Statistikos džiungles tyrinėjant: valgomi ne tik obuoliai
Nuotrauka: peroshenka @ Flickr - Jungle Adventures
Prieš gerą savaitę išleidome blogosferos apžvalgą, kurią pirmieji pamatė BlogBarCamp 2 dalyviai, o po to dar kelias dienas nagrinėjo ne vienas tinklaraštis ir naujienų portalas. Mums buvo labai smagu, kad prezentacija sukėlė tiek diskusijų, pasiūlymų, bet skaitydami įrašus ir ypač komentarus po jais, jautėme, kad reikės atskiro blogo įrašo apie mūsų parodytą statistiką. Kalbame apie štai ką:
Vienintelis dalykas, kurio pasigedau – populiariausių blogų topo unikalių lankytojų prasme. Pastaruoju metu tenka vis dažniau stebėti, pvz., aludarių žaidimus su blogeriais. Tačiau kol kas žaidimai lieka žaidimais, nes susitikimų kambariuose vis iškyla abejonių dėl blogerių vertės verslui. Juolab, kad TNS skaičiai nepadeda – jie rodo nedidelį blogų skaitytojų ratą (tik keli šimtai tūkstančių). Poko skaičiai (jeigu tokie įmanomi) padėtų galvojant apie komunikacijos būdus.
Dansu Dansu - Lietuviškos blogosferos būklė
O kuo blogi Google Analytics (GA) skaičiai? Viskas puikiai matosi – ir unikalūs lankytojai, ir neunikalūs :) Poko sistema man vis dar nepatinka, (nes toks pririšimas prie FB ir “Like” bei “Share” paspaudimų tikrai neatspindi tikrosios padėties, t.y. kiek iš tiesų lankytojų įrašą skaitė ir gerokai skiriasi nuo GA skaičių), nors turiu pripažinti, kad geresnės niekas nesugalvojo…
vb @ Common sense - Lietuviškos blogosferos dilemos. Ką turėtų žinoti rinkodarininkai?
Ši tema pasikartojo ne kartą - atrodo, kad vieninteliai pripažįstami skaičiai yra lankomumas ir kita “standartinė statistika”, o mūsų pateiktos įžvalgos - įdomu, bet nelabai naudinga. Juk galų gale it’s the pageviews and visits that count.
Šioje vietoje mes ir įkišime savo trigrašį. Nes galvojam, kad ne viskas taip paprasta. Google Analytics pateikiami duomenys tikrai yra visų matavimų pagrindas, bet Poko renkama statistika (populiarumas socialiniuose tinkluose) gali būti ne mažiau naudinga. O mūsų argumentai tokie:
Svarbi kokybė, o ne masinė produkcija
Atvertimų skaičius parodo, kiek skaitytojų tavo turinys pasiekė. T.y., kiek žmonių atsidarė tavo įrašą ir (galbūt) perskaitė jį iki galo. Viskas. Ar jiems įrašas patiko? Ar įkvėpė nuveikti ką nors daugiau? Gal privertė susimąstyti apie ką nors? To iš Google Analytics statistikos nesužinosi, nebent iš bounce rate, average time on page ir kitų parametrų ką nors išbursi, bet tavo galimybės ribotos.
Jei tavo tikslas (kaip pvz., naujienų portalo) yra tiesiog turėti didelį vartotojų srautą - tokios statistikos visiškai užtenka. Juk už reklamą pajamos irgi dažniausiai skaičiuojamos parodymais. Tačiau vidutinis blogeris nori žinoti ir atsakymus į aukščiau surašytus klausimus. Drįsime net pasakyti, kad jo “vertė” yra labiau apibrėžiama būtent tuo, kaip jis sugeba priversti žmones perskaityti įrašus iki galo ir atsikvėpus pasakyti “wow, čia buvo geras”. Ką būtent Poko indeksas ir parodo - koks buvo įrašo rezultatas. Rezultatas, didžiąja dalimi priklausantis nuo įrašo kokybės, o ne akį traukiančios antraštės, didelio skaitytojų skaičiaus ar SEO optimizuoto turinio. Galima galvoti e-komercijos terminais: jei rinktumeis, kur parduoti savo prekę, lygintum e-parduotuves pagal jų lankomumą ar pagal jų apyvartą?
Case in point: Lietuvoje turime du žinomus blogų agregatorius, kurie pateikia dienos populiariausius įrašus. Poko ir blogeriai.net. Žvelgiant į įrašus, kurie patenka tarp Poko populiariausių ir blogeriai.net populiariausių (kurie sudaromi pagal paspaudimų ir įvertinimų skaičių), susidaro įspūdis (bent jau mums), kad intriguojančios antraštės ar tiesiog buvimo populiariu blogeriu užtenka patekti į blogeriai.net viršūnę. Kas nėra taip paprasta Poko sistemoje.
Svarbi įtaka, o ne tiesiog sklaida
Kadangi didžioji dalis diskusijos apie statistiką vyko rinkodaros kontekste, tai pažiūrėkime į šią temą pro rinkodarininko akinius. Pataisykite, jei klystam, bet apie internetinę reklamą susidarėm tokį įvaizdį:
- Reklaminiai skydeliai neveikia. Google paieškos rezultatai sako, kad vidutiniškai ant reklamos paspaudžiama 1 kartą iš 1000 parodymų, o ir tai didžiąją dalį paspaudimų sugeneruoja maža dalis lankytojų (16%).
- Informacijos internete yra perdaug. Reklama, jei pateikiama ne visiškai tiesiogiai, irgi yra informacija. Žmonės ieško, kaip informaciją filtruoti, ir tikėtina, kad reklama, kuri nėra niekaip su jais susijusi, būna nufiltruojama pirmiausiai.
- Viral rules. Vienas iš nedaugelio būdų reklamai (o plačiau - informacijai) tapti pastebėtai, yra sudėlioti viską taip, kad žmonės apie ją kalbėtų, ją dalintųsi, ją kritikuotų.
Rinkodarininkas, atsižvelgdamas į šią realybę, turėtų nuspręsti, kad jam geriausiai būtų dirbti su tokiais blogais, kurių a) autoriai filtruoja informaciją kitiems ir kurių nuomone ir pateikiama informacija pasitikima b) auditorija gali inicijuoti virusinį (ar kaip jis besivadina) reklamos / informacijos plitimą. Kaip sužinoti, kurie blogai tokią auditoriją turi? Arba kaip sužinoti, kurie blogeriai sugeba informaciją pateikti taip, kad ji būtų platinama visiems? Vėlgi, Google Analytics čia daug nepadės. Bet Poko statistika gali būti visai naudinga.
Pavyzdžiui, Ciniko Roberto blogas. Lankytojų, spėjam, jis daug neturi, nes rašo retai - kartą į kelis mėnesius. Bet Poko statistika parodo, kad žmogus moka parašyti taip, kad jo įrašais dalijamasi socialiniuose tinkluose ne vieną dieną. Arba, paimkime Kerniaus įrašą apie darbą. Jis turi virš 2000 pasidalinimų. Beveik tiek pat, kiek Seth Godin įrašas apie mokyklą, kuris sukėlė šiek tiek bangelių pasaulinėje blogosferoje. Kernius mini, kad šiuo metu sulaukia apie 1000 lankytojų per dieną. Ar tas 1000, ar tie 2000 geriau atspindi jo sugebėjimus paveikti skaitytojus?
O jeigu visgi labai svarbus ir lankomumas…
Bet sakykim, kad jūs netikite subjektyvia statistika, kurią pateikia Poko. Jums priimtinesnė objektyvi, visiems suprantama lankomumo statistika. Ar ir tuo atveju Poko statistika nėra naudinga?
Mes sakytume, kad naudos yra ir čia. Juk dalinimasis socialiniuose tinkluose didina lankomumą. Aš pasidalinau, draugai pamatė ir atėjo paskaityti. Sako, kad vidutinis click-through rate iš Facebook yra kelias dešimtis kartų didesnis, nei tiesiog iš reklaminio skydelio. Tad užtikę blogą, kurio vidutinis Poko indeksas siekia 20 ar 50, galime būti beveik tikri, kad ir jo lankomumas yra santykinai nemažas.
Iš džiunglių išeinant
Šio įrašo tikslas nebuvo pasakyti - ei, Poko statistika gydo visas ligas. Tradicinė svetainių statistika yra objektyvi, todėl lengvai palyginama, lengvai išaiškinama. Poko statistika turi savų bėdų - jei blogo auditorija ne tokia, ji gali rodyti nuliukus. Jei užvirė diskusija Facebook komentaruose tarp 3 žmonių, ji gali išpūsti skaičius. Ir taip toliau. Tad tradicinė statistika tiks visada, bet ne visada daug pasakys. Poko statistiką reikės naudoti daug kūrybiškiau, tačiau tinkamai į ją pažiūrėjus, galima gauti daug daugiau nei iš Google Analytics. Ypač, kai domina kokybė, o ne kiekybė.
Beje, kai svarstėm apie blogų agregatoriaus įgyvendinimą, turėjome įdėją - surinkti blogų Google Analytics duomenis ir pagal juos atrinkti populiariausius blogosferos įrašus. Bet tada kilo mintis naudoti Facebook / Twitter / Google Buzz duomenis. Kadangi Poko tikslas - padėti surasti gerą turinį, nusprendėme eiti socialinių tinklų statistikos keliu. Nes kai ieškai ko nors geriausio, klausi draugų ir skaitai atsiliepimus internete, o ne tiesiog žiūri, ko daugiausiai parduodama. Taip pat ir čia.
— Aurimas
