Els venedors de continguts tenen cada cop més la tasca de donar sentit als conjunts de dades grans i difícils de manejar.
Tanmateix, sovint no tenen les habilitats per processar aquestes dades, creant una relació paradoxal entre la presa de decisions executives i la implementació sobre el terreny.
Per una banda, 94% de les empreses consideren que les dades són essencials per al seu creixement.
Tanmateix, al mateix temps, 63% dels empleats diuen que tenen dificultats per processar les dades en un període de temps viable.
A mesura que la publicació digital avança cap a un model basat en dades, es requereix una anàlisi profunda per a les empreses que volen seguir sent competitives.
Els venedors de contingut han d’adaptar els seus conjunts d’habilitats i crear piles tecnològiques avançades i centrades en la privadesa que puguin gestionar dades pròpies.
Això, al seu torn, els permet crear contingut molt rellevant, creïble i atractiu que compleixi Criteris EAT (Expertència, Autoritat, Confiabilitat) de Google i es classifica bé als motors de cerca.
Dades en evolució: una història de complexitat i oportunitat
L’anàlisi de dades pel que fa al màrqueting de continguts presenta una imatge multifacètica.
Entren en joc molts factors, incloses les regulacions governamentals, les creixents preocupacions sobre la privadesa i els propers depreciació de cookies de tercers (per citar només alguns exemples).
No obstant això, s’espera que tant la prevalença de les dades com el seu ús en màrqueting de continguts creixin de manera exponencial en els propers anys i dècades.
- El CAGR (taxa de creixement anual composta) per a la despesa en solucions d’anàlisi augmentarà 12,8% entre 2021 i 2025.
- 66% dels venedors preveuen un augment global de la despesa en màrqueting de continguts el 2022.
- 81% dels venedors diuen que el seu negoci veu el contingut com una “estratègia bàsica”.
- 85% dels clients volen que les marques utilitzin només dades pròpies.
- 86% dels consumidors experimenten ansietat per la privadesa de les dades.
Aquestes xifres posen de manifest tant les possibilitats com els reptes d’un futur en què les dades estiguin àmpliament disponibles, però restringides en l’abast del seu ús.
Comercialitzadors de continguts es troben en una posició precària a l’hora d’equilibrar les preocupacions en competència. Com a resultat, les dades de primera part prenen el protagonisme com a motor principal de la presa de decisions a l’espai digital.
Llegeix més sobre SEJ
El paper de les dades i l’anàlisi en el màrqueting de continguts
L’accés a dades històriques i en temps real permet als venedors de contingut navegar per un paisatge digital on els interessos dels usuaris poden canviar en poc més del temps que es triga a dir “world wide web”.
Una autèntica cacofonia de condicions afecta els gustos dels consumidors, des d’esdeveniments polítics fins a modes passatgers de la cultura pop.
Enfocaments basats en dades proporcionar una mena de baluard contra aquesta incertesa.
Permeten als venedors adaptar l’estratègia de contingut mesurant tipus específics de comportament dels usuaris i accedint a les plataformes adequades.
A més, les solucions puntuals es desplacen en gran mesura amb CDP (plataformes de dades de clients) integrals que agrupen entrades de nombroses fonts.
Aquestes aplicacions solen incloure IA (intel·ligència artificial) i mecanismes d’automatització per generar informació sense la implicació directa dels científics de dades.
De manera crucial, els venedors de contingut poden generar informació útil sense dependre necessàriament d’una infraestructura avançada o d’un coneixement tècnic profund.
Llegeix més sobre SEJ
Vegem cinc tipus clau d’informació de dades que tenen rellevància per als venedors de contingut.
1. Projeccions de tendències del sector
L’anàlisi de dades històriques permet als marcadors de contingut predir tendències d’actualitatl’aparició de nous canals de distribució, modes i èmfasi canviants dins de les indústries, variacions estacionals de paraules clau i molt més.
Les dades de “sèries temporals” fan un seguiment d’un conjunt de punts de dades durant un període coherent, proporcionant així informació sobre el comportament dels usuaris a llarg termini i establint les bases per a les previsions detallades.
Com que l’anàlisi de sèries temporals sol requerir grans volums de dades, la projecció de tendències representa una àrea on els motors de predicció i els algorismes d’aprenentatge automàtic són essencials per traduir la informació bruta en coneixements viables.
Mètriques que proporcionen informació sobre les tendències del sector: trànsit, volums de cerca de paraules clau i percentatges de retenció de productes i serveis.
2. Implicació per tendència de contingut i categoria
Les dades categòriques vinculades a temes i temes ben definits ofereixen informació sobre la implicació del públic.
Això té implicacions òbvies per a la direcció de la vostra estratègia de contingut i les vostres opcions editorials.
De la mateixa manera, entendre a quines categories naveguen els vostres visitants després de sortir d’una pàgina significa que podeu afegir contingut que falta a les pàgines de destinació principals.
Quan les dades de categories temàtiques proporcionen informació general sobre la implicació dels usuaris, les mètriques de rendiment específiques, com ara les conversions, permeten una anàlisi d’alt nivell del ROI del contingut quan s’agreguen en categories.
Mètriques que proporcionen informació sobre la implicació: percentatge de rebots, temps a la pàgina, ROI, conversions.
Llegeix més sobre SEJ
3. Comportament i experiència in situ
Les dades sobre el comportament al lloc ofereixen una finestra immediata sobre l’eficàcia dels tipus de contingut, formats i canals.
L’aprenentatge automàtic també ha permès el processament ràpid de la retroalimentació qualitativa.
Un exemple és l’anàlisi de sentiments, que es basa en tecnologies avançades com la biometria i l’anàlisi de text per extreure dades sobre les actituds dels clients.
Les dades de comportament dels usuaris permeten als venedors de contingut visualitzar tot el recorregut del client, des de la cerca inicial fins a la compra o el rebot.
Treballar amb aquestes dades per fer un seguiment de l’experiència del client ofereix oportunitats per solucionar els punts de caiguda i consolidar les parts d’alta conversió de l’embut de vendes d’un lloc web.
Mètriques que proporcionen informació sobre el comportament al lloc: comparticions, compromís, comentaris qualitatius.
Llegeix més sobre SEJ
4. Dades, contingut, perfils de clients i segmentació
Els segments d’usuaris clarament definits que incorporen punts de dades com ara la ubicació, les hores de visita, la freqüència de compra, els interessos, etc., permeten als venedors de contingut crear contingut personalitzat i molt específic que és probable que excel·li en mesures de rendiment com la participació i les conversions.
A més de proporcionar coneixements en temps real en la naturalesa dels interessos i preferències actuals dels usuaris, els perfils detallats també constitueixen una base sòlida per predir el comportament futur.
La tecnologia automatitzada que es troba a les plataformes de dades és especialment eficaç per racionalitzar aquest procés.
Mètriques que proporcionen informació sobre els perfils i la segmentació: ubicació, temps de visites, freqüència de compra.
5. Rendiment de dades i contingut als motors de cerca
El rendiment del motor de cerca normalment es combina amb el seguiment de la classificació.
Però mesurar l’eficàcia del contingut és més que simplement supervisar Posicions SERP.
Les estadístiques orientades a millorar el rendiment de la cerca han de tenir en compte diversos punts de dades.
Aquests inclouen classificacions de posició zero, distribució de cua llarga, percentatges de clics, prevalença en fragments destacats, longevitat del contingut i molt més.
La investigació de la meva empresa, BrightEdge, mostra que les preferències de contingut poden variar segons la indústria. Per tant, és vital utilitzar les dades per informar les vostres estratègies de contingut.
Les plataformes d’anàlisi de SEO tot en un (a diferència de les solucions puntuals) duen a terme aquesta funció i permeten als venedors de contingut replicar els temes i els formats de contingut de millor rendiment.
De la mateixa manera, proporcionen dades valuoses i accionables per optimitzar pàgines prometedores però de baix rendiment.
Mètriques que proporcionen informació sobre la implicació: trànsit orgànic, percentatges de clics, posicions SERP, quota de veu.
Llegeix més sobre SEJ
Els avantatges del model de màrqueting de continguts basat en dades
Les analítiques avançades són armes essencials en l’arsenal del màrqueting de contingut modern.
Ja no es tracta de si aprofiteu les dades, això hauria de ser un fet.
En lloc d’això, hauríeu de tenir en compte l’efectivitat amb què esteu implementant solucions tecnològiques innovadores i generant coneixements únics.
El contingut normalment se situa al centre de les estratègies de màrqueting, vendes i retenció d’èxit.
I les plataformes d’anàlisi ofereixen una oportunitat inestimable per millorar el vostre avantatge competitiu.
A de primera partl’enfocament del màrqueting de contingut basat en dades té en compte diversos factors, com ara l’evolució dels interessos dels usuaris, els canvis en les preferències del canal i les limitacions legals aplicables.
A mesura que el món es centra cada vegada més en les dades, les empreses digitals han d’aprofitar les oportunitats que s’ofereixen i mesurar el ROI del màrqueting de continguts.
Més recursos:
Imatge destacada: Gorodenkoff/Shutterstock
