×
Россия +7 (909) 261-97-71

Меня посчитали: зачем редакциям аналитика

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 8083
Подпишитесь на нас в MAX

Долгое время аналитика в изданиях была нужна только для продажи рекламы — за этим следили маркетинговый и рекламный отделы. А единственной метрикой, за которую отвечала редакция, был трафик. Такая структура устраивала всех, пока не наступила эра мобильных. Она повлияла на поведение пользователей: они стали реже приходить напрямую на сайт и все больше времени проводить в социальных сетях. И медиа пришлось адаптироваться.

Как следствие, выросло количество важных метрик, и маркетологи не могли больше отвечать на все возникающие вопросы. Они не знали, что происходило за пределами их отделов. Так, в крупнейших издательствах и редакциях — BuzzFeed, Vox Media, New York Times — появились аналитические отделы. И эти отделы всегда работают в сотрудничестве с редакциями.

Самая важная часть любого медиа — его пользователи. Они генерируют трафик, кликают по ссылкам и делятся контентом в соцсетях. Нет пользователей — нет трафика. Нет трафика — нет денег. Нет денег — нет и издания.

Зачем аналитика редакции.png

Чтобы это узнать, редакции и нужна аналитика.

Базовый анализ любого медиа состоит из двух блоков, каждый из которых мы рассмотрим отдельно.

Оперативная аналитика

Оперативная аналитика.png

Оперативная аналитика нужна, чтобы работать с тактическими задачами и возникшими проблемами здесь и сейчас.

Как пользователи взаимодействуют с сайтом

Любая система аналитики — Google Analytics, Яндекс.Метрика, Рейтинг Mail.Ru — показывает данные в режиме реального времени: пользователей и просмотры на сайте, источники трафика, популярные материалы.

Допустим, в четверг вечером редакция обнаружила нетипичный всплеск посещаемости. Как понять, что произошло? Достаточно посмотреть в статистику: откуда и на что пришли пользователи, куда они пошли потом. Понимание произошедшего поможет зафиксировать и повторить сценарий.

Как пользователи взаимодействуют с контентом

Многие редакции до сих пор считают, что успешность материала измеряется в количестве просмотров. Но важно и то, прочитал ли пользователь материал. От этого зависит количество показанных баннеров и рекламных блоков. Проще говоря, доход издания.

Системы редакционной аналитики показывают, как пользователи взаимодействуют с материалом: вдумчиво читают или просто скроллят. Если материал не читают, значит, издание зря потратило на него деньги, а автор — время.

Например, редакция выпустила материал, который должен был стать хитом. На производство материала потратили много времени и денег. Материал действительно выстрелил — за первые три часа после публикации его просмотрели 58 000 раз. В полтора раза больше, чем в среднем по изданию. Но материал был успешным только на первый взгляд.

Главный редактор решил копнуть глубже и обнаружил, что 70% пользователей не дошли даже до середины текста. Материал просто не читали. Оказалось, что вся проблема в верстке. Текст был плохо структурирован: абзацы были огромными, подзаголовки незаметными, а половину иллюстраций так и не использовали.

Редактор вместе с дизайнером переверстали материал: разбили текст на абзацы, сделали подзаголовки более заметными, выделили самые интересные моменты из текста и увеличили число иллюстраций. Количество прочитавших материал пользователей выросло на 20%. Это позволило изданию заработать и окупить материал.

Подробнее о работе с материалом читайте в блоге We Shall Burn Bright.

Пост-аналитика

Пост-аналитика.png

Пост-аналитика помогает следить, как меняются показатели сайта с течением времени, а также работать над стратегическими задачами:

  • увеличение трафика на сайт;
  • распределение бюджета;
  • оптимизация работы редакции;
  • наращивание ядра аудитории;
  • повышение узнаваемости и цитируемости издания.

Как пользователи взаимодействуют с сайтом

Показатели любого издания меняются в зависимости от сезона, повестки, политической и экономической обстановки. Чтобы редакция могла правильно реагировать на изменения и планировать бюджет, нужно отслеживать показатели и сравнивать с прошлыми периодами.

Перед квартальным отчетом главный редактор обнаружил, что трафик-план выполнен лишь на 70%. После беглого анализа трафика стало понятно, что проблема в просевшей посещаемости в июле. Количество переходов оказалось на 45% ниже среднего. Причина обнаружилась после анализа данных: половина редакции ушла в отпуск, и из-за этого выпуск сократился почти вдвое.

Редакция регионального издания заметила, что пик посещаемости сайта в августе сдвинулся с 19:00 на 23:00, и это повлияло на трафик. Что делать в таком случае? Менять выпуск? Подстраиваться под аудиторию? Редакция решила поступить иначе — посмотрела аналитику. Оказалось, что такой сдвиг в августе происходит уже в течение семи лет. В августе люди просто уезжают в отпуск. А в сентябре все становится на свои места.

Как пользователи взаимодействуют с контентом

Расходы на редакцию и производство материалов — одна из основных статей расходов издания. Анализировать материалы важно не только в тот момент, когда на них есть трафик, но и в долгосрочной перспективе.

Самая популярная рубрика на сайте городского издания — советы по дизайну дома — стабильно собирает хорошие просмотры. Но ее производство очень дорогое, и у издателей есть подозрения, что она себя не окупает. Как это понять? Посмотреть, как аудитория взаимодействует с контентом. Анализ всех материалов рубрики за два года показал, что в среднем 63% пользователей прочитывали материал от начала и до конца. Это хороший показатель, выше среднего по изданию.

Однако аналитики нашли другую проблему: за два года популярность рубрики упала, среднее количество просмотров снизилось на 20%.

***

Мир медиа изменился. Социальные сети и другие платформы замыкают трафик на себе. Вместе с этим меняется и потребление контента: пользователи читают новости в новостных лентах и в приложениях, прямых заходов на сайты изданий становится все меньше.

Медиа приходится адаптироваться и бороться за лояльную аудиторию, а это невозможно без ежедневной работы с данными.

Чтобы издание развивалось, нужно знать, что с ним происходило день, неделю, месяц и год назад. Откуда приходит трафик, кто его генерирует, что читают пользователи — без ответов на эти вопросы зарабатывать и расти практически невозможно.

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Накрутка ПФ vs Бизнес: как накрутка поведенческих факторов «убьет» ваш бизнес в интернете
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Вообще бред несут-пункт позиции и там и там суотрудничать,банов нет,риски и остальные пункты просто смешно,пф гораздо эффективнее чем платить в пиксель)))
Мы сократили рутину SEO-специалиста на 95% – вот архитектура, которая это сделала
Гостьkorayaskin
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьkorayaskin - Можно также посмотреть разбор инструментов типа KeywordKick — помогает быстрее понять, где именно конфликт сигналов.
GEO-продвижение: гайд повышения видимости бренда (сайта) в нейросетях
dayitrix
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
dayitrix - Спасибо за разбор. Сейчас как раз в процессе изучения GEO-продвижения, хочется разобраться, как вообще попадать в ответы нейросетей. Ну и смотрю, уже услуги по такому продвижению начали появляться, типа Zenlink Geo. Но пока по большей части информацию собираем, что это и стоит ли в это лезть. Но учитывая то, что люди сейчас в основном через нейронной информацию ищут, было б неплохо, чтоб нейросети нас упоминали)
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Сергей Семенов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей Семенов - Спасибо за вопрос. Нет, полностью автоматически отчёт не генерируется. Мы сознательно не пошли по пути «нажал кнопку — получил PDF». В RECOMO мы используем ИИ как инструмент анализа, а не как замену методологии. Наш процесс состоит из нескольких этапов: Проводится серия проверок в различных AI-системах (ChatGPT, Gemini, Claude и других) по заранее сформированной методике и набору запросов. Собираются данные о том, какие компании рекомендуются, в каком контексте, какие источники используются и какие цифровые сигналы присутствуют. Далее ИИ помогает структурировать и анализировать большой объём информации, выявлять закономерности и формировать черновики выводов. После этого отчёт обязательно проходит экспертную проверку нашей командой. Мы дополняем его интерпретацией результатов, практическими рекомендациями и проверяем, чтобы выводы действительно соответствовали данным. Пока рынок AI Search только формируется, полностью доверять генерацию подобных аудитов одной языковой модели было бы неправильно. Именно поэтому мы сочетаем собственную методологию, автоматизированный сбор и анализ данных и экспертную валидацию результатов. Наша цель — не просто красиво оформить отчёт, а дать бизнесу рекомендации, которые действительно помогут повысить AI Visibility и увеличить вероятность появления бренда в рекомендациях современных AI-систем.
Яндекс добавил продвинутую ИИ-модель в Алису на всех умных устройствах
Тимофей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Тимофей - Какой смысл усовершенствовать если в нашей стране запрещено говорить правду!
Конференция GEO 2026: как брендам попасть в ответы нейросетей
Дмитрий Севальнев
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Мощно, мощно!
Что прямо сейчас можно сделать сайту регионального СМИ, чтобы получить мощный приток органического трафика
Дмитрий Севальнев
0
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Севальнев - Максим, молодец! Хороший материал
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!