Шпиониране на конкуренцията

Шпиониране на конкуренцията

Превод на ръководството на Ян Лури (Ian Lurie) за създаване на стратегия за съдържание – част 1, част 2, част 3 и част 4. Оригиналният текст е достъпен тук: How to: Create a Content Strategy (only 652 steps!).

Част 1

Данни за езика и качеството

Данните за работата на сайта ви казват как точно определена част от съдържанието помага на цялостната ви стратегия. Данните за езика и качеството ви предоставят моментна снимка и най-добри практики:

1. (Задължително) Думи на страница. Вече имате тези данни от обхождането със Screaming Frog, помните ли?

2. Тагове за параграфи. Ясно е, че трябва да ги има. Но вие имате ли ги?

3. (Задължително) Title tag. Защото е важно. Вече го имате. Той няма за цел SEO оценяване, макар да можете да направите и това. Ще преглеждате заглавия, за да видите дали даден стил на title tag получава повече споделяния/авторитет/позитиви от друг. Забравете за позиционирането.

4. Description tag. И този го имате. Отново, не служи на SEO! Става въпрос за разглеждане на тенденциите (trends): На вашия сайт страниците с добри description tags получават ли повече споделяния/авторитет от тези, които нямат толкова добри тагове? Добре е да знаете.

5. (По избор) Честота на думата – Обратна честота на документа ( TF-IDF*** Бележка: от английски език – Term Frequency (честота на думата/термина), Inverse Document Frequency (обратна честота на документа) Статистическа мярка, която се използва за оценка на значението на думата в контекста на документа, който е част от колекция от документи или от корпус. Тежестта на някоя дума е пропорционална на количеството на употребата на тази дума в документа и обратно пропорционална на честотата на употребата на думата в другите документи от колекцията. Топ петте израза по документ и група, на базата на резултат, който комбинира честотата на думата на дадена фраза в рамките на един документ с обратната честота на думата в документа в рамките на цялата URL група (известно още като корпус, в терминологията на обработката на естествения език (бълг. ОЕЕ, англ. NLP – natural language processing).

Ако от идеята за изчисляване на TF-IDF ви се завива свят, тогава изведете първите пет израза за един документ, на основата на честотата. Отново, не става дума за SEO. Това има за цел да ви помогне да определите за какво е всяка страница/секция, без от вас да се иска да четете всяка поотделно. Не е перфектно, но е по-добре от нищо.

6. (По избор) Оценяване на нивото и лекотата на четене според Флеш-Кинкейд. Тези цифри ви дават основен поглед (много основен) върху сложността на написаното.

7. (По избор) Използване на заглавни елементи (Heading element). Проследете колко елемента има всяка страница.
В определена степен повечето заглавия свидетелстват за добре обмислена структура на документа.

8. (По избор) Маркиране посредством Open Graph Protocol (OGP). OGP маркирането увеличава споделянето във Facebook. Ако някои страници имат такова маркиране, а други не, можете да следите съответното им въздействие.

9. (По избор) Маркиране за Twitter. Същото като OGP, но за Twitter.

10. (По избор) Брой възможни правописни грешки. Трагично е, че трябва да проверяваме за това, но ето, че съществува.

Не съществува идеален брой думи на страница, между другото. Няма също и идеална лекота на четене. Или каквото и да било друго идеално. Тези данни се гледат, за да си изградите профил на дадено съдържание, което е било особено успешно в избраната от вас категория на сайта ви.

В една URL група това би могло да означава 500 думи на страница и степен на четивност 12. В друга, би могло да означава 100 думи на страница и степен на четивност 7. От вас зависи да погледнете данните и да направите изводи.

И все пак, как се сдобивате с всички тези данни? Има решение. Продължавайте да четете.

Автоматизирайте събирането на данни

Събирането на всичко изброено на ръка може да отнеме седмици. Или можете да го автоматизирате. Имате няколко варианта, от изцяло технически до такъв, който е най-достъпен.

Можете да напишете свой собствен скрипт за събиране и вземане на данни. Ако предпочитате това, писането на малък скрипт за получаване на тази информация, страница по страница, не е толкова трудно. Аз го направих, а пиша код почти толкова добре, колкото и танцувам. Използвайте тази опция, ако планирате да правите повторни одити.

По-модерни инструменти като Content Insight изглежда доставят всичките данни, които са ви необходими. Не съм ползвал нито един такъв инструмент досега. Ако ги пробвате, кажете ми.

Използвайте услуга като Smartsheet. Създайте празна таблица с колони, каквито желаете и въведете всички URL адреси. Напишете инструкции за това как да бъде взет всеки един показател. След това използвайте Smartsheet , за да настроите “Amazon Mechanical Turk ” (б.пр. виртуален трудов пазар, част от Amazon, за възлагане и изпълнение на механични задачи) за всеки URL адрес. Фокус-мокус. Готови сте. Чудесен начин, ако правите одити на съдържание от време на време.

По-вероятно е да използвате комбинация от инструменти и ръчна обработка. Ето как да обедините всичко заедно:

Съберете всички данни

Инструменти като Open Site Explorer ще ви позволят да изтеглите много от стойностите, които се отнасят до това как се представя съдържанието ви.

Ако не можете да работите с всички стойности, работете с това, което можете. Независимо от цифрите, това е по-скоро изкуство, отколкото наука.

Данните, които се отнасят до авторитета, до приходи / реализации, обаче, изискват влизане с персонална парола. И понеже не би трябвало да споделяте такава информация в AMT или Smartsheet, използвайте Excel VLOOKUP:

Добавете 2 раздела към таблицата ви с данни за съдържанието.

В софтуера ви за уеб анализ създайте доклад за съдържание, който включва URL адресите на страниците и приходи или реализации. Изтеглете CVS файл с експорт на този доклад.

Сдобийте се с плъгина за Excel SEOGadget’s link API Поставете URL адресите си в един от разделите на таблицата, която току-що създадохте. Това ще ви даде справка накуп за всичките ви URL адреси.

Поставете доклада за съдържанието от уеб анализа в раздел Други.

Използвайте VLOOKUP, за да съберете релевантни данни.

Ако имате нужда да се научите как да използвате VLOOKUP, погледнете този отличен урок от Distilled.

Още малко, последно, за информацията: Някакви бедствия?

Отчитайте всякакви катастрофални събития: голям PR гаф, или провал на правителството, или нещо подобно. Този вид събития могат да посочат необходимостта от по-строга политика за съдържанието (content policy).
Или могат да посочат колко добре даден стил на реакция е сработил, за да коригира проблема, за да се продължи напред. Така или иначе, има уроци, които трябва да научим.

Забележка: В тези публикации се опитвам да избягвам саморекламата. Създали сме обаче един доста добър инструмент за опис, който търси и генерира много от данните, за които говорих тук. Тъй като изсмуква жестоко сървърите и API-тата, не можем да го направим публично достояние. Ако искате един доклад обаче, можем да генерираме такъв за вас. Да, струва пари, или дарено ляво коляно, моето не функционира много добре.

Стъпка 2 от стратегията: Шпиониране на конкуренцията

Честно казано, рядко правя задълбочен анализ на конкуренцията. Тук не смятаме да имитираме конкуренцията, защото това вероятно няма да сработи. А това да бъдеш имитатор, да правиш ментета, е много, много лошо за вашата марка, както разбраха Adecco. И не предстои да учим кой знае колко от тях, защото нямаме информация за техните процеси/предизвикателства/източници.

Въпреки това, има моменти, в които анализът на конкуренцията и сравненията имат смисъл:

1. Предизвикват ответна реакция.
Нищо не мотивира един екип по-бързо от “нашият най-голям конкурент използва тази стратегия и ни разказват играта с нея.” Това сработва добре, когато оправдавате всякакви необходими стъпки – от напълно описателни тагове за заглавия до съдържание, което не е фокусирано върху маркетинга.

2. Предоставят ви цел.
Ако нямате идея какво да заложите като цел, вероятно е добре да проверите данните за споделянията на съдържанието на конкуренцията ви. Това предполага, че конкурентът ви се справя добре, разбира се.

И тъй като вече така или иначе сте автоматизирали процеса на събиране на данни, ще ви бъде достатъчно лесно да задвижите един такъв процес и за няколко десетки страници на конкуренцията ви.

Стъпка 3 от стратегията: Направете изводи

Сега имате купища с данни за всяка страница, във всяка URL група. Вероятно сте се сдобили с всевъзможни стойности. А може и да не сте. Няма значение. Това е частта, която наистина е от особено значение. Необходимо е да погледнете цялата тази информация и да започнете да изграждате профил на “истински доброто” съдържание във всяка URL група.

Бихте могли да се опитате да използвате формула или статистическа техника като корелацията на Пирсън (Pearson Correlation), но не го препоръчвам. Съдържанието в голямата си част е свързано с емоционалната реакция: Съгласие. Удовлетворение. Неприязън. Чувство за сигурност / липса на такова. Това не може да се изчисли.

Можете, обаче, да разгледате всяка URL група, да определите каква емоционална реакция всяка от тях се е опитвала да получи и след това да използвате данните, за да видите дали сте успели.

Следва продължение

Google+ коментари

One thought on “Шпиониране на конкуренцията

Коментари