Content-Marketing-Metriken und -Analysen: 5 Arten von Datenerkenntnissen

Content-Vermarkter stehen zunehmend vor der Aufgabe, große und unhandliche Daten zu verstehen Sets.

Allerdings fehlen ihnen oft die Fähigkeiten, um diese Daten zu verarbeiten, wodurch eine paradoxe Beziehung zwischen der Entscheidungsfindung der Exekutive und der Umsetzung vor Ort entsteht.

Auf der einen Seite 94 % der Unternehmen sind der Meinung, dass Daten für ihr Wachstum unerlässlich sind.

Gleichzeitig geben jedoch 63 % der Mitarbeiter an, dass sie Schwierigkeiten haben, Daten in einem praktikablen Zeitrahmen zu verarbeiten.

As Digitale Veröffentlichungen bewegen sich in Richtung eines datengesteuerten Modells. Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, benötigen eine gründliche Analyse.

Content-Vermarkter müssen ihre Fähigkeiten anpassen und fortschrittliche, auf den Datenschutz ausgerichtete Tech-Stacks aufbauen, die mit Erstanbietern umgehen können Daten.

Dies wiederum ermöglicht es ihnen, äußerst relevante, glaubwürdige und ansprechende Inhalte zu erstellen, die die EAT-Kriterien (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) von Google erfüllen und in Suchmaschinen einen guten Rang einnehmen.

Gehe zu:

1. 1. Entwicklung von Daten: Eine Geschichte von Komplexität und Möglichkeiten
2. 2. Die Rolle von Daten und Analysen im Content-Marketing
3. 3. Branchentrendprognosen
4. 4. Engagement nach Inhaltstrend und Kategorie
5. 5. Verhalten und Erfahrung vor Ort
6. 6. Daten, Inhalte, Kundenprofile und Segmentierung
7. 7. Daten- und Inhaltsleistung in Suchmaschinen
8. 8. Die Vorteile eines datengesteuerten Content-Marketing-Modells

Evolving Data: A Story of Complexity and Opportunity

Die Datenanalyse in Bezug auf das Content-Marketing zeigt ein facettenreiches Bild.

Viele Faktoren spielen eine Rolle, einschließlich staatlicher Vorschriften, wachsender Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der bevorstehenden Wertminderung von Drittanbietern Cookies (um nur einige Beispiele zu nennen).

Dennoch wird erwartet, dass sowohl die Verbreitung von Daten als auch ihre Nutzung im Content-Marketing in den kommenden Jahren und Jahrzehnten exponentiell zunehmen werden.

• Die CAGR (Compound Annual Growth Rate) für Ausgaben für Analyselösungen wird steigen um 12,8 % zwischen 2021 und 2025.
• 66 % der Werbetreibenden rechnen mit einem allgemeinen Anstieg der Ausgaben für Content-Marketing im Jahr 2022.
• 81 % der Werbetreibenden geben an, dass ihr Unternehmen Inhalte als „ Kernstrategie.“
• 85 % der Kunden möchten, dass Marken nur First-Party-Daten verwenden.
• 86 % der Verbraucher haben Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes.

Diese Zahlen verdeutlichen sowohl die Möglichkeiten als auch die Herausforderungen einer Zukunft, in der Daten weithin verfügbar, aber in ihrem Verwendungsbereich eingeschränkt sind.

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Content-Vermarkter befinden sich in einer prekären Position, wenn es darum geht, konkurrierende Anliegen auszubalancieren. Infolgedessen rücken First-Party-Daten als primärer Faktor für die Entscheidungsfindung im digitalen Raum in den Mittelpunkt.

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Die Rolle von Daten und Analysen im Content-Marketing

Der Zugriff auf Verlaufs- und Echtzeitdaten ermöglicht Content-Vermarktern die Navigation eine digitale Landschaft, in der sich die Interessen der Benutzer in kaum mehr als der Zeit ändern können, die man braucht, um zu sagen, „World Wide Web“.

Eine wahre Kakophonie von Bedingungen beeinflusst den Geschmack der Verbraucher, von politischen Ereignissen bis hin zu vorübergehenden Modeerscheinungen der Popkultur .

Datengesteuerte Ansätze bieten so etwas wie ein Bollwerk gegen diese Ungewissheit.

Sie ermöglichen es Vermarktern, die Inhaltsstrategie anzupassen, indem sie bestimmte Arten von Benutzerverhalten messen und auf die richtigen Plattformen zugreifen.

Außerdem Punkt Lösungen werden weitgehend durch umfassende CDPs (Kundendatenplattformen) verdrängt, die Eingaben aus zahlreichen Quellen aggregieren.

Diese Apps umfassen typischerweise KI (künstliche Intelligenz) und Automatisierungsmechanismen zum Generieren von Erkenntnissen ohne die direkte Beteiligung von Datenwissenschaftlern.

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Entscheidend ist, dass Content-Vermarkter nützliche Einblicke gewinnen können, ohne sich notwendigerweise auf eine fortschrittliche Infrastruktur oder fundiertes technisches Wissen verlassen zu müssen.

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Schauen wir uns fünf wichtige Arten von Datenerkenntnissen an, die für Content-Vermarkter relevant sind.

1. Branchentrendprognosen

Durch die Analyse historischer Daten können Inhaltsmarker aktuelle Trends, das Aufkommen neuer Vertriebskanäle, sich ändernde Moden und Schwerpunkte innerhalb von Branchen, saisonale Keyword-Variationen und mehr vorhersagen.

“Zeitreihen“ data verfolgt eine Reihe von Datenpunkten über einen konsistenten Zeitraum und liefert so Einblicke in das langfristige Nutzerverhalten und legt die Grundlage für detaillierte Prognosen.

Da Zeitreihenanalysen normalerweise große Datenmengen erfordern, stellt die Trendprojektion einen Bereich dar, in dem Vorhersage-Engines und maschinelle Lernalgorithmen unerlässlich sind, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.

Metriken, die Einblicke in Branchentrends bieten: Verkehr, Keyword-Suchvolumen und Bindungsraten für Produkte und Dienstleistungen.

2. Engagement nach Inhaltstrend und Kategorie

Kategoriale Daten, die mit klar definierten Themen und Themen verknüpft sind, bieten Einblicke in das Engagement des Publikums.

Dies hat offensichtliche Auswirkungen auf die Richtung Ihrer Inhaltsstrategie und redaktionellen Entscheidungen .

In ähnlicher Weise bedeutet das Verständnis, zu welchen Kategorien Ihre Besucher navigieren, nachdem sie eine Seite verlassen haben, dass Sie Inhalte hinzufügen können, die auf primären Zielseiten fehlen.

Wo Themenkategoriedaten allgemeine Einblicke in die Benutzerinteraktion und spezifische Leistung bieten Metriken wie Conversions ermöglichen eine allgemeine Analyse des ROI von Inhalten, wenn sie in Kategorien zusammengefasst werden.

Metriken, die Einblick in das Engagement geben: Absprungrate, Zeit auf der Seite, ROI, Conversions.

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3. Verhalten und Erfahrung vor Ort

Daten über das Verhalten vor Ort bieten einen unmittelbaren Einblick in die Effektivität von Inhaltstypen, Formaten und Kanälen.

Machine Learning hat auch die schnelle Verarbeitung ermöglicht von qualitativem Feedback.

Ein Beispiel ist die Stimmungsanalyse, die sich auf fortschrittliche Technologien wie Biometrie und Textanalyse stützt, um Daten über Kundeneinstellungen zu extrahieren.

Mithilfe von Daten zum Nutzerverhalten können Content-Vermarkter die gesamte Customer Journey visualisieren, von der ersten Suche bis zum Kauf oder Absprung.

Die Arbeit mit diesen Daten zur Verfolgung des Kundenerlebnisses bietet Möglichkeiten zur Behebung von Abfallpunkten und zur Festigung hoher Konversionsraten Teile des Verkaufstrichters einer Website.

Metriken, die Einblick in das Verhalten vor Ort geben: Shares, Engagement, qualitatives Feedback.

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4. Daten, Inhalte, Kundenprofile und Segmentierung

Klar definierte Benutzersegmente, die Datenpunkte wie Standort, Besuchszeiten, Kaufhäufigkeit, Interessen usw. enthalten, ermöglichen es Content-Vermarktern, maßgeschneiderte, hochspezifische Inhalte zu erstellen wahrscheinlich in Leistungskennzahlen wie Engagement und Konversionen hervorstechen.

Neben der Bereitstellung von Echtzeit-Einblicken in die Natur der Benutzer’ aktuelle Interessen und Vorlieben, detaillierte Profile bilden auch eine starke Grundlage für die Vorhersage zukünftigen Verhaltens.

Automatisierte Technologie, die in Datenplattformen zu finden ist, ist besonders effektiv bei der Rationalisierung dieses Prozesses.

Metriken, die Einblick geben in Profile und Segmentierung: Standort, Besuchszeiten, Kaufhäufigkeit.

5. Leistung von Daten und Inhalten in Suchmaschinen

Die Leistung von Suchmaschinen wird normalerweise mit Rangverfolgung in Verbindung gebracht.

Aber es geht um mehr, um die Effektivität von Inhalten zu messen, als nur SERP-Positionen zu überwachen.

Einblicke zur Verbesserung der Suchleistung müssen verschiedene Datenpunkte berücksichtigen.

Dazu gehört die Nullposition Rankings, Long-Tail-Verteilung, Klickraten, Prävalenz in hervorgehobenen Snippets, Langlebigkeit von Inhalten und mehr.

Untersuchungen meines Unternehmens BrightEdge zeigen, dass Inhaltspräferenzen je nach Branche variieren können. Daher ist es wichtig, Daten zu nutzen, um Ihre Inhaltsstrategien zu informieren.

All-in-One-SEO-Analyseplattformen (im Gegensatz zu Punktlösungen) führen diese Funktion aus und ermöglichen Content-Vermarktern, leistungsstarke Themen und Inhaltsformate zu replizieren.

Ebenso liefern sie wertvolle, umsetzbare Informationen Daten zur Optimierung vielversprechender, aber leistungsschwacher Seiten.

Metriken, die Aufschluss über das Engagement geben: organischer Traffic, Klickraten, SERP-Positionen, Share of Voice.

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Die Vorteile eines datengesteuerten Content-Marketing-Modells

Erweiterte Analysen sind wesentliche Waffen im modernen Content-Vermarkter’ s Arsenal.

Es geht nicht mehr darum, ob Sie Daten nutzen – das sollte eine Selbstverständlichkeit sein.

Stattdessen sollten Sie überlegen, wie effektiv Sie innovative Technologielösungen implementieren und einzigartige Einblicke gewinnen.

Inhalte bilden normalerweise den Kern erfolgreichen Marketings und Verkaufs , und Bindungsstrategien.

Und Analyseplattformen bieten eine unschätzbare Chance, Ihren Wettbewerbsvorteil zu stärken.

Ein datengesteuerter First-Party-Ansatz für das Content-Marketing berücksichtigt verschiedene Faktoren, darunter sich verändernde Nutzerinteressen, Änderungen bei den Kanalpräferenzen und geltende rechtliche Beschränkungen.

Da die Welt immer datenzentrierter wird, müssen digitale Unternehmen die sich bietenden Möglichkeiten nutzen und den ROI des Content-Marketings messen.

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