Представьте себе мир, в котором вы могли бы доказать долгосрочную ценность контент-маркетинга так, чтобы финансовый директор понял, принял и поверил.

Авинаш Кошик работает над тем, чтобы это стало возможным.

Двукратный автор бестселлеров (Веб-аналитика 2.0 и Веб-аналитика: час в день) понимает мир контента. Будучи директором по стратегии в маркетинговом агентстве Croud, он разбирается в маркетинге. А учитывая его 16-летний опыт работы в Google, где он был частью команды запуска Google Analytics, Авинаш также понимает сторону данных.

Сегодня эксперт по тройным угрозам помогает руководителям, маркетологам и аналитикам данных использовать цифровые стратегии и новейшие технологии, чтобы перехитрить своих конкурентов. Вы можете учиться у Авинаша лично на сайте Мир контент-маркетинга в сентябре.

Недавно он присоединился к прямой трансляции CMI «Спросите сообщество», где поделился пятью правилами, которые нельзя делать (и соответствующими им рекомендациями), чтобы улучшить показатели контент-маркетинга сегодня. Вы можете посмотреть его или прочитать основные моменты:

Эти слова исходят от Авинаша с легким редактированием и сжатием. Заголовки исходят от меня.

1. Не измеряйте эффективность контента по неподходящим целям.

Маркетинг оправдывает свою полную славу, когда вы можете определить, какие краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные действия, которые вы делаете, создают ценность.

Как соединить все эти вещи вместе? Это требует объединения искусства и науки.

Вам нужен такой маркетинг, который позволит вам достичь квартальных показателей выручки и прибыли. Но в то же время вы хотите построить эти обширные отношения с потребителями, которые могут рассмотреть возможность покупки в будущем, или с людьми, которые, возможно, никогда не купят ваши продукты и услуги, но которые влияют на гораздо больший круг клиентов.

Что сложно, так это выяснить, например: «Если я запущу кучу рекламы в TikTok, должен ли я задуматься о том, приносят ли они доход сейчас? Или мне следует рассматривать их как продолжение моего бренда, которое позволит нам создавать ценность для компании в течение более длительного периода?»

То, что в нашем пространстве идет не так, прекрасно отражено в одной из моих любимых метафор: никогда не судите рыбу по ее способности лазить по дереву.

Мы делаем это постоянно. И именно это создает отстой в нашей жизни. Потому что мы скажем: «Если TikTok не приносит дохода, он отстой». Или: «Если платный поиск только увеличивает доход, но не увеличивает количество новых клиентов, то это нехорошо». Оба этих вопроса предполагают оценку рыбы по ее способности взбираться на дерево. Так что потратьте время на то, чтобы выяснить, что за рыба и что она умеет лучше всего, а затем судите о ее умении плавать.

Вы не судите рыбу по ее способности взбираться на дерево. Тем не менее, именно это делают многие маркетологи со своей #контентной аналитикой, говорит @avinash через @KMoutsos @CMIContent. Нажмите, чтобы твитнуть

2. Не отслеживайте слишком много KPI

Не думайте о выбросах данных как о решении проблемы. Большинство инструментов просто выбрасывают очень много данных.

Я большой поклонник подхода, который я называю «модель цифрового маркетинга и измерения». Это простая концепция, которая задает вопрос: какова цель маркетинга, который вы проводите? Затем: «Если это цель, то нам следует сосредоточиться на такого рода данных. А это значит, что мы должны использовать эти KPI».

Я рекомендую (независимо от того, занимаетесь ли вы собственным, заработанным или платным маркетингом) объединить два KPI: один KPI эффективности и один KPI эффективности.

Например, если вы занимаетесь платным маркетингом, ключевым показателем эффективности эффективности обычно является доход или прибыль, а ключевым показателем эффективности эффективности является стоимость заказа. Между этими двумя KPI вы можете найти и сосредоточить свое внимание. Под этим могут быть другие показатели, но только два KPI.

Используйте два ключевых показателя эффективности — один для эффективности и один для результативности — для вашего #ContentMarketing, — говорит @avinash через @KMoutsos @CMIContent. Нажмите, чтобы твитнуть

Теперь предположим, что вы создаете много контента на YouTube. Для вашего контента на YouTube количество новых подписчиков на одно видео является ключевым показателем эффективности, поскольку оно показывает, что вы смогли привлечь внимание людей. С точки зрения эффективности вы можете измерить количество повторов, потому что, если кто-то поделится этим, вы переходите из сети первого уровня на второй уровень, а затем в сеть третьего уровня и расширяете свою аудиторию.

3. Не тратьте время на бесполезные данные

Раньше аналитика была миром, где наличие большего количества данных означало, что вы были умнее. Это было 20 лет назад. Теперь у нас больше данных, чем Бог хочет, чтобы кто-либо имел. Чтобы быть умным, нужно понять, какие данные следует игнорировать.

Я думаю, нам следует сформировать твердое мнение. Я ненавижу метрику показов. Это бесполезно. Это не стоит даже гроша. Если вы сообщите о впечатлениях, я на вас разозлюсь.

Но вы должны достаточно понимать ситуацию, чтобы сказать, что я буду игнорировать, игнорировать, игнорировать эти данные, потому что они не имеют достаточной ценности. И именно это делает ваш подход к данным более разумным.

4. Не отдавайте предпочтение психографическим и демографическим данным, а не намерениям.

Долгое время маркетологам не хватало данных. Поэтому они сказали: «Хорошо, мы будем думать об этом как о воронке, и наша работа — просто сталкивать людей в эту чертову воронку».

Проблема в том, что никто из нас не ведет себя так, как следует традиционной воронке.

Но в то же время нам нужны сигналы. Например, маркетолог в прошлом мог посмотреть на Аманду и подумать: «Ей 22 года, она живет на Среднем Западе, и у нее очень хороший дом, так что давайте продадим ее, бла, бла, бла».

Реальность такова, что ваши демографические и психографические данные очень мало говорят о том, о чем вы думаете, какой вы человек, каковы ваши ценности и все такое. Итак, вы получаете идиотскую и нерелевантную рекламу, потому что все, что маркетологи знают о вас, это то, что вам 22 года, вы живете на Среднем Западе и у вас очень хороший дом. И теперь из сотни вещей, которые они прислали, возможно, одна будет вам актуальна.

Но маркетологам больше не нужно этого делать, потому что мы можем распознать намерения по поведению потребителя. Самый простой пример: вы вводите в Bing запрос о новом гибридном автомобиле. Вы выражаете намерение, и Bing будет использовать это, чтобы предоставить вам нужную рекламу.

Маркетологи могут использовать данные о намерениях, а не демографические и психографические данные, чтобы оценить поведение потребителя, говорит @avinash через @KMoutsos @CMIContent. Нажмите, чтобы твитнуть

Или, если кто-то подписан на определенные бренды в Facebook или пишет об определенной вещи, мы можем по этому распознать намерение. Это гораздо лучший способ донести до вас рекламу или маркетинг, будь то платное объявление или часть контента.

5. Не бойтесь ИИ в аналитике

Я много говорю о данных – о том, что следует игнорировать и на что следует обращать внимание. Решения машинного обучения, встроенные в инструменты аналитики, теперь позволяют вам не искать и не анализировать данные, чтобы выяснить, что вам следует искать. Вы просто получаете отчет, в котором показаны вещи, на которые следует обратить внимание.

Если вы входите в такие инструменты, как Google Analytics, например, или многие другие аналитические инструменты на рынке, обычно есть отчет под названием «интеллект», который быстрее дает вам эту информацию. Вам не нужно перебирать данные, чтобы выяснить, что важно. Он находит скрытые вещи внутри ваших данных и раскрывает их.

Другой пример — намерение. Трудно понять, как определить чьи-то намерения в море данных. Алгоритмы прекрасно справляются с автоматическим масштабным анализом данных, помогая вам находить известные неизвестные и неизвестные неизвестные.

Таким образом, каждое платное объявление или фрагмент контента, который кто-то видит, может быть для него релевантным. Решения искусственного интеллекта теперь помогают нам понять, как проводить индивидуальный маркетинг так, как это было непостижимо несколько лет назад.

Я очень воодушевлен потенциалом ИИ, который поможет компаниям сбалансировать рекламу бренда и результативную рекламу. Сколько денег мы должны выделить на вещи, которые приносят доход прямо сейчас, по сравнению с брендом (развитием)? И как мы можем измерить бренд с помощью более чем деликатных показателей, таких как узнаваемость без посторонней помощи, внимание, намерение или (пожалуйста, не используйте этот KPI) любовь к бренду?

Наиболее передовым применением машинного обучения на данный момент является выяснение того, как понять влияние рекламы бренда. Как все электронные письма, телевизионная реклама, статьи в каталогах и т. д. работают вместе, чтобы определить инкрементность маркетинга?

Что касается наших клиентов, мы можем пойти к финансовому директору и сказать, что маркетинг постепенно обеспечивает 32% всех продаж. Это означает, что если бы вы не выделили команде бюджет на маркетинг, (бренд) не получил бы этих продаж. Я называю это «Божественным KPI» для финансового директора.

Я использую машинное обучение, чтобы определить постепенность маркетинга, а затем говорю: «Это долгосрочное воздействие электронного маркетинга, не имеющее ничего общего с продажами. Или это долгосрочное воздействие контент-маркетинга».

На данный момент сложно оправдать контент-маркетинг в долгосрочной перспективе. Но с помощью машинного обучения вы можете. Машинное обучение делает нас умнее, позволяя находить данные и идеи, которые мы можем активировать, и проводить невероятный творческий маркетинг, который был невозможен в прошлом.

И мы, возможно, сможем пойти к финансовому директору и сказать: «Вот показатель Бога. А теперь дайте мне еще 20 миллионов долларов».

ПОДБРАННЫЙ ПОХОЖИЙ КОНТЕНТ:

Изображение на обложке: Джозеф Калиновский/Институт контент-маркетинга.