轉變二：實時互動進化數據分析

現在所有大的球隊都靠先進的數據分析而不是簡單的統計數字來捕捉球員價值。品牌和內容出版商為什么不追隨這些先例，對自己內容的數據分析也來一場革命？

對于內容出版商來說，如果只依賴于頁面訪問量和“喜歡”數等被動數據的話，那真應該跟職業運動界好好學習。就像邁克爾·劉易斯（Michael Lewis）的暢銷書《點球成金》，這本書讓棒球統計數據分析名聲在外，并拍成了布拉德·皮特主演的電影。現在所有大的球隊都靠先進的數據分析而不是簡單的統計數字來捕捉球員價值。但在此以前，體育界分析工具一直停留在石器時代，直到奧克蘭運動家隊經理，布拉德·皮特扮演的比利·比恩（Billy Beane）和一小群數學奇才打破了人們原先對棒球的了解。

品牌和內容出版商為什么不追隨這些先例，對自己內容的數據分析也來一場革命？如今，每個人都知道我們衡量內容的方式不夠好，但就僅此而已了。就像比恩等人突破傳統模式一樣，一些內容出版商也在另辟蹊徑，改變內容數據分析的現狀。

網站流量分析公司Chartbeat：

關注互動數據

如果劉易斯要給品牌出版的現狀和實驗寫一本暢銷書的話，Chartbeat的CEO托尼·黑爾（Tony Haile）或許就是像比恩一樣的角色。在內容與受眾互動方面，他能夠準確發現價值所在，這也是為什么Charbeat的客戶包括美國80%的主要內容出版商，如高客傳媒（Gawker Media）、《時代》周刊和《福布斯》。

“很多人覺得，盯數據盯得太緊不會帶來高質量的新聞作品，”黑爾在網絡雜志《沙龍》的一篇Charbeat報道中提到。“我覺得，如果你追蹤的量度不對，那么這個說法是成立的。”但如果跟對了數據，像《紐約時報》和ESPN一樣，Chartbeat成功地幫助出版商制作更高質量的內容，并進一步吸引了受眾。

“因為頁面訪問量和點擊量太二元，無法告訴你讀者是否認為這個內容有趣，”Chartbeat品牌負責人勞林·貝內特（Lauryn Bennett）說。“看受眾如何到某個頁面，并通過追蹤受眾花的時間，試圖打造忠誠的受眾群，這會呈現更完整的互動情況。”

Chartbeat并沒有改變內容，而是追蹤能夠告訴出版商某個特定時間內有多少讀者在網站上、在讀什么文章的實時數據。《沙龍》的文章提出Chartbeat是否能拯救新聞業的問題，但公司似乎更關心讓出版商有可以自救的工具。

比如在社交方面，Chartbeat發現分享和人們是否閱讀某篇文章之間沒有關系。他們還發現，社交流量的高峰（下午3點到凌晨1點）和低谷（早晨5點到中午12點），并且82%的通過社交媒體到達網站的訪客只會出現這么一次。這種對數據開發的專注，是其它想要改善互動現狀的網站值得學習的。

新創媒體公司Upworthy：

關注分鐘數

這家賺點擊的公司估計一時半會兒得不到普利策獎，但Upworthy新的“關注分鐘數”關注用戶鼠標移動和點開標簽頁的情況，提供了用戶一旦進入網站都在做些什么的具體信息。此外，公司還將每次訪問數據根據不同推薦網站來源如Facebook、谷歌和Twitter，進行分解，結果發現，Facebook帶來的互動程度最高，每次訪問的關注分鐘數約4.5分鐘。

分析關注分鐘數也從側面證實了Chartbeat的理論，即人們是否閱讀文章與是否在社交網站上分享沒有關系。Upworthy的數據還發現一個有意思的地方：基本不讀文章的和讀完全文的人一樣會去分享，而讀了一半的人卻不太可能分享。

快公司（Fast Company）：

改變扁平邏輯

你可能沒聽說過“一截文章（Stub stories）”，但快公司希望改變講故事的方式，圍繞某一個話題寫很多短小的帖子，形成相關文章的關聯組合。比如，每次有關谷歌閱讀器的新聞出來，就不需要重新寫一遍導語和那些標準的細節，在關于某一個話題的同一個頁面上，有很多短帖，用標題和邊欄隔開，可以把它看成是沒有止境的長篇寫作過程。

“傳統上文章之間是扁平的關系，”快公司數字部高級編輯克里斯·達能（Chris Dannen）說。“這就是一個問題，因為并不是所有文章都有相同的價值。”

作者希望有更多空間，在關鍵時刻展開某話題，哪怕只有一段的空間。“當有新聞價值的事情發生，我們有關于這個事件的各種資料供人們參考，”他說。“作者和讀者都很喜歡這一點。”達能可以測量哪些帖子影響力最大，一旦快公司重新建構起這個層級關系，流失率就會下降，人們停留的時間也會大幅增加。

讀推網Medium：

衡量TTR

Medium公司關注的數字：總閱讀時間（Total Time Reading，TTR）。跟“關注分鐘數”相似，但進行了優化，能夠更多地揭示出版物和讀者之間雙向的關系。就像Medium產品科學家皮特·戴維斯（Pete Davies）在博客里寫的，TTR是為了跟預期閱讀時間直接關聯。他寫道，“用戶花3分鐘讀了一篇6分鐘長的帖子的一半，還是花2分鐘讀完一篇2分鐘的帖子，哪個更好？”

Medium計劃使用數據計算出一些因素，如多長的文章能夠產生最大的TTR，每篇文章的預期閱讀時間存在多大的誤差等。有的出版物采用復雜的數據來抵消對其內容質量的批評，但Medium似乎更在意如何精簡他們與讀者的關系，剔除一切多余的東西。

如何衡量互動程度？

網絡公司很喜歡數字，特別是讓技術媒體蜂擁而至的大數據。

每個網絡公司都應當有一些實在的量度，能夠指導企業并體現其健康程度的指標。理想的情況是，一個數字就足夠了。喬什·艾爾曼（Josh Elman）把它稱為“唯一重要的數字”。在Medium，唯一重要的數字就是總閱讀時間，TTR。

為什么只需要一個數字？

在網絡公司之外，很多公司都用金錢來衡量成功。但媒體行業一直都不太一樣。通常，廣告商根據受眾量付費。而衡量受眾規模的技巧也很多：廣播曾經用日記的方式，讓聽眾寫下他們什么時間聽什么節目。紙媒則計算發行和銷售的份數，然后猜測每份報紙被多少人讀過。

當網絡登場（電子商務還頗遙遠），只有事件可以衡量，如頁面瀏覽量以及后來的點擊量。而Cookies（和谷歌分析工具）被廣泛使用后，我們開始談論用戶。對于沒有產生收入的新創公司來說，用戶是唯一的資本：注冊用戶、注冊人數以及最終的活躍用戶。

“大數據”讓人們可以衡量用戶與某應用之間的全部的、以及每一次的互動。我們可以記錄用戶做了什么、用的什么設備、什么時間、以及持續多久。而且數據存儲也很便宜，相對容易處理。

如今，可以獲得的數據已經超過了所需。很多時候，不是收集的數據不夠量，而是無法獲得有用的。

所以，更多的數據不等于更好的。企業，至少是有收入模型的企業，仍然在向錢看。今天的海量數據幫助我們更好地理解是什么帶來了收入。數據分析人員可以將早期用戶互動（如營銷活動、推薦來源等）和銷售漏斗終端活動（如花錢或點擊廣告）聯系起來。這個數據還可以對產品多樣化和潛在的新收入來源有所啟示。

沒有收入的公司仍然需要優化，以換取寶貴的用戶行為。對Medium來說，寶貴的行為就是讓用戶參與到這個平臺。

參與互動是營銷者近年一直掛在嘴邊的詞。當用戶參與你的平臺，你就獲得了他們的關注。關注在今天是一種寶貴的資源。

對于“互動”究竟是什么以及應當如何衡量，甚至是否可以衡量有很多爭論。當然，這取決于平臺，以及你希望用戶怎么使用他們的時間。

對于內容網站來說（如《紐約時報》），你希望人們閱讀文章，然后下次再來讀文章。

而一個相親服務（如OkCupid）則要匹配用戶。成功匹配量就會告訴你企業健康度。

那么如果有一個網站是兼有上述兩種服務呢？把Medium描述成內容配對：希望人們來寫，其他人來讀。兩者缺一不可。那么將這兩者聯系起來的核心活動是什么？是閱讀，讀者并不僅僅在瀏覽頁面或者點擊廣告。