Con il mio background nel marketing dei contenuti, capisco come nessun altro quanto sia importante l'analisi dei podcast. Si investono molte risorse nella produzione di contenuti e naturalmente si vuole vedere qual è l'effetto. Sugli obiettivi aziendali, ma anche sugli ascoltatori.
L'analitica dei podcast ti dà i dati di cui hai bisogno per regolare e valutare. Ma quanto sono affidabili queste statistiche sui podcast al momento?
La risposta breve: è difficile.
La risposta più lunga è che la web analytics è già abbastanza matura e che l'industria ha già standardizzato tutto in misura ragionevole. L'analisi dei podcast, d'altra parte, è ancora agli inizi.
E ciò che rende le cose ancora più difficili è che le grandi aziende tecnologiche sono in lotta per il potere, tutte in cerca di un monopolio nel mondo dei podcast. Quale sia l'effetto di questo sull'analitica Podcast, lo descrivo sotto la voce "il selvaggio west".
Definizioni per questo articolo
Per chiarire ciò che è attualmente possibile, vorrei iniziare con alcune definizioni e principi, in modo che alcune cose possano essere messe in prospettiva.
Dati affidabili contro dati indicativi
La prima cosa da sapere è che c'è sempre una differenza tra statistiche stagne e affidabili e statistiche indicative. Questo vale non solo per l'analitica dei podcast, ma anche per l'analitica web... o anche per qualsiasi tipo di analitica.
L'analitica affidabile consiste in dati solidi e a prova di bomba. E anche questi dati non sono 100% impermeabili. Pensatelo come una casa... potete renderla senza spifferi, ma non potrete mai tenere fuori tutta l'aria. Ma sono dati su cui si può fare affidamento, a patto di ammettere una piccola deviazione.
E poi avete l'analitica indicativa. Queste sono statistiche che non possono essere misurate a tenuta stagna. Ci sono varie ragioni per questo, ma in generale si può dire che la causa risiede in un ambiente non controllato.
Pensate all'analitica web. Se qualcuno visita il tuo sito in incognito, blocca tutti i cookie o usa un adblocker, non puoi tracciare tutto e quindi le cifre non sono impermeabili e solo indicative.
Naturalmente, avete diversi livelli di precisione nella categoria "indicativa". Se dovessi dare un voto alla web analytics basandomi sul mio istinto, direi un '8' per l'affidabilità. Per l'analisi dei podcast, ora direi un '5'.
Tornerò su ciò che questo significa per voi.
Dati su piattaforma e fuori piattaforma
Si tratta di chi ha accesso e controllo sui dati.
I dati sulla piattaforma sono dati generati tramite la piattaforma che fornisce l'analisi. Nel caso di Springcast, i dati generati tramite il nostro lettore podcast incorporato sono dati sulla piattaforma. Abbiamo tutti i dati e possiamo riferirli in modo affidabile.
I dati fuori piattaforma sono dati generati da un'applicazione esterna. Nel caso dei podcast, si tratta di dati che provengono da Apple, Google o Spotify.
Lo stato attuale dell'analisi dei podcast
Al momento, l'analisi dei podcast è ancora abbastanza indicativa. Questo perché parti come Spotify, Apple e Google non applicano ancora uno standard quando si tratta di statistiche.
Per esempio, Spotify lavora con le partenze e i flussi, mentre Apple lavora con il numero di dispositivi che hanno ascoltato. In termini di quanto tempo la gente ascolta, Spotify usa 25%, 50%, 75% e 100%, mentre Apple riporta in minuti medi ascoltati.
In breve... finché non viene determinato uno standard industriale, il reporting sarà difficile, ma soprattutto indicativo.
Il selvaggio ovest
Apple, Google, Amazon e Spotify stanno investendo miliardi nell'industria dei podcast. È un dominio che tutti vogliono dominare. Perché nella Silicon Valley prevale una convinzione... il vincitore prende tutto!
E questo significa monopoli. E i monopoli portano a porte chiuse.
Nel mondo del podcasting, stiamo cominciando a soffrire anche di questo. Spotify acquisisce creatori di contenuti popolari e rende i loro contenuti disponibili esclusivamente sulla loro piattaforma. Amazon e Apple fanno lo stesso.
Spotify ha anche rilevato la piattaforma gratuita di hosting di podcast Anchor. Lì, gli utenti stanno già notando che Spotify ha la priorità quando si tratta di integrazioni e Apple e Google sono sempre più lasciati fuori. Quindi, meno possibilità di integrazione.
L'ultima mossa, che molti podcaster e hosting del podcast I provider stanno attualmente soffrendo è la mossa con cui Spotify memorizza tutti i contenuti sui propri server. Questo significa che le applicazioni podcast esterne e gli host di podcast non possono più tenere traccia di ciò che accade a un episodio dopo che Spotify lo ha scaricato.
Lo vuoi sapere? Poi devi accedere al tuo account Spotify. Questa è la risposta che abbiamo ricevuto da Spotify quando abbiamo chiesto di collegarci con le loro Analytics:
E capisco. Ora siamo in ulteriori colloqui con Spotify per vedere quali sono le possibilità, ma questo non rende più facile e migliore per te come podcaster ottenere una visione delle statistiche del tuo podcast.
Questo è il motivo per cui molti fornitori internazionali di hosting di podcast escludono completamente Spotify dalle loro statistiche. Questo è anche uno dei motivi per cui molte aziende scelgono di non pubblicare i loro podcast su Spotify e Apple, ma di distribuirli attraverso la propria piattaforma (sito web, newsletter, ecc.).
Naturalmente, crediamo che tu come podcaster dovresti avere accesso a tutti i dati (non sensibili alla privacy) e che dovresti essere in grado di trovarli in un posto centrale. Ed è per questo che, oltre ai nostri work-a-rounds e alle analisi sulla piattaforma (in arrivo), continueremo a lottare per l'integrazione con Spotify, Apple e Google.
Guida su dati indicativi
Come potete leggere all'inizio di questo articolo sotto la voce definizioni, non esistono numeri a tenuta stagna nel mondo dell'analitica web e podcast. Quindi non si tratta di dati assoluti, ma di dati relativi... a meno che non stiate facendo rapporto agli inserzionisti.
L'analitica web e podcast non è mai impermeabile e quindi non si tratta di dati assoluti, ma di dati relativi. Come si sviluppano le cifre? Invece di quali sono le cifre?
Per dati relativi, intendo che si tratta di come si sviluppano le cifre o di quello che dicono.
Perché supponiamo che tu veda 1.000 download... o 15.000 download... cosa dice questo di per sé? Non è così. Perché non è molto o poco se non si ha un quadro di riferimento.
Se si prende il mio podcast come punto di riferimento, allora 1.000 download sono un bel numero. Se lo confronti con il podcast di Sander Schimmelpennink, allora è davvero deprimente 😉
Ciò che è interessante è vedere come il numero di download cresce rispetto al periodo precedente. E finché il modo tecnico di misurare non cambia, l'aumento è molto probabilmente corretto.
Qui sotto potete vedere quanti download aveva il mio podcast al momento della misurazione. Questo mi dà l'opportunità di indagare sul perché gli episodi 1 e 3 hanno funzionato meglio dell'episodio 2. Ma un numero in sé non mi dice nulla, senza un riferimento.
Quindi cercate i segnali che le statistiche danno. Vedetelo soprattutto come un motivo per approfondire le cifre o per fare delle ricerche.
Analisi Springcast
Mentre parliamo, siamo impegnati a costruire un'ampia suite di analisi, con la quale forniremo principalmente una visione dei dati (sulla piattaforma). Per esempio:
- Heatmap audio - dove le persone abbandonano l'episodio?
- Numero di opt-in attraverso il lettore
- Tempo medio di ascolto
- Crescita dell'impegno
- Clicca sui pulsanti "ascolta
Per citarne alcuni. Per ragioni strategiche, non possiamo ancora condividere tutte le metriche 😉 Ci sono delle metriche davvero belle in arrivo... te lo posso promettere.
E naturalmente continueremo a spingere le directory, come Google, Apple e Spotify, a darci accesso ai dati di cui abbiamo bisogno per fornire rapporti di qualità.
Ha dei contatti in una tale directory? Avrai una grande ricompensa se la tua pista ci porta alle persone giuste 😉 .
