Dit bericht is geschreven met het oog op grote webuitgevers, maar ik ben ervan overtuigd dat het iedereen zal inspireren en testideeën zal opleveren. Bedenk dat er bij het optimaliseren van wat dan ook niet één gebod is dat alles regeert; alleen testen en implementeren.
Het gaat dieper in op de volgende onderwerpen:
- Viewport gebruiken[voetnoot]In webbrowsers, uitkijk postje is het zichtbare gebied van de gebruiker (doorgaans rechthoekig) van een webpagina en wordt meestal gemeten in pixels. Het verschilt in grootte afhankelijk van het apparaat, zoals mobiel/desktop/tablet.[/footnote] tijd als een betere maatstaf voor het meten van gebruikersbetrokkenheid op desktops.
- Wetenschappelijk onderbouwde tactieken om de betrokkenheid van gebruikers te vergroten (eerlijke waarschuwing: deze wil neem de tijd om resultaten te laten zien)
Disclaimer: Eindresultaten kunnen per uitgever variëren. Dit komt door variabelen zoals uw niche, demografische doelgroep en omvang, inhoudstype, geolocatie en taal (onder andere). Dit doet echter niets af aan de verdienste van het testen van wat hierin is gesuggereerd.
Voor degenen die het nog niet weten: 'gebruikersbetrokkenheid' is het primaire doel (en de moeilijkste noot om te kraken) voor grootschalige uitgevers.
Waarom is gebruikersbetrokkenheid zo belangrijk?
Welnu, het is de belangrijkste maatstaf die aantoont dat je een publiek hebt. Als u een publiek heeft, kunt u er zeker van zijn dat er altijd iemand aanwezig is om uw inhoud te consumeren (gratis of betaald) wanneer deze wordt gepubliceerd. In wezen helpt het hebben van een publiek dat bestaat uit terugkerende gebruikers bij het verzekeren van het voortbestaan van uw bedrijf.
Voor uitgevers die inkomsten genereren met hun websites met advertenties; de basiswiskunde is: Hoe hoger het aantal paginaweergaven (verkeer) = hoe groter de kans dat bezoekers op advertenties klikken.
Maar als de de tijd die elke bezoeker per pagina doorbrengt, wordt verhoogd > verhoogde zichtbaarheid van advertenties > nog grotere kans dat bezoekers op een advertentie klikken. Dit helpt ook bij het verminderen van onbedoelde klikken, omdat kan worden geredeneerd dat een bezoeker met een hoge 'time on page'-sessie de kans heeft gehad om de advertentie-inhoud voldoende te bekijken en mentaal te verwerken en daarom, kiest ermee om te gaan.
Nu we kort de context hebben gegeven waarom gebruikersbetrokkenheid cruciaal is voor grote uitgevers, gaan we verder met de kern van dit artikel, namelijk door wetenschap en onderzoek ondersteunde methoden om de gebruikersbetrokkenheid op een website te vergroten.
Betrokkenheid meten via 'Viewport' (op desktops)
In een studie onder leiding van onderzoekers van Google en Yahoo, beweren zij dat hoewel de verblijftijd [voetnoot]Woontijd is de maatstaf voor de werkelijke tijdsduur die een bezoeker op een pagina doorbrengt voordat hij terugkeert naar de SERP’s.[/voetnoot] is een goede maatstaf om de prestaties van gebruikersbetrokkenheid te meten; er wordt geen rekening mee gehouden aandacht van de gebruiker per paginasectie. Het laat niet zien dat de tijd die gebruikers op een pagina doorbrengen ook kan worden beïnvloed door pagina-eigenschappen zoals de lengte en het type van de inhoud (bijvoorbeeld lange redactionele artikelen, diavoorstellingen, video's).
De onderstaande afbeelding, afkomstig uit het onderzoek, toont viewportgegevens verzameld via 267,210 pageviews op 1,971 nieuwsartikelen op een grote online nieuwswebsite
Je kunt duidelijk zien dat de pagina aan de rechterkant een hogere verblijftijd heeft dan de pagina aan de linkerkant. Maar voor een uitgever die de betrokkenheid van gebruikers wil optimaliseren, is de verblijftijd alleen niet de beste maatstaf, omdat deze niet afzonderlijk de toename in gebruikersaandacht kan weergeven, zoals weergegeven in de tweede helft van de pagina aan de rechterkant (onthoud: verblijftijd toont de totale tijd die op een pagina is doorgebracht, niet met de meeste het is uitgegeven). Dit kan leiden tot het verlies van een potentiële kans om de advertentie-inkomsten te verhogen, terwijl er met dat gedeelte inkomsten hadden kunnen worden gegenereerd met een goed geplaatst advertentieblok.
In de onderstaande afbeelding gebruikten dezelfde onderzoekers de viewport-tijd om de aandacht van gebruikers te meten op basis van algemene gegevens over paginaweergaven:
Het is interessant om op te merken dat hoewel het algemeen bekend is dat bezoekers de meeste tijd bovenaan de pagina doorbrengen, ze ook een aanzienlijk inhoudsverbruik hadden rond de 5000 pixels.
Maar het bovenstaande cijfer geeft nog steeds geen antwoord op de essentiële vraag Leesdynamiek van artikelen dat is “Hoe consumeren bezoekers inhoud en in welke fase van de navigatie besluiten ze te vertrekken?"
In het laatste deel van hun onderzoek concentreerden de onderzoekers zich op het beantwoorden van deze vraag door gebruik te maken van het Markov-mengselmodel.Markov-model is een wiskundig model dat wordt gebruikt om het gedrag van willekeurig veranderende variabelen te voorspellen. Hier wordt aangenomen dat de toekomstige variabelen alleen afhankelijk zijn van hun huidige status, en niet van hoe ze zich daarvoor hebben voorgedaan.[/footnote] en gebruikersclusterpatronen creëren die toekomstig gedrag voorspellen.
Door deze clusters toe te passen (waaronder de viewport-tijd) creëerden ze vier categorieën van gebruikersaandacht, waarvan betere statistieken zouden zijn om de algehele gebruikersbetrokkenheid te meten. Dit zijn:
- Stuiteren: de gebruiker heeft zich niet met het artikel beziggehouden en is binnen 10 seconden na aankomst vertrokken
- Ondiep betrokkenheid: gebruiker blijft en leest 50% van het artikel
- Diep betrokkenheid: gebruiker leest meer dan 50% van het artikel (betekent dat hij naar beneden moest scrollen, wat duidt op betrokkenheid)
- Volledige betrokkenheid: de gebruiker plaatst een opmerking of een reactie op het artikel
Belangrijkste bevindingen uit het onderzoek
- Bezoekers blijven vaak twee keer langer wanneer het eerste artikel waar ze op terechtkomen begint met een afbeelding, vergeleken met artikelen zonder afbeelding erbovenop.
- Bezoekers beginnen hun interesse onderaan de pagina te verliezen; ongeacht het feit, zelfs als de hoeveelheid inhoud onderaan vergelijkbaar is met de inhoud bovenaan.
- Mediaobjecten (afbeeldingen, video's) lokken gebruikers zeker naar de inhoud MAAR ze hebben geen effect op de vraag of een gebruiker een artikel wil lezen of niet.
- Hoewel het vanzelfsprekend lijkt, kan nu wetenschappelijk worden beargumenteerd dat bij grote publicaties niet de lengte van het artikel of de aanwezigheid van verleidelijke media de bezoekers aanmoedigt om te lezen, maar de daadwerkelijke inhoud zelf en de manier waarop deze wordt gepresenteerd.
Conclusie
Er is geen geheime saus. Als het gaat om het zelfverzekerd vergroten van de gebruikersbetrokkenheid:creëer en publiceer geweldige inhoud. Het kost tijd en het is misschien niet altijd geweldig, maar het is uw beste kans om het lezerspubliek te maximaliseren, wat op zijn beurt de zichtbaarheid van advertenties maximaliseert en de kans om de advertentie-inkomsten te maximaliseren.
Door onderzoek ondersteunde tactieken voor het vergroten van de gebruikersbetrokkenheid
Dit deel is vrij eenvoudig omdat ik door onderzoek ondersteunde methoden opsom die hebben bewezen de betrokkenheid van bezoekers bij grote publicaties te vergroten. Ik heb er voorlopig maar drie opgenomen, omdat ik er vast van overtuigd ben dat we allemaal last hebben van analyseverlamming en dat het het beste is om je maar op één ding te concentreren en dat op de juiste manier te doen.
De tactieken zijn:
- Verhaalgerichte artikelen presteren het beste voor grote publicaties. Artikelen met een gezond gebruik van interlinking gerelateerd aan hetzelfde verhaal houden de bezoeker ook verslaafd aan de inhoud (Bron )
- Verminder elementen die afschrikken engagement zoals een overvloed aan informatie, pop-ups, communicatiemiddelen die feedback vertragen en de noodzaak om te multitasken (Bron)
- Iedereen weet het, maar dat betekent niet dat ze zich eraan hebben gecommitteerd: Gebruikers geven echt om de responstijd dus verminder het zo veel mogelijk (Bron )
Voorlopig zouden deze voldoende moeten zijn om je bezig te houden. Sommigen van jullie vragen zich misschien af waarom de 'het meten van'sectie was langer dan de'meer' een. Welnu, uit ervaring gesproken zijn velen van ons gewoon op zoek naar magische (of snelle) oplossingen om een einde te maken aan de strategische pijnpunten van onze bedrijven, maar helaas zijn dergelijke oplossingen moeilijk te creëren omdat elk bedrijf anders is. Het beste wat u in dergelijke gevallen kunt doen, is dus zoeken naar de gegevens die u al in uw systeem heeft (historisch en actueel). Maak op basis daarvan tests en experimenten. Resultaten vastleggen, rigoureus optimaliseren, implementeren en herhalen.
Haal wat je kunt uit de ervaring van mensen en online literatuur, maar de beste en meest duurzame oplossing die je kunt verwachten, heb je bijna altijd alleen bij je.
Als je vragen voor mij hebt, schrijf ze dan hieronder in de reacties.
Let op: In het belang van de transparantie en het behouden van de verwachtingen raad ik u ten zeerste aan de in dit artikel genoemde onderzoeken te doorlopen, zodat u een vollediger conceptueel inzicht krijgt in alle betrokken variabelen en hoe toepasbaar deze zijn op uw website(s).
Shubham is een digitale marketeer met rijke ervaring in de advertentietechnologie-industrie. Hij heeft ruime ervaring in de programmatische industrie, waar hij de bedrijfsstrategie en schaalfuncties aanstuurt, inclusief maar niet beperkt tot groei en marketing, operations, procesoptimalisatie en verkoop.
