Editorial Analytics e media: le 17 sfide di un giornale oggi (e qualche strumento utile)

La crisi dei media non è un segreto per nessuno. La sfida piuttosto è come uscire da questa crisi. Tra competizione crescente di nuovi media (digitali) e disaffezione dei lettori, molte testate cartacee hanno scoperto che “l’essere in Rete” non basta. Senza citare nessuna testata italiana in particolare, una cosa è sicura. Gli inserzionisti pubblicitari vogliono numeri da poter valutare. Se in passato il numero di traffico generato su base giornaliera era bastante, oggi gli inserzionisti possono permettersi il lusso di chiedere di più. La frammentazione dell’offerta digitale, e la conseguente segmentazione del traffico, offre uno scenario di offerta estremamente amplia per gli inserzionisti.

Sono gli Editorial Analytics a decidere il valore di un giornalista

Una soluzione che all’estero sta divenendo standard è il concetto di editorial analytics. Decidere se un certo giornalista italiano (diciamo una “penna”, un “colosso” del mondo dei media) sia un eroe da avere a bordo o un peso da scaricare può dipenderà sempre più in futuro dai numeri che riesce a portare. Non dimentichiamo i costi che un personaggio del genere può avere sul budget della testata. Ogni articolo dovrebbe offrire una serie di dati comprensibili, segmentabili e, infine, valorizzabili. Questo non implica devastare il giornale al fine di renderlo solo strumento per generare traffico (ergo soldi) ma comprendere cosa funziona e cosa no è vitale.

I 17 indici

Vale la pena scorrere velocemente le metriche più importanti per una newsroom americana o inglese avanzata.
Bounce rate: percentuale di sessioni di singola pagina (un utente che arriva sul sito e “rimbalza via immediatamente”)
Click-through rate: percentuale di visitatori su una pagina che seguono un link ad un altra pagina ( per esempio chi segue il link di “un articolo simile”)
Concurrent visits: il numero totale di persone su un sito in un certo momento. Diversamente le metriche come pageviews o unique users che sono tipicamente aggregate su un certo lasso di tempo, le concurrents visits danno una panoramica precisa del traffic in un dato momento, offrendo alla redazione la possibilità di comprendere quando pubblicare e gestire le funzioni di una newsroom.
Conversion rate: percentuale di utilizzatori che prendono una decisione ( es comprare un abbonamento, registrarsi x una newsletter etc..)

Engaged time: il tempo che un utente passa ad interagire con una pagina o il sito (es leggere, esplorare guardare un video. )
Entry rate: percentuale di visite che iniziano su una specifica pagina. Utile per comprnedere come usare pagine “popolari” del sito per trascinare I lettori verso alter zone meno popolari.
Exit page: l’ultima pagina visitata prima di uscire
Pageviews: ogni volta che un utente visita una pagina con ogni metodo, come cliccare sul link, scrivere un url, aggiornare una pagina. Il Pageviews è chiamato a volte “clicks” o “hits” o impression. A volte il pageviews è suddiviso e analizzato per tipi di strumenti con cui si accede alla pagina tipo cellular, pc, tablet etc.
Pageviews per visit: numero medio di pagine visitate per ogni accesso
Reach: numero di persone che sono state, teoricamente, esposte ad un certo tipo di contenuto da parte di un gruppo media o di un brand. Il Reach è di norma calcolato come una percentuale della popolazione relative ad un segment: visitatori del sito, numero di followers su facebook.
Referred traffic: traffico che proviene da una fonte esterna (differente dal traffic diretto) esso include traffic in entrata tramite I social media, chiavi di ricerca, link ( da altri siti) e dark social (es link via mail)
Scroll depth: quanto un utente scende nella visualizzazione della pagina
Site performance: varie metriche funzionali che includono il tempo di caricamento di un sito, o la sua esecuzione sui differenti strumenti ( cellular, palmare etc..)
Social shares: il numero di volte che un pezzo di contenuto è stato condiviso sui siti social (facebook, istagram, twitter etc). alter metriche social possono includere il numero di like, commenti etc..
Time spent: il tempo che un utente ha passato sul sito o su una particolare pagina. Il tempo speso e il tempo di ingaggio non sempre corrispondono. Non tutti I software di analisi fanno differenza tra il tempo passato sul sito da unutente che è attivamente ingaggiato e chi è sul sito inerte.
Unique users: il numero di persone che ha visitato un sito in uno specific lasso di tempo. Gli unique users sono normalmente conteggiati associando l’utente ad un indirizzo Ip individuale con un cookie. Questo tende a creare dati falsati, poichè lo stesso utente può accedere al sito con differenti strumenti, sia via app che via browser, oppure nel caso l’utente abbia cancellato I cookies (una tendenza crescent tra gli utenti che apprezzano la privacy) sarà riconteggiato. Senza una registrazione è difficile ancorare un utente unico ad un profile.
Visitors: solitamente misurati sul numero dei unique users. Si possono frammentare sulla base della fedeltà (nuovi utenti, utenti che ritornano, utenti fedeli) o per strumento di arrivo (pc, cellular, pad etc..) di norma sono identificato via cookies.

I tool di analisi

Esistono ovviamente strumenti di analisi (sviluppati in maggioranza da gruppi americani) tra quelli storici ci sono Omniture, ComScore e google analytcs. In aggiunta alle soluzione specifiche per i social come Facebook Insight e Twitter analytics.
Tra le nuove soluzioni ci sono Chartbeat, Parse.ly e Newswhip. Tutte ottime soluzioni, a cui si aggiungono soluzioni sviluppate internamente dai gruppi media. Resta la grande sfida della cultura. Una “penna” di una grande testata italiana è disposta a “prendere lezioni” e critiche costruttive da un giovane, magari nemmeno un giornalista? La risposta farà la differenza tra l’evoluzione futura di una testata o il suo epilogo.

@enricoverga