В последние пару месяцев большое количество времени трачу на чтение статей об использовании аналитике в организации работы медиа. Благо, текстов на эту тему очень много. После сотен тысяч знаков, пробежавших перед глазами, могу с уверенностью сказать – аналитика сама по себе никого не спасет. Более того, сами по себе данные имеют ценность близкую к нулю. Big Data – это про интерпретацию, а не про сбор данных.
Попробую объяснить. Все мы за день воспринимаем гигантское количество информации. Утром – новости, по дороге на работу – книжка, на самой работе, если вы не у станка, тоже постоянные потоки информации. Причем коллеги добавляют к рабочим потокам еще личные какие-то истории. Сплетни, опять же. Интриги. Вечером – сериал или кино. Может, беседа с друзьями. Перед сном еще что-нибудь почитать. Ежедневно – гигабайты информации в чистом виде, а если учесть еще и графический интерфейс под названием глаза, то терабайты. И что, много из потребленной за день информации, остается в голове? И как часто в конце дня вы полученную информацию анализируете?
Так же и с любым проявлением Big Data в отраслях бизнеса. Применительно к медиа чаще всего упоминается важность понимания социально-демографического портрета читателя, географии, времени чтения и прочим факторам. Но никто, никто не пишет в своих статьях о том, как именно следует интерпретировать все эти данные. Более того, спросишь кого-нибудь, а он такой подмигнет левым глазом и скажет: «ну как же, это надо для того, чтобы делать выводы!» Какие? Зачем? Непонятно.
Вот, к примеру, у нас на Content Review больше половины аудитории находится в сегменте 25-45 лет. Что это значит? Значит ли это, что надо начать побольше заметок для школьников размещать? Или надо скорректировать контент таким образом, чтобы исключить из него элементы игривости, столь нелюбимые аудиторией постарше? А ведь это лишь один из тысячи вопросов, возникающих после анализа статистических данных. Но об этом не пишут, предпочитая рассказывать про сам факт возможности сбора и анализа.
Как мне кажется, обозначенная проблема возникает по той причине, что современные медиа не очень-то интересуют читатели и контент. После общения с рядом PR-специалистов и менеджеров агентств у меня возникло стойкое ощущение, что оба упомянутых фактора не играют ровно никакой роли в процессе экономического взаимодействия между медиа и рекламодателями. На первом месте в KPI стоит метрика «посещаемость». Грубо говоря, у кого нет миллиона уников, тот идет в жопу. Если же миллион (условно!) имеется, рекламодатель смотрит на цитируемость площадки. Ну а задвиги про качество аудитории и другие удивительные показатели речи даже не заходит. Что ни нарисуй в презентации – все равно никто внимания обращать не будет.
Между тем, если речь идет о нишевом медиа, специализированном ресурсе, то главной метрикой становится емкость аудитории: количество тех самых людей, которые не мимо проходили, а действительно потребляют контент заданной тематики ежедневно. В телекоме емкость такой аудитории исчисляется десятью, максимум двадцатью тысячами человек. Да, крупные наши коллеги собирают пусть не миллионы, но сотни тысяч посетителей. Кто-то покупает трафик, у кого-то сложилось комьюнити (зависть!), но по большей части весь трафик свыше жестко очерченной емкости аудитории является если не мусорным, то транзитным. Забежал, почитал, убежал.
Конечно, можно бесконечно анализировать эффективность источников трафика, производить манипуляции с текстами и заголовками, виртуозно рассчитывать время публикаций. Но все эти ухищрения разбиваются о случайность. Например, вышла у нас статья про «Яндекс» и пробки. И взорвала статистику. Статью прочитало под сто тысяч человек (а это показатель уровня РБК, на секундочку). И что? Что с этими данными о ста тысячах человек делать? Ничего с ними сделать невозможно. Равно как и масштабировать успех – это случайность, совпадения массы факторов, причем внешних, не поддающихся управлению и прогнозированию. «Черный лебедь», так сказать.
За годы работы в Content Review я не перестаю пробовать что-то новое. Мир меняется, и, если не меняться вместе с ним, можно закончить так же, как несколько ресурсов по телеком-тематике, тихо-мирно скончавшихся в прошлом году. Но боже упаси от бесконечного анализа собираемой статистики. Максимум – поиск ответов на жестко поставленные вопросы. А вот вопросы эти надо ставить еще до окунания в омут аналитики. Возможно, ответы на них можно найти без всякой Big Data.
Все это не отменяет того, что аналитика с ее UTM-метками и прочими костылями является важнейшей частью маркетинга. Однако, это все про продажи рекламы, а с них живут сегодня очень немногие СМИ. Большинство держится за счет нативки (что бы ни значил этот удобный термин) и крупных контрактов, суть которых вряд ли вам кто-то раскроет. Фокус в том, что за разговорами о важности анализа аудитории скрывается экономическая несостоятельность этого процесса. Окей, наняли ребят, круто разбирающихся в Google Analytics. Они нарисовали отчеты. Дали, так сказать, полную картину. Которую вы, как владелец или главный редактор, и без их красивого отчета плюс-минус представляли. Что дальше? А ничего.
Не надо молиться на анализ данных. Лучше потратить это время, деньги и усилия на создание контента, который действительно будет интересен. Не только из-за ядерного заголовка. Не только потому, что SEO-специалист расставил в нем ключевые слова и прибежала орава пользователей с поисковиков. А просто потому, что контент – крутой.