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“Cómo usar las estadísticas para perfilar contenido estratégico” entrada del blog corporativo de Estrategia del Contenido

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Cómo usar las estadísticas para perfilar contenido estratégico

Fotografías, vídeos, presentaciones
Aproximación estadística a la calidad del contenido. Foto: D. Grella

Con excesiva frecuencia los estrategas de contenidos llegamos cuando es demasiado tarde. El sitio web ha ido creciendo y multiplicándose en páginas sin que nadie se haya sentado con tranquilidad y haya puesto orden y fijado objetivos.

Muchas veces, cuando nos llaman el estropicio está hecho. Algo que debería funcionar, no pita. sin razón aparente, y al final sólo queda la opción de revisar cómo se ha creado el contenido. A veces, ni siquiera nos llaman para revisar el proceso estratégico —o inexistente o insustancial— del patrimonio informativo en su conjunto. No, nos limitan a una página, a un grupo de páginas, a un apartado…

El método estadístico no sustituye los inventarios ni las auditorías de cuentas, pero sirve para salir del paso

Deberían detenerse los relojes de la vida del sitio web y llevarse a cabo, conjuntamente, un inventario y una auditoría del contenido. Ver qué hay y determinar qué se usa, qué se rechaza, qué se crea, cómo se crea, quién lo crea, cuándo se crea, con qué objetivo, tono, estilo, función… Pero es un marco ideal que pocas veces se da.

Aceptando la realidad, en función del tamaño del sitio y de los daños detectados, los estrategas podemos repararle los huesos quebrados y aplicarle árnica en aquellas zonas que más duelan a sus administradores. No es la mejor solución, pero es un apaño profesional que suele dar un buen resultado. De ejecución rápida y limpia. Y que llevará a los administradores a reflexionar sobre la necesidad de llevar a cabo una auditoría general del sitio web.

La estadística web al rescate

El punto de partida no será la calidad del contenido, sino las estadísticas que éste genere. El estudio de las cifras va a permitir la selección de unas pocas páginas que actuarán como modelo y laboratorio de ensayos de urgencia para los cambios en la concepción del contenido. Vayamos paso a paso:

  1. Disgregación temática de las páginas. Hablamos de temática, no de taxonomía, porque con frecuencia la información temática no está sometida a una clasificación. Un sitio puede hablar de cursos de macramé en el apartado de catálogo y en el blog del director general, pero también en el FAQ, con taxonomías distintas y un mismo tema. El objetivo es agrupar las páginas que abordan una temática común y establecer la media aritmética de accesos para cada uno.
  2. Acotación estadística. De todos los temas, fijamos una cuota mínima de interés, en función de la desviación estadística en el global. Si establecemos un 30%, sólo trabajaremos con los temas que superen este porcentaje de accesos.
  3. Desviación interna. En los temas elegidos, estudiamos la desviación media de accesos en las páginas que los integran. Nos interesan sólo los temas que tienen menor desviación. Es decir, que se corresponden a un interés más homogéneo por parte de los visitantes. Los elegimos y procedemos al análisis del contenido.
  4. Estudio de contenidos. Nos hemos quedado con una muy reducida muestra del contenido inicial. Estudiamos el tono (desenfadado, magistral, distante, irónico…), la profundidad, la comprensibilidad, la intencionalidad (divulgativo, formativo, informativo, opinión…), la organización tecnológica en la página, la estructura semántica del mensaje y el enriquecimiento de la información transmitida: citas, bibliografía, enlaces externos, fotografías, vídeos, infogramas, presentaciones, etcétera. El estudio nos permite obtener unas conclusiones sobre qué tipo de construcción del mensaje ofrece mejores resultados para que aquello que se desea decir llegue al destinatario.
  5. Análisis estadístico de adquisición. Sobre el mismo grupo de páginas del tema vamos a ver cómo se accede a la información (buscadores, redes sociales, enlaces externos…), qué duración tienen las visitas y cuál es la recurrencia de los visitantes. La recurrencia da una idea de qué tipo de datos interesan. Por ejemplo, si un usuario vuelve una y otra vez a una página que permanece invariable, existe un dato que le interesa (o demasiados que le resulta difícil digerir). Podría estar buscando un número de teléfono. Y nos dará la pista para construir una página con información estructurada sobre una guía telefónica o de contactos de la organización, dando enlaces de salida a otras áreas de contenido corporativo ubicadas en cada apartado telefónico que en este momento no existen. También puede interesar el análisis horario y territorial de los accesos. Quizá ese dato sólo se utiliza a la hora de almorzar, de noche, los fines de semana… Nuestra propuesta estratégica será, entonces, distinta.
  6. Análisis del rebote. Vamos a reducir aún más el grupo de páginas. Sobre las seleccionadas, vamos a escoger las que se sitúen en los percentiles superior e inferior de la desviación media del rebote (salir del sitio visitando únicamente esa página web). En función del tamaño de la muestra, usaremos percentiles del 25 al 10. Es decir, para un percentil 10, las páginas que se sitúan en el 10% superior de la desviación y las que se sitúan en el 10% inferior. Las primeras serán las que expulsan al visitante, y las segundas, las que lo retienen. Estudiaremos las causas. Un rebote no es negativo si la información transmitida es suficiente. Buscaremos puntos en común en esos grupos y seleccionaremos sólo las páginas con mayor cantidad de unidades informativas. Sobre esta pequeña muestra ya podemos intuir causas de mal funcionamiento.
  7. Filtrar por microconversiones. Las microconversiones son las pequeñas acciones, prácticamente inadvertidas, que realiza un usuario en una página: activar un slideshow, desplegar una persiana, descargar un documento, ampliar una fotografía, reproducir un vídeo o pulsar un botón Leer más. La microconversión implica una aprehensión del contenido, siquiera en lectura vertical. Y suele responder a una infraestructura tecnológica de la página. Seleccionaremos las que mayor número de microconversiones ofrecen al usuario.
  8. Instalación de eventos estadísticos por zonas. Ahora necesitaremos la ayuda de un programador. En cada microconversión instalaremos un evento de estadístico que nos indique qué ha hecho el usuario. Pero, además, crearemos e instalaremos eventos en la apertura de la página, en el footer, en las secciones principales… Los eventos, al cabo de unos días —preferiblemente no menos de 20— nos ofrecerán datos reales de qué hace el usuario: abre la página, lee hasta el final, usa tags, calendarios, descarga archivos… y sale hacia otras páginas. Sabremos con exactitud qué hace y los datos estadísticos nos confirmarán las hipótesis que en los pasos anteriores hemos ido esbozando: contenido insuficiente, inadecuado, obsoleto, enrevesado o fuera del contexto de consumo.

Sólo nos quedará diseñar un modelo (o varios) de mensaje para rehacer los que ahora fallan e imponer a los autores una nueva política comunicativa más eficiente.

Nos servirá Google Analytics o cualquier otra herramienta estadística. El resultado no resuelve los problemas globales del sitio, pero permite mejorar considerablemente la comunicación del patrimonio informativo.

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