основном сайте
— Мобильной версии сайта
— Лонгридах (наш раздел Snowfall)

Сейчас мы видим эти данные в цифрах.
И хотим наглядно понимать — до какой-го элемента доскроллил пользователь + делать срез по времени (быстро докрутил или внимательно досмотрел).

scroll

Во второй части я постарался описать, что со всем эти нужно делать (правда всех секретов раскрыть не могу): Как работать с контентом сайта — распространение