In questo articolo, spiegherò le diverse statistiche che potete trovare nella piattaforma Springcast.
Vuoi solo sapere cosa significa una certa metrica? Poi naviga fino a 'metriche' attraverso l'indice qui sotto.
Vuoi capire bene come funzionano le nostre analisi? e come otteniamo i nostri dati? Poi leggete tutto l'articolo.
Questo articolo è stato pubblicato il 26 agosto 2021 e sarà aggiornato man mano che verranno apportate modifiche alla nostra suite di analisi.
Ultima modifica 26-08-2021.
Contenuto dell'articolo
Vuoi andare direttamente alla spiegazione della metrica? Poi date un'occhiata a La metrica
Podcast e analisi
Anche se il podcast in sé esiste da oltre 20 anni, l'analitica dei podcast è davvero ancora agli inizi. Fino a qualche anno fa, si poteva vedere solo quanti download aveva un podcast o un episodio.
Negli ultimi anni, quando le persone sono diventate più serie nel loro podcasting, l'analisi è diventata più importante e il conduttori di podcast offrono più statistiche. Per esempio, si potrebbe vedere a che ora del giorno la gente stava ascoltando e in quali giorni.
A Springcast, pensiamo in modo un po' diverso dall'organizzatore medio di podcast. Mentre l'host medio ha un background nell'hosting o nel podcasting, noi veniamo da un background di content marketing e comunicazione. Questo ha portato la nostra Analytics Suite ad essere una delle più avanzate del settore.
Ciò che lo rende particolarmente difficile è la mancanza di uniformità dei dati disponibili che riceviamo da parti come Spotify e Apple. Al momento in cui scriviamo, Apple non condivide dati estesi e possiamo solo visualizzare i download e, per esempio, l'uso dell'App Apple Podcasts, mentre riceviamo dati estesi da Spotify (come partner ufficiale di Spotify) tramite un collegamento API (Nov. 2021).
E poi c'è lo standard IAB, che ha sviluppato uno standard per il reporting uniforme agli inserzionisti. Sfortunatamente, questo non è lo standard più accurato al momento in cui scriviamo, ed è il motivo per cui non stiamo deliberatamente ottenendo la certificazione al momento.
Ma comunque... cerchiamo di presentare tutto questo nel modo più uniforme possibile nel vostro suite di analisi del podcast.
La metrica
* Se diverse persone all'interno della stessa rete internet stanno ascoltando allo stesso tempo, potrebbero essere erroneamente filtrate e contate come un unico ascoltatore. Per i podcast che sono ascoltati molto internamente, questa non è quindi la metrica più affidabile.
** Ecosistema Springcast: ascoltatori che ascoltano tramite il player incorporato o tramite il sito web del podcast.
Come otteniamo i nostri dati
La prima cosa da sapere è che distinguiamo tra le seguenti fonti di dati:
- Fonti di dati nativi
- Fonti di dati dei partner
- Fonti di dati esterne
Fonti di dati nativi sono player che abbiamo costruito noi stessi, come il player incorporato, il sito web del podcast e per esempio le nostre applicazioni podcast interne. Qui abbiamo pieno accesso a tutti i dati (tranne i dati personali degli ascoltatori, perché noi non lo facciamo ;)).
Fonti di dati dei partner sono fonti di parti esterne con cui abbiamo un legame. Questi partner, che attualmente includono SpotifyCi danno accesso a un'ampia serie di dati. Semplicemente non abbiamo accesso a tutto, quindi dobbiamo accontentarci di ciò che è disponibile.
Fonti di dati esterne sono fonti che identifichiamo. Li vediamo recuperare i tuoi contenuti dai nostri server e servirli agli ascoltatori, ma questi sono tutti i dati che riceviamo. In effetti, vediamo solo quale piattaforma sta recuperando i tuoi contenuti, quale dispositivo/app viene utilizzato e cose come l'ora del giorno in cui viene fatta la richiesta.
Informazioni sulla nostra integrazione con Spotify
Springcast è un licenziatario ufficiale di Spotify, il che significa che abbiamo un'integrazione con Spotify. Questo significa che possiamo ottenere statistiche dalla piattaforma attraverso un link, ma abbiamo anche un cosiddetto Connessione API, in modo che i cambiamenti siano aggiornati in tempo reale a Spotify. Un blog con maggiori informazioni su questo link seguirà a breve.
Affidabilità dei dati
È bene sapere che non c'è niente come i dati precisi di 100%. Abbiamo diversi fattori da pesare per determinare se qualcuno è un ascoltatore unico, o qualcuno che ricomincia un episodio.
Uno di questi fattori è, per esempio, l'indirizzo IP. Non registriamo l'indirizzo IP per ragioni di privacy, ma convertiamo l'indirizzo IP in un codice criptato. Usiamo questo codice per determinare se un download fatto poco dopo un altro download è dallo stesso ascoltatore o da un nuovo ascoltatore.
Questo è solo uno dei 10 fattori che prendiamo in considerazione, ma nonostante questi 10 fattori, può succedere che qualcuno non venga preso in considerazione erroneamente o che venga preso in considerazione accidentalmente una seconda volta.
Abbiamo il Standard IAB per i podcast usato come punto di partenza ed esteso ulteriormente, perché in questo standard non sono state identificate un certo numero di nuove tecnologie che migliorerebbero la sua precisione. Questo è anche uno dei motivi per cui non siamo ancora certificati IAB.
La nostra tabella di marcia per l'analisi
La nostra Analytics Suite è già una delle più complete al mondo, e abbiamo appena iniziato 😉 .
Siamo impegnati a lavorare con vari partner per espandere ulteriormente il set di dati delle fonti partner per fornire una maggiore precisione, ma anche continuare a investire in fonti native.
Perché crediamo che una buona e affidabile analisi sia una delle pietre miliari su cui dovrebbe essere costruito il futuro del podcasting. Perché una migliore comprensione di come gli ascoltatori interagiscono con il contenuto, meglio i creatori di contenuti saranno in grado di migliorare il loro contenuto.
Integrazione con Spotify
Attualmente stiamo lavorando all'integrazione con Spotify, che ci permetterà di aggiungere tutta una serie di metriche uniche all'Analytics Suite. Metriche che nessun altro host al mondo offre.
Può sembrare un po' pomposo, ma pensatelo come una combinazione di passione e ambizione 😉 .
Se hai qualche desiderio riguardo a Podcast Analytics, faccelo sapere. E... Buon podcasting!
