Content und Distribution datenbasiert optimieren

Datengetriebene Gesch├Ąftsmodelle

Autor: Jens G├╝tzkow

Datengetrieben? Folgen Sie nicht blind!

Fast alles, was Nutzer digital tun, l├Ąsst sich messen: Welchen Artikel sie lesen, wie viel Zeit sie damit verbringen, welche ├ťberschrift sie eher zum Klicken animierte, ob ihnen das Video oder der Audiostream besser gefiel und so weiter. Diese Daten lassen sich dazu nutzen, um den Content selbst und seine Distribution zu optimieren. Doch woraufhin optimieren? Daf├╝r m├╝ssen KPIs definiert werden, die es zu erreichen gilt.

Das klingt zun├Ąchst logisch und nat├╝rlich kreieren Medienmacher ihre Publikationen und Kampagnen nicht um ihrer selbst Willen. Vielmehr sollen bestimmte Ziele erreicht werden ÔÇô an erster Stelle hier zumeist eine hohe Conversion, mehr Umsatz und ├Ąhnliches. Aber so abstrakt und ├╝bergreifend formuliert ÔÇô ÔÇ×Wir wollen eine Conversion von XY erreichenÔÇť ÔÇô taugt dieses Ziel als KPI nur bedingt. Denn f├╝r jeden Beteiligten im Content Marketing Cycle bedeutet Conversion etwas anderes. Jeder tr├Ągt mit anderen Ma├čnahmen zum hoffentlich wachsenden Umsatz bei.

Der Content Marketing Cycle: Jeder Beteiligte hat andere Ziele

Ich m├Âchte das genauer erl├Ąutern: F├╝r einen Redakteur kann es beispielsweise das Wichtigste sein, wenn viele Menschen seinen Artikel lesen. Um das zu erreichen, kann es helfen, die Themen auszuw├Ąhlen, die das anvisierte Publikum gerne liest, den Text besser f├╝r Suchmaschinen zu optimieren oder gar Clickbaiting mit einer extrem zugespitzten ├ťberschrift zu betreiben. Aus der Sicht eines Online-Marketers kann Erfolg bedeuten, dass der Artikel dank Streuung ├╝ber zahlreiche Social-Media-Kan├Ąle eine hohe Reichweite erzielt, ├╝ber Online-Ads viele Menschen ihn finden und m├Âglichst viele davon, diesen kaufen. Gerade aufgrund der gesammelten Nutzerdaten l├Ąsst sich hier einiges erreichen.

Aber die grunds├Ątzliche Frage ist doch: Wie viel tr├Ągt welche Ma├čnahme zum eigentlichen Gesamt-Ziel bei? Kann insgesamt mehr Conversion oder mehr Umsatz (oder was auch immer) erreicht werden, weil der Redakteur ein bestimmtes Thema w├Ąhlte oder der Online-Marketer neben Facebook und Twitter auch auf Instagram streute? Und wenn ja, welche Ma├čnahme war besonders effektiv und sollte unbedingt das n├Ąchste Mal wiederholt werden? Die Wahrheit ist, dass sich diese Fragen kaum beantworten lassen, weil der Wert der einzelnen Ma├čnahmen gar nicht vergleichbar ist.

Was also tun?

Aus meiner Sicht sind zwei Dinge notwendig: Zum einen m├╝ssen Medienmacher ihre ├╝bergreifenden KPIs definieren und diese dann auf die beteiligten Marketing-Teilbereiche herunterbrechen. Soll hei├čen, jede Einzel-Ma├čnahme bekommt einen abstrakten Wert ÔÇô je mehr sie zum Gesamt-KPI beitr├Ągt, um so h├Âher ist dieser Wert. Im konkreten Beispiel k├Ânnte dies bedeuten, dass das Clickbaiting zwar viele Klicks bringt, aber nur als geringer Teilerfolg gewertet werden kann, weil es wahrscheinlich eher weniger langfristig Interessierte einbringt.

Zum anderen sollten Medienmacher die Nutzerdaten weniger als Optimierungs-Potenzial f├╝r Einzel-Ma├čnahmen sehen, sondern lernen, auch diese im Kontext der ├╝bergreifenden Ziele zu betrachten. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Aus den Nutzerdaten ergibt sich recht eindeutig, welche ├ťberschrift besser zieht. Dass viele Leser daraufhin m├Âglicherweise entt├Ąuscht abspringen und eben nicht zum Kunden werden, wird erst sichtbar, wenn weitere Daten zur Analyse hinzugezogen werden. So geh├Ârt es zur Definition der KPIs dazu, sich zu ├╝berlegen, welche Daten in welcher Korrelation eigentlich welche Aussagekraft haben.

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