En este artículo, le explicaré las diferentes estadísticas que puede encontrar en la plataforma Springcast.
¿Sólo quiere saber qué significa una determinada métrica? A continuación, navegue hasta las "métricas" a través del siguiente índice.
¿Quiere conocer bien cómo funcionan nuestros análisis? ¿y cómo obtenemos nuestros datos? Entonces, lea el artículo completo.
Este artículo se publicó el 26 de agosto de 2021 y se actualizará a medida que se realicen cambios en nuestro conjunto de análisis.
Última edición 26-08-2021.
Contenido del artículo
¿Quieres ir directamente a la explicación de las métricas? Entonces, eche un vistazo a Las métricas
Podcasts y análisis
Aunque el podcast en sí lleva más de 20 años de existencia, la analítica del podcast está todavía en sus inicios. Hasta hace unos años, sólo se podía ver el número de descargas de un programa o episodio de podcast.
En los últimos años, a medida que la gente se tomaba más en serio su podcasting, la analítica adquirió más importancia y el anfitriones del podcast ofrecen más estadísticas. Por ejemplo, se puede ver a qué hora del día la gente está escuchando y en qué días.
En Springcast, pensamos de forma diferente a la media de los anfitriones de podcasts. Mientras que el anfitrión medio tiene experiencia en el alojamiento o el podcasting, nosotros procedemos del marketing de contenidos y la comunicación. Esto ha llevado a que nuestro paquete de análisis sea uno de los más avanzados del sector.
Lo que lo hace especialmente difícil es la falta de uniformidad de los datos disponibles que recibimos de partes como Spotify y Apple. En el momento de redactar este documento, Apple no comparte datos extensos y sólo podemos mostrar las descargas y, por ejemplo, el uso de la aplicación Apple Podcasts, mientras que recibimos datos extensos de Spotify (como socio oficial de Spotify) a través de un enlace API (Nov. 2021).
Y luego está la norma IAB, que ha desarrollado un estándar para informar de manera uniforme a los anunciantes. Desgraciadamente, esta norma no es la más precisa en el momento de escribir este artículo, por lo que deliberadamente no nos certificamos en este momento.
Pero de todos modos... tratamos de presentar todo esto de la manera más uniforme posible en su suite de análisis de podcast.
Las métricas
* Si varias personas de la misma red de Internet están escuchando al mismo tiempo, pueden ser filtradas erróneamente y contadas como un único oyente. Por lo tanto, para los podcasts que se escuchan mucho internamente, esta no es la métrica más fiable.
** Ecosistema Springcast: oyentes que escuchan a través del reproductor incrustado o a través de la página web del podcast.
Cómo obtenemos nuestros datos
Lo primero que debe saber es que distinguimos entre las siguientes fuentes de datos:
- Fuentes de datos nativas
- Fuentes de datos asociadas
- Fuentes de datos externas
Fuentes de datos nativas son reproductores que hemos construido nosotros mismos, como el reproductor incrustado, el sitio web de podcasts y, por ejemplo, nuestras aplicaciones internas de podcasts. Aquí tenemos pleno acceso a todos los datos (excepto a los datos personales de los oyentes, porque eso no lo hacemos ;)).
Fuentes de datos asociadas son fuentes de partes externas con las que tenemos un vínculo. Estos socios, que actualmente incluyen SpotifyNos dan acceso a un amplio conjunto de datos. Simplemente no tenemos acceso a todo, así que tenemos que conformarnos con lo que está disponible.
Fuentes de datos externas son fuentes que identificamos. Vemos que obtienen su contenido de nuestros servidores y lo sirven a los oyentes, pero esos son todos los datos que obtenemos. De hecho, sólo vemos qué plataforma está recuperando su contenido, qué dispositivo/aplicación se está utilizando y cosas como la hora del día en que se realiza la solicitud.
Acerca de nuestra integración con Spotify
Springcast es un licenciador oficial de Spotify, lo que significa que tenemos una integración con Spotify. Esto significa que podemos obtener estadísticas de la plataforma a través de un enlace, pero también tenemos un Conexión API, para que los cambios se actualicen en tiempo real en Spotify. En breve se publicará un blog con más información sobre este enlace.
Fiabilidad de los datos
Es bueno saber que no hay nada como 100% datos precisos. Tenemos que sopesar varios factores para determinar si alguien es un oyente único o alguien que reinicia un episodio.
Uno de estos factores es, por ejemplo, la dirección IP. No registramos la dirección IP por razones de privacidad, pero sí convertimos la dirección IP en un código cifrado. Utilizamos este código para determinar si una descarga realizada poco después de otra es del mismo oyente o de un nuevo oyente.
Este es sólo uno de los 10 factores que tenemos en cuenta, pero a pesar de estos 10 factores, puede ocurrir que alguien no sea tenido en cuenta por error o que lo sea accidentalmente por segunda vez.
Tenemos la Norma IAB para podcasts se utiliza como punto de partida y se amplía, porque no se han identificado en esta norma una serie de nuevas tecnologías que mejorarían su precisión. Esta es también una de las razones por las que todavía no estamos certificados por la IAB.
Nuestra hoja de ruta analítica
Nuestro paquete de análisis ya es uno de los más completos del mundo, y solo acabamos de empezar 😉 .
Estamos ocupados trabajando con varios socios para seguir ampliando el conjunto de datos de las fuentes asociadas para ofrecer más precisión, pero también seguimos invirtiendo en fuentes nativas.
Porque creemos que una analítica buena y fiable es una de las piedras angulares sobre las que debe construirse el futuro del podcasting. Porque cuanto mejor se entienda cómo interactúan los oyentes con el contenido, mejor podrán mejorar los creadores de contenidos.
Integración de Spotify
Actualmente estamos trabajando en la integración con Spotify, que nos permitirá añadir todo un conjunto de métricas exclusivas a Analytics Suite. Métricas que ningún otro host del mundo ofrece.
Puede sonar un poco pomposo, pero piensa que es una combinación de pasión y ambición 😉 .
Si tiene algún deseo en relación con Podcast Analytics, háganoslo saber. Y... ¡Feliz podcasting!
