Content und Distribution datenbasiert optimieren

Datengetriebene Geschäftsmodelle
Autor: Jens Gützkow

Datengetrieben? Folgen Sie nicht blind!

Fast alles, was Nutzer digital tun, lässt sich messen: Welchen Artikel sie lesen, wie viel Zeit sie damit verbringen, welche Überschrift 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? Dafür müssen KPIs definiert werden, die es zu erreichen gilt.

Das klingt zunächst logisch und natürlich kreieren Medienmacher ihre Publikationen und Kampagnen nicht um ihrer selbst Willen. Vielmehr sollen bestimmte Ziele erreicht werden – an erster Stelle hier zumeist eine hohe Conversion, mehr Umsatz und ähnliches. Aber so abstrakt und übergreifend formuliert – „Wir wollen eine Conversion von XY erreichen“ – taugt dieses Ziel als KPI nur bedingt. Denn für jeden Beteiligten im Content Marketing Cycle bedeutet Conversion etwas anderes. Jeder trägt mit anderen Maßnahmen zum hoffentlich wachsenden Umsatz bei.




Der Content Marketing Cycle: Jeder Beteiligte hat andere Ziele

Ich möchte das genauer erläutern: Für einen Redakteur kann es beispielsweise das Wichtigste sein, wenn viele Menschen seinen Artikel lesen. Um das zu erreichen, kann es helfen, die Themen auszuwählen, die das anvisierte Publikum gerne liest, den Text besser für Suchmaschinen zu optimieren oder gar Clickbaiting mit einer extrem zugespitzten Überschrift zu betreiben. Aus der Sicht eines Online-Marketers kann Erfolg bedeuten, dass der Artikel dank Streuung über zahlreiche Social-Media-Kanäle eine hohe Reichweite erzielt, über Online-Ads viele Menschen ihn finden und möglichst viele davon, diesen kaufen. Gerade aufgrund der gesammelten Nutzerdaten lässt sich hier einiges erreichen.

Der Content Marketing Cycle

Aber die grundsätzliche Frage ist doch: Wie viel trägt welche Maßnahme zum eigentlichen Gesamt-Ziel bei? Kann insgesamt mehr Conversion oder mehr Umsatz (oder was auch immer) erreicht werden, weil der Redakteur ein bestimmtes Thema wählte oder der Online-Marketer neben Facebook und Twitter auch auf Instagram streute? Und wenn ja, welche Maßnahme war besonders effektiv und sollte unbedingt das nächste Mal wiederholt werden? Die Wahrheit ist, dass sich diese Fragen kaum beantworten lassen, weil der Wert der einzelnen Maßnahmen gar nicht vergleichbar ist.


Was also tun?

Aus meiner Sicht sind zwei Dinge notwendig: Zum einen müssen Medienmacher ihre übergreifenden KPIs definieren und diese dann auf die beteiligten Marketing-Teilbereiche herunterbrechen. Soll heißen, jede Einzel-Maßnahme bekommt einen abstrakten Wert – je mehr sie zum Gesamt-KPI beiträgt, um so höher ist dieser Wert. Im konkreten Beispiel könnte 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 für Einzel-Maßnahmen sehen, sondern lernen, auch diese im Kontext der übergreifenden Ziele zu betrachten. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Aus den Nutzerdaten ergibt sich recht eindeutig, welche Überschrift besser zieht. Dass viele Leser daraufhin möglicherweise enttäuscht abspringen und eben nicht zum Kunden werden, wird erst sichtbar, wenn weitere Daten zur Analyse hinzugezogen werden. So gehört es zur Definition der KPIs dazu, sich zu überlegen, welche Daten in welcher Korrelation eigentlich welche Aussagekraft haben.

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