Com minha formação em marketing de conteúdo, eu entendo como ninguém o quão importante é a análise de podcast. Você investe muitos recursos na produção de conteúdo e, é claro, você quer ver qual é o efeito. Sobre os objetivos do negócio, mas também sobre os ouvintes.
A análise de podcast lhe dá os dados que você precisa para ajustar e avaliar. Mas quão confiáveis são essas estatísticas de podcast no momento?
A resposta curta... é difícil.
A resposta mais longa é que a análise da web já está bastante madura e que a indústria já padronizou tudo em um grau razoável. A análise de podcast, por outro lado, ainda está em seus primórdios.
E o que torna isso ainda mais difícil é que as grandes empresas de "tecnologia" estão em uma luta de poder, todas lutando por um monopólio no mundo do podcast. Qual é o efeito disso na análise do Podcast, eu descrevo sob o título "o oeste selvagem".
Definições para este artigo
A fim de esclarecer o que é atualmente possível, eu gostaria de começar com algumas definições e princípios, para que certas coisas possam ser colocadas em perspectiva.
Dados indicativos v.s. confiáveis
A primeira coisa a saber é que há sempre uma diferença entre estatísticas estanques e confiáveis e estatísticas indicativas. Isto se aplica não apenas à análise de podcast, mas também à análise da web... ou até mesmo a qualquer tipo de análise.
Uma análise confiável consiste em dados duros e à prova d'água. E mesmo estes dados não são 100% à prova d'água. Pense nisso como uma casa... você pode fazê-la sem correntes de ar, mas você nunca pode manter todo o ar fora. Mas são dados nos quais você pode confiar, desde que você permita um pequeno desvio.
E então você tem uma análise indicativa. Estas são estatísticas que não podem ser medidas à prova d'água. Há várias razões para isso, mas você pode dizer que a causa está em um ambiente descontrolado.
Pense na análise da web. Se alguém visitar seu site incógnito, bloquear todos os cookies ou usar um adblocker, você não poderá rastrear tudo e, portanto, os números não são à prova d'água e são apenas indicativos.
Naturalmente, você tem diferentes níveis de precisão na categoria "indicativa". Se eu tivesse que dar uma marca para a análise da web com base no meu instinto, eu diria um '8' para a confiabilidade. Para análise de podcast, eu diria agora um '5'.
Eu vou voltar ao que isso significa para você.
Dados na plataforma e fora da plataforma
Isto é sobre quem tem acesso e controle sobre os dados.
Os dados na plataforma são dados gerados através da plataforma que fornece a analítica. No caso do Springcast, os dados gerados através do nosso podcast player incorporado são dados na plataforma. Nós temos todos os dados e podemos relatar de forma confiável sobre eles.
Dados fora da plataforma são dados gerados por uma aplicação externa. No caso de podcasts, estes são dados que vêm da Apple, Google ou Spotify.
O estado atual da análise do podcast
No momento, a análise do podcast ainda é bastante indicativa. Isto porque partidos como Spotify, Apple e Google ainda não aplicam um padrão quando se trata de estatísticas.
Por exemplo, Spotify funciona com starts e streams, enquanto a Apple trabalha com o número de dispositivos que ouviram. Em termos de quanto tempo as pessoas escutam, Spotify usa 25%, 50%, 75% e 100%, enquanto a Apple reporta em média minutos escutados.
Em resumo ... desde que nenhum padrão da indústria seja determinado, os relatórios serão difíceis, mas principalmente indicativos.
O Oeste Selvagem
Apple, Google, Amazon e Spotify estão investindo bilhões na indústria do podcast. É um domínio que todos eles querem dominar. Porque no Vale do Silício prevalece uma crença... o vencedor leva tudo!
E isso significa monopólios. E os monopólios levam a portas fechadas.
No mundo do podcasting, nós também estamos começando a sofrer com isso. Spotify adquire criadores de conteúdo popular e torna seu conteúdo disponível exclusivamente em sua plataforma. A Amazon e a Apple fazem o mesmo.
Spotify também assumiu a plataforma gratuita de hospedagem de podcasts Anchor. Lá, os usuários já estão percebendo que o Spotify tem prioridade quando se trata de integrações e a Apple e o Google estão sendo cada vez mais deixados de fora. Portanto, menos possibilidades de integração.
O último movimento, que muitos podcasters e hospedagem de podcast provedores estão atualmente sofrendo é o movimento pelo qual Spotify armazena todo o conteúdo em seus próprios servidores. Isto significa que aplicações externas de podcast e hospedeiros de podcast não podem mais acompanhar o que acontece com um episódio depois que Spotify o baixou.
Você quer saber? Então você precisa entrar em sua conta Spotify. Esta é a resposta que recebemos da Spotify quando solicitamos a ligação com a Analytics deles:
E eu entendo. Estamos agora em novas conversas com Spotify para ver quais são as possibilidades, mas isso não torna mais fácil e melhor para você como podcaster obter uma visão das estatísticas do seu podcast.
É por isso que muitos provedores internacionais de hospedagem de podcast excluem Spotify de suas estatísticas completamente. Esta é também uma das razões pelas quais muitas empresas optam por não publicar seus podcasts na Spotify e na Apple, mas distribuí-los através de sua própria plataforma (website, newsletter, etc).
É claro, nós acreditamos que você como podcaster deve ter acesso a todos os dados (não-privacy-sensitive) e que você deve ser capaz de encontrá-los em um lugar central. E é por isso que, além das nossas tarefas e análises na plataforma (em breve), continuaremos a lutar pela integração com o Spotify, Apple e Google.
Direção sobre dados indicativos
Como você pode ler no início deste artigo sob o título definições, não existem números estanques no mundo da análise da web e podcast. Portanto, não se trata dos dados absolutos, mas dos dados relativos... a menos que você esteja se reportando aos anunciantes.
A análise da Web e do podcast nunca é estanque e, portanto, não se trata de dados absolutos, mas de dados relativos. Como os números se desenvolvem? Ao invés de quais são os números?
Por dados relativos, eu quero dizer que se trata de como os números se desenvolvem ou o que eles dizem.
Porque suponha que você veja 1.000 downloads... ou 15.000 downloads... o que diz isso em si mesmo? Não tem. Porque não é muito ou pouco, se você não tem um quadro de referência.
Se você tomar meu podcast como referência, então 1.000 downloads é um bom número. Se você comparar com o podcast Sander Schimmelpennink, então ele é absolutamente deprimente 😉
O que é interessante é ver como o número de downloads cresce em comparação com o período anterior. E desde que a forma técnica de medição não mude, o aumento é muito provavelmente correto.
Abaixo você pode ver quantos downloads o meu próprio podcast teve no momento da medição. Isto me dá a oportunidade de investigar porque os episódios 1 e 3 tiveram um desempenho melhor do que o episódio 2. Mas um número em si não me diz nada, sem uma referência.
Portanto, procure pelos sinais que as estatísticas estão dando. Veja isso principalmente como um motivo para aprofundar os números ou para conduzir pesquisas.
Análise de Springcast
Enquanto falamos, estamos ocupados construindo uma extensa suíte analítica, com a qual iremos principalmente fornecer uma visão dos dados (na plataforma). Por exemplo:
- Mapas de áudio - onde as pessoas desistem no episódio?
- Número de opt-in através do jogador
- Tempo médio de escuta
- Crescimento do engajamento
- Clica nos botões "listen up" (escutar)
Para citar alguns. Por razões estratégicas, nós não podemos compartilhar todas as métricas ainda 😉. Há algumas métricas muito legais chegando... Eu posso prometer isso a vocês.
E é claro que continuaremos a empurrar os diretórios, tais como Google, Apple e Spotify, para nos dar acesso aos dados que precisamos para fornecer relatórios de qualidade.
Você tem contatos em tal diretório? Você receberá uma grande recompensa se sua liderança nos levar até as pessoas certas 😉 .
