Apa Itu Content Analytics?
Content analytics, atau yang juga dikenal sebagai content intelligence, adalah proses mengukur dan menganalisis bagaimana pengguna berinteraksi dan terlibat dengan konten digital. Organisasi bisa memanfaatkan analytics ini untuk memahami performa konten mereka dan, dari informasi tersebut, menentukan cara terbaik untuk mengoptimalkan strategi kontennya.
Content analytics dapat diterapkan pada berbagai jenis aset digital, termasuk blog, artikel berita, podcast, video, posting media sosial, dokumen teks, dan halaman web standar. Platform content analytics mengukur performa setiap aset yang diterbitkan dengan melacak metrik utama—seperti jumlah tampilan halaman, waktu keterlibatan, atau jumlah pengunjung unik—kemudian menganalisis data yang dikumpulkan untuk memahami lebih dalam bagaimana orang berinteraksi dengan konten.
Tujuan dari content analytics adalah mendapatkan wawasan baru tentang konten yang ada. Wawasan ini kemudian bisa digunakan untuk merancang strategi optimasi konten agar lebih menarik dan melibatkan pengunjung situs.
Misalnya, content analytics bisa menunjukkan bagaimana pengunjung menemukan artikel di sebuah situs. Mereka mungkin mengklik tautan ke artikel dari mesin pencari, iklan tertanam, media sosial, atau kombinasi dari berbagai sumber lainnya. Organisasi juga bisa mengetahui berapa lama pengunjung menghabiskan waktu di setiap artikel dan seberapa besar kemungkinan mereka mendaftar untuk buletin. Melalui informasi ini, organisasi dapat lebih memahami jenis konten yang menarik bagi pengunjung dan di mana harus memfokuskan upaya pemasarannya.
Alat Content Analytics
Untuk melakukan content analytics, organisasi membutuhkan alat yang dapat mengumpulkan metrik performa yang diperlukan, mengolah data tersebut secara bermakna, dan menyajikan laporan yang jelas serta komprehensif untuk memberikan wawasan tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan konten. Banyak perangkat lunak content analytics saat ini menggunakan pemrosesan bahasa alami, algoritma pembelajaran mesin, penemuan kontekstual, analisis prediktif, atau teknologi canggih lainnya untuk mengungkap pola dan tren dalam konten target. Contoh alat semacam ini meliputi Google Analytics, HubSpot, Semrush, dan Qualtrics.
Dalam proses ini, perangkat lunak bergantung pada berbagai metrik yang mengukur sejauh mana pengguna terlibat dengan konten. Metrik ini memberikan berbagai perspektif tentang interaksi pengunjung, membantu menggambarkan gambaran yang lebih lengkap mengenai lanskap konten dan bagaimana konten tersebut perlu diubah. Berikut beberapa metrik umum yang biasa dilacak oleh berbagai alat content analytics:
- Backlinks. Jumlah tautan dari sumber eksternal yang mengarah ke konten di situs yang dipantau.
- Bounce rate. Persentase pengunjung yang hanya melihat satu halaman dan meninggalkan situs tanpa melakukan interaksi yang berarti.
- Komentar. Jumlah komentar yang terkait dengan sebuah postingan, artikel, atau aset lainnya.
- Conversion rate. Persentase pengunjung yang menyelesaikan aktivitas tertentu, seperti mengunduh ebook, mendaftar untuk buletin, atau membuat akun.
- Downloads. Jumlah unduhan untuk aset tertentu.
- Waktu keterlibatan. Jumlah waktu yang dihabiskan pengguna untuk berinteraksi dengan konten.
- Pengunjung baru. Jumlah pengguna yang belum pernah mengunjungi situs sebelumnya atau belum mengunjunginya dalam periode waktu tertentu, misalnya 30 hari terakhir.
- Pencarian organik. Hasil pencarian organik adalah jumlah pengunjung yang menemukan aset di situs melalui mesin pencari.
- Halaman per sesi. Jumlah rata-rata halaman yang dilihat dalam satu sesi pengguna.
- Tampilan halaman. Jumlah kali sebuah aset ditampilkan.
- Pengunjung kembali. Jumlah pengguna yang sudah pernah mengunjungi situs sebelumnya atau dalam periode waktu tertentu, seperti 30 hari terakhir.
- Bagikan. Jumlah kali sebuah aset dibagikan.
- Pengunjung unik. Jumlah pengunjung unik ke situs web.
Alat content analytics dapat melacak lebih banyak metrik selain yang disebutkan di atas, meskipun tidak semua alat melacak metrik yang sama. Oleh karena itu, organisasi harus hati-hati dalam memilih alat yang akan digunakan agar dapat mengumpulkan informasi yang dibutuhkan. Selain metrik, kemampuan platform dalam menganalisis data dan menyajikan laporan komprehensif yang menghasilkan wawasan yang bisa ditindaklanjuti juga sangat penting.