Кликбейтинг против реальности и другие пути к лояльной интернет-аудитории

Броские заголовки могут завлечь читателей на сайт, но вот чтобы удержать их, понадобятся другие методы. Как мы обычно смотрим сайты? Сначала мы переходим на страницу любой актуальной новости или статьи. Прочитав её до конца, встречаем заголовок якобы сенсационной статьи о происшедшем скандале во время концерта поп-звезды, переходим на этот материал, затем нам предлагают заголовок о разводе очередной пары знаменитостей — и в результате мы заканчиваем путь по сайтам, читая сплетни и «жёлтую прессу», позабыв напрочь о первоначальной новости.

—Бабушка, смотри какую я статью в BuzzFeed нашёл!

—Бабушка, смотри какую я статью в BuzzFeed нашёл!

Исключим кликбейтинг (все эти «Вы не поверите, что произошло дальше» вместо первоначального заголовка) — и всё равно в медиаполе, где ежедневно появляются миллионы статей, сложно обойтись без рекомендуемых ссылок. Читателям требуется помощь в навигации по бескрайним просторам контента. В свою очередь, издатели стремятся привязать к себе пользователя и часто полагаются на доход от рекомендательных ссылок. Именно по этой причине стали развиваться рекомендательные контент-сервисы, которые предлагают людям всё: от того, какие статьи читать или какие видеоролики смотреть — до любого другого контента, который мог бы их заинтересовать. Это — непростая задача, поскольку рекомендательные ссылки должны быть сгенерированы в режиме реального времени и оправдывать свою реальную стоимость.

Также здесь важна достоверность и профессионализм. Если люди почувствуют, что их обманули, поскольку они кликнули на один заголовок, а в итоге получили совсем другую по содержанию статью, то они скорее всего больше не будут переходить по таким ссылкам. Скажем, вы видите статью под заголовком «Голливудская старлетка снова арестована!», но при переходе по ссылке обнаруживаете историю пятилетней давности об актрисе Линдси Логан. Подход, построенный на обмане, может обойтись издателю потерей аудитории в долгосрочной перспективе — ведь успех онлайн-изданий зависит от построения доверительных отношений со своими читателями.

Команда исследователей из Стэнфордского и Колумбийского университетов предлагает более разумный подход. Ключевой момент, который они описали в новом исследованииуйти от «кликабельности» и перейти к оценке вовлечённости читателя (engageability). Идея состоит в том, чтобы отслеживать, как поступит читатель после клика, а не просто фиксировать, будет ли он переходить по ссылке. Какова вероятность того, что пользователь перейдёт по следующей рекомендательной ссылке после прочтения предыдущей статьи?

В команду специалистов входит Йонатан Гур из Стэнфордского университета, Омар Бесбес и Ассаф Зееви из Колумбийского университета. Они не оспаривают релевантность кликабельных ссылок, однако утверждают, что не менее важно сфокусироваться на заинтересованности читателей. Ведь цель не только в том, чтобы пользователь кликнул по одной предложенной ссылке, а в том, чтобы создать цепь последующих кликов; и чем в ней будет звеньев — тем лучше.

Гур и его коллеги проанализировали миллиарды предложенных ссылок, сгенерированных сервисом Outbrain, глобальным лидером этого рынка. Они представили систему для измерения степени вовлечённости читателя и установили, что этот показатель является действительно критически важным для переходов по ссылкам.

В пилотном проекте, отслеживающем поведение посетителей на популярном медиасайте, команда доработала алгоритм оценки ссылок от Outbrain и затем анализировала число кликов при использовании технологии рекомендованных ссылок, а также число кликов, когда основной упор сделан на вовлечённость. Результат следующий: если ссылки генеруются с акцентом на этом параметре, отмечается значительное увеличение числа кликов. Исследователи разработали новый способ оценки контента, который базируется на различных комбинациях кнликабельности и вовлекаемости.

Хорошие статьи имеют высокие показатели clickability и engageability; плохие статьи отличается низким рейтингом по обоим критериям. Скрытая проблема заключается в том, что исследователи называют «traffic traps»: эти статьи могут отличаться высокой кликабельностью, однако низким уровнем заинтересованности

Скрытая проблема заключается в сегменте, который исследователи называют «ловушками трафика»: такие статьи могут отличаться высокой кликабельностью и низким уровнем вовлечённости

 

«Хорошие статьи» (правый верхний угол), как их называет Гур, — это материалы с высоким рейтингом по обоим критериям. Во-первых, у них интригующий заголовок, стимулирующий читателя сделать клик по ссылке, а во-вторых, они содержат качественный интересный контент. Прочитав материал до конца, пользователь вполне может кликнуть по следующей предложенной ссылке. «Плохие статьи» (нижний левый угол) имеют низкий рейтинг по обоим измерениям и вряд ли будут открыты пользователем и прочитаны.

Третья основная категория — это то, что исследователи называют «ловушкой трафика» — с высоким показателем CTR (отношением числа кликов по рекомендованной ссылке к числу её показов), однако низким уровнем вовлечёности. Такие «ловушки» могут стать скрытым источником проблем. Вспомните ещё раз историю об арестованной голливудской звезде: подобный заголовок хорошо собирает клики, однако читатели будут недовольны тем контентом, который они в результате обнаружат — и поэтому уйдут с сайта.

Ключевая проблема как для рекомандательных сервисов, так и для онлайн-СМИ — в том, что «ловушки трафика» выглядят как хорошо продуманные рекомендованные ссылки и таким образом могут оставаться в системе продолжительное время. Это может привести к длительному негативному эффекту, стимулирующему отток читательской аудитории. Путём измерения вовлечённости можно относительно просто помечать «ловушки трафика» и отделять их от хороших статей.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

Telegram в помощь локальным СМИ — опыт VinInformer
Как грамотно курировать контент — советы от Buffer и Pocket
Как SMM-щики NASA ведут полтысячи аккаунтов в соцсетях

Четвёртая категория — это «нишевые возможности»: они представляют собой зеркальное отражение «ловушек трафика». Такие рекомендованные ссылки привлекают довольно небольшую аудиторию, однако она проявляет большой интерес к предложенному контенту. Например: качественная статья об архитектуре или решение шахматной задачи, толковое описание применения какого-то препарата и т.д. Подобная тематика вызывает интерес только небольшой целевой аудитории, но эти пользователи читают очень много.

В противоположность ловушкам трафика, нишевые предложения являются источником скрытых преимуществ. Обычно алгоритмы генерирования рекомендованных ссылок игнорируют такие материалы по причине низкого CTR у таких статей. Зато они могут быть очень ценны для формирования специальной аудитории онлайн-медиа.

Можно ли утверждать, что высокий показатель вовлечённости гарантирует высокое качество? Однозначного ответа нет, поскольку довольно непросто определить критерий качественности — многое зависит от контекста и поставленной задачи для сайта. Что отличается более высоким «качеством» — фотомодель в бикини из Sports Illustrated или содержательная статья из The New York Times? Всё зависит от того, что вам нужно в данный момент.

В одном исследователи уверены совершенно точно: отслеживание вовлечённости читателя в режиме реальном времени вместе с показателем числа кликов — это более корректный и практичный способ оценки контента, способного поддержать интерес у ваших читателей.

Источник: Stanford Graduate School of Business

Читайте также:

Большие надежды низкотехнологического смартфона

Маркетинг вашей книги: пошаговая инструкция

Нам нужна новая наука прогресса

Как выбрать CMS для интернет-магазина