I denne artikel vil jeg forklare de forskellige statistikker, som du kan finde i Springcast-platformen.
Vil du bare gerne vide, hvad en bestemt måleenhed betyder? Naviger derefter til "metrics" via indholdsfortegnelsen nedenfor.
Vil du have en god forståelse af, hvordan vores analyser fungerer? og hvordan vi får vores data? Så læs hele artiklen.
Denne artikel blev offentliggjort den 26. august 2021 og vil blive opdateret efterhånden som der foretages ændringer i vores analysepakke.
Sidst redigeret 26-08-2021.
Artikelindhold
Vil du gå direkte til forklaringen på målingerne? Så tag et kig på Målepunkter
Podcasts og analyser
Selv om podcasts i sig selv har eksisteret i over 20 år, er podcastanalyser stadig i sin vorden. Indtil for et par år siden kunne du kun se, hvor mange downloads et podcastprogram eller en episode havde.
I de seneste år, hvor folk er blevet mere seriøse med deres podcasts, er analyser blevet vigtigere, og det podcast-værter tilbyder flere statistikker. Du kan f.eks. se, hvornår på dagen folk lytter og på hvilke dage.
Hos Springcast tænker vi lidt anderledes end den gennemsnitlige podcast-vært. Mens den gennemsnitlige vært har en baggrund inden for hosting eller podcasting, kommer vi fra en baggrund inden for content marketing og kommunikation. Det har ført til, at vores Analytics Suite er en af de mest avancerede i branchen.
Det, der gør det særligt vanskeligt, er manglen på ensartethed i de tilgængelige data, som vi modtager fra parter som Spotify og Apple. I skrivende stund deler Apple ikke omfattende data, og vi kan kun vise downloads og f.eks. brugen af Apple Podcasts App, mens vi modtager omfattende data fra Spotify (som officiel Spotify-partner) via et API-link (nov. 2021).
Og så er der IAB-standarden, som har udviklet en standard for ensartet rapportering til annoncører. Desværre er dette ikke den mest præcise standard i skrivende stund, og derfor bliver vi bevidst ikke certificeret i øjeblikket.
Men alligevel... vi forsøger at præsentere alt dette så ensartet som muligt i din podcast analytics suite.
Målepunkter
* Hvis flere personer i det samme internetnetværk lytter på samme tid, kan de fejlagtigt blive filtreret fra og tælles som én enkelt lytter. For podcasts, der bliver lyttet meget internt, er dette derfor ikke den mest pålidelige måleenhed.
** Springcast-økosystemet: lyttere, der lytter via den indlejrede afspiller eller via podcastwebstedet.
Sådan får vi vores data
Det første, du skal vide, er, at vi skelner mellem følgende datakilder:
- Indfødte datakilder
- Datakilder fra partnere
- Eksterne datakilder
Indfødte datakilder er afspillere, som vi selv har bygget, f.eks. den indlejrede afspiller, podcast-webstedet og f.eks. vores interne podcast-apps. Her har vi fuld adgang til alle data (undtagen lytternes personlige data, for det gør vi ikke ;)).
Datakilder fra partnere er kilder fra eksterne parter, som vi har en forbindelse med. Disse partnere, som i øjeblikket omfatter SpotifyDe giver os adgang til et omfattende sæt data. Vi har bare ikke adgang til det hele, så vi må nøjes med det, der er til rådighed.
Eksterne datakilder er kilder, som vi identificerer. Vi kan se, at de henter dit indhold fra vores servere og serverer det for lytterne, men det er alle de data, vi får. Faktisk ser vi kun, hvilken platform der henter dit indhold, hvilken enhed/app der bruges, og ting som tidspunktet på dagen, hvor anmodningen er foretaget.
Om vores Spotify-integration
Springcast er en officiel licensgiver af Spotify, hvilket betyder, at vi har en integration med Spotify. Det betyder, at vi kan få statistikker fra platformen via et link, men vi har også en såkaldt API-forbindelse, så ændringer opdateres i realtid i Spotify. En blog med flere oplysninger om dette link vil følge om kort tid.
Datas pålidelighed
Det er godt at vide, at der ikke findes noget som 100% præcise data. Der er flere faktorer, der skal tages i betragtning, når det skal afgøres, om en person er en unik lytter eller en person, der genstarter en episode.
En af disse faktorer er f.eks. ip-adressen. Vi logger ikke IP-adressen af hensyn til privatlivets fred, men vi konverterer IP-adressen til en krypteret kode. Vi bruger denne kode til at afgøre, om en download, der foretages kort tid efter en anden download, er fra den samme lytter eller fra en ny lytter.
Dette er kun en af de 10 faktorer, som vi tager hensyn til, men på trods af disse 10 faktorer kan det ske, at en person uretmæssigt ikke bliver taget i betragtning eller ved et uheld bliver taget i betragtning en anden gang.
Vi har den IAB-standard for podcasts anvendes som udgangspunkt og udvides yderligere, fordi der ikke er identificeret en række nye teknologier i denne standard, som ville forbedre dens nøjagtighed. Det er også en af grundene til, at vi endnu ikke er IAB-certificeret.
Vores køreplan for analyse
Vores Analytics Suite er allerede en af de mest omfattende i verden, og vi er kun lige begyndt 😉 .
Vi har travlt med at arbejde sammen med forskellige partnere for at udvide datasættet af partnerkilder yderligere for at opnå større nøjagtighed, men vi fortsætter også med at investere i native kilder.
Fordi vi mener, at gode, pålidelige analyser er en af de hjørnesten, som fremtiden for podcasting skal bygges på. Jo bedre forståelse af, hvordan lytterne interagerer med indholdet, jo bedre kan indholdsskaberne forbedre deres indhold.
Spotify-integration
Vi arbejder i øjeblikket på integrationen med Spotify, hvilket vil give os mulighed for at tilføje en hel række unikke målinger til Analytics Suite. Metrikker, som ingen anden host i verden tilbyder.
Det lyder måske lidt opblæst, men tænk på det som en kombination af passion og ambition 😉 .
Hvis du har ønsker vedrørende Podcast Analytics, er du velkommen til at give os besked. Og... God podcasting!
