Os profissionais de marketing de conteúdo têm cada vez mais a tarefa de entender conjuntos de dados grandes e pesados.
No entanto, eles muitas vezes carecem de habilidades para processar esses dados, criando uma relação paradoxal entre a tomada de decisões executivas e a implementação no local.
Por um lado, 94% das empresas sentem que os dados são essenciais para seu crescimento.
No entanto, ao mesmo tempo, 63% dos funcionários dizem que lutam para processar dados em um prazo viável.
À medida que a publicação digital se move em direção a um modelo orientado por dados, uma análise profunda é necessária para as empresas que desejam permanecer competitivas.
Os profissionais de marketing de conteúdo devem adaptar seus conjuntos de habilidades e criar pilhas de tecnologias avançadas e focadas na privacidade que possam lidar com dados primários.
Isso, por sua vez, permite que eles criem conteúdo altamente relevante, confiável e envolvente que atenda aos critérios EAT (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) do Google e tenha uma boa classificação nos mecanismos de pesquisa.
Dados em evolução: uma história de complexidade e oportunidade
A análise de dados no que se refere ao marketing de conteúdo apresenta uma imagem multifacetada.
Muitos fatores entram em jogo, incluindo regulamentações governamentais, preocupações crescentes com a privacidade e a futura depreciação de cookies de terceiros (para citar apenas alguns exemplos).
No entanto, espera-se que tanto a prevalência de dados quanto seu uso no marketing de conteúdo cresçam exponencialmente nos próximos anos e décadas.
- A CAGR (taxa de crescimento anual composta) para gastos com soluções analíticas aumentará 12,8% entre 2021 e 2025.
- 66% dos profissionais de marketing prevêem um aumento geral nos gastos com marketing de conteúdo em 2022.
- 81% dos profissionais de marketing dizem que seus negócios veem o conteúdo como uma “estratégia central”.
- 85% dos clientes querem que as marcas usem apenas dados próprios.
- 86% dos consumidores sentem ansiedade em relação à privacidade de dados.
Esses números destacam tanto as possibilidades quanto os desafios de um futuro em que os dados estão amplamente disponíveis, mas restritos no escopo de seu uso.
Os profissionais de marketing de conteúdo estão em uma posição precária ao equilibrar preocupações concorrentes. Como resultado, os dados primários estão ocupando o centro do palco como o principal impulsionador da tomada de decisões no espaço digital.
O papel dos dados e análises no marketing de conteúdo
O acesso a dados históricos e em tempo real permite que os profissionais de marketing de conteúdo naveguem em um cenário digital onde os interesses do usuário podem mudar em pouco mais do que o tempo necessário para dizer “world wide web”.
Uma verdadeira cacofonia de condições afeta os gostos dos consumidores, de eventos políticos a modas passageiras da cultura pop.
Abordagens baseadas em dados fornecem uma espécie de baluarte contra essa incerteza.
Eles permitem que os profissionais de marketing adaptem a estratégia de conteúdo, medindo tipos específicos de comportamento do usuário e acessando as plataformas certas.
Além disso, as soluções pontuais são amplamente substituídas por CDPs (plataformas de dados do cliente) abrangentes que agregam entradas de várias fontes.
Esses aplicativos geralmente incluem IA (inteligência artificial) e mecanismos de automação para gerar insights sem o envolvimento direto de cientistas de dados.
Crucialmente, os profissionais de marketing de conteúdo podem gerar insights úteis sem necessariamente depender de infraestrutura avançada ou conhecimento técnico aprofundado.
Vejamos cinco tipos principais de insight de dados que são relevantes para os profissionais de marketing de conteúdo.
1. Projeções de tendências da indústria
A análise de dados históricos permite que os marcadores de conteúdo prevejam tendências tópicas , o surgimento de novos canais de distribuição, mudança de moda e ênfases dentro dos setores, variações sazonais de palavras-chave e muito mais.
Os dados de “séries temporais” rastreiam um conjunto de pontos de dados durante um período consistente, fornecendo assim insights sobre o comportamento do usuário a longo prazo e estabelecendo as bases para previsões detalhadas.
Como a análise de séries temporais geralmente requer grandes volumes de dados, a projeção de tendências representa uma área em que os mecanismos de previsão e os algoritmos de aprendizado de máquina são essenciais para traduzir informações brutas em insights viáveis.
Métricas que fornecem informações sobre as tendências do setor: tráfego, volumes de pesquisa de palavras-chave e taxas de retenção de produtos e serviços.
2. Engajamento por tendência e categoria de conteúdo
Dados categóricos vinculados a assuntos e temas bem definidos oferecem insights sobre o envolvimento do público.
Isso tem implicações óbvias na direção de sua estratégia de conteúdo e escolhas editoriais.
Da mesma forma, entender para quais categorias seus visitantes navegam depois que saem de uma página significa que você pode adicionar conteúdo que está faltando nas páginas de destino principais.
Onde os dados da categoria do tópico fornecem informações gerais sobre o envolvimento do usuário, métricas de desempenho específicas, como conversões, permitem uma análise de alto nível do ROI do conteúdo quando agregadas em categorias.
Métricas que fornecem informações sobre o engajamento: taxa de rejeição, tempo na página, ROI, conversões.
3. Comportamento e experiência no local
Os dados sobre o comportamento no site fornecem uma janela imediata para a eficácia dos tipos de conteúdo, formatos e canais.
O aprendizado de máquina também permitiu o processamento rápido de feedback qualitativo.
Um exemplo é a análise de sentimento, que conta com tecnologias avançadas como biometria e análise de texto para extrair dados sobre as atitudes do cliente.
Os dados de comportamento do usuário permitem que os profissionais de marketing de conteúdo visualizem toda a jornada do cliente, desde a pesquisa inicial até a compra ou rejeição.
Trabalhar com esses dados para rastrear a experiência do cliente oferece oportunidades para remediar pontos de queda e solidificar partes de alta conversão do funil de vendas de um site.
Métricas que fornecem informações sobre o comportamento no local: compartilhamentos, engajamento, feedback qualitativo.
4. Dados, Conteúdo, Perfis de Clientes e Segmentação
Segmentos de usuários claramente definidos que incorporam pontos de dados como localização, horários de visita, frequência de compra, interesses e assim por diante permitem que os profissionais de marketing de conteúdo criem conteúdo personalizado e altamente específico que provavelmente se destacará em medidas de desempenho como engajamento e conversões.
Além de fornecer informações em tempo real sobre a natureza dos interesses e preferências atuais dos usuários, os perfis detalhados também formam uma base sólida para prever o comportamento futuro.
A tecnologia automatizada encontrada nas plataformas de dados é particularmente eficaz para simplificar esse processo.
Métricas que fornecem informações sobre perfis e segmentação: localização, horários de visita, frequência de compra.
5. Desempenho de dados e conteúdo em mecanismos de pesquisa
O desempenho do mecanismo de pesquisa geralmente é confundido com o rastreamento de classificação.
Mas há mais para medir a eficácia do conteúdo do que simplesmente monitorar as posições da SERP.
Os insights voltados para melhorar o desempenho da pesquisa precisam levar em consideração vários pontos de dados.
Isso inclui classificações de posição zero, distribuição de cauda longa, taxas de cliques, prevalência em snippets em destaque, longevidade do conteúdo e muito mais.
A pesquisa da minha empresa, a BrightEdge, mostra que as preferências de conteúdo podem variar de acordo com o setor. Portanto, é vital utilizar dados para informar suas estratégias de conteúdo.
As plataformas de análise de SEO tudo-em-um (ao contrário de soluções pontuais) executam essa função e permitem que os profissionais de marketing de conteúdo repliquem tópicos e formatos de conteúdo de alto desempenho.
Da mesma forma, eles fornecem dados valiosos e acionáveis para otimizar páginas promissoras, mas com baixo desempenho.
Métricas que fornecem informações sobre o engajamento: tráfego orgânico, taxas de cliques, posições de SERP, compartilhamento de voz.
Os benefícios do modelo de marketing de conteúdo baseado em dados
Análises avançadas são armas essenciais no arsenal do profissional de marketing de conteúdo moderno.
Não é mais sobre se você está aproveitando os dados – isso deveria ser um dado adquirido.
Em vez disso, você deve considerar a eficácia com que está implementando soluções tecnológicas inovadoras e gerando percepções exclusivas.
O conteúdo normalmente está no centro das estratégias bem-sucedidas de marketing, vendas e retenção.
E as plataformas de análise fornecem uma chance inestimável de aprimorar sua vantagem competitiva.
Uma abordagem de primeira parte , orientada por dados, para o marketing de conteúdo leva em conta vários fatores, incluindo a evolução dos interesses do usuário, mudanças nas preferências do canal e restrições legais aplicáveis.
À medida que o mundo se torna cada vez mais centrado em dados, as empresas digitais precisam aproveitar as oportunidades oferecidas e medir o ROI do marketing de conteúdo.
