Nyhetsromsanalyse og innholdsinformasjon

Dagens tema er utviklingen av nyhetsromsanalyse. Nå er det ikke det at noe av det følgende er spesielt komplisert, men siden vår oppmerksomhet i disse dager trekkes i flere retninger, la oss starte med en analogi.

Tenk på bilen din.
Oddsen er at du kjøpte den, og at du ikke bygde den (men hvis du gjorde det, kudos).

Her er tingen: Det å ikke kunne se forskjellen mellom en kamaksel og en forgasser utelukker ikke at du kan kjøre den. Faktisk, når vi snakker om kjøring og kjøreopplevelse, er språket som brukes helt annerledes enn det som diskuterer de fineste punktene ved bilteknikk. Svært få av oss fokuserer på mye utover brukeropplevelsen.

Den industrien forsto for lenge siden at produktene til syvende og sist må tjene brukeren deres, ikke utviklerne.

Hva har dette med redaksjoner å gjøre? Vel, alt, faktisk.

Pivot til brukeropplevelse

«Det er en bølge av data som kommer fra kunder og sosiale medier. Og etter hvert som tingenes internett ruller ut, vil det bli enda mer informasjon om kunder. Bedrifter prøver å finne ut hvordan de kan trekke ut verdi fra denne informasjonen.»

Det er Richard Gordon, en analytiker fra Gartner, som snakker. Det han beskriver er overgangen til noe forretningssammenslutningen liker å kalle "business intelligence".

Enkelt sagt, mens analyse er en teknologistøttet prosess der programvare henter data, business intelligence en prosess som går et skritt videre ved å tolke og presentere disse dataene i en fordøyelig form før den når den tiltenkte mottakeren.

Grunnen til at dette er verdifullt? Vel, med mindre du har stilt de nøyaktige spørsmålene til disse dataene, spiller det ingen rolle hvor bra tallene ser ut eller hvor attraktivt grensesnittet er. Uten relevant tolkning vil det fortsatt ikke være til stor nytte for deg og bedriften din selv om du forstår dataene.

Business intelligence er driveropplevelsen til næringslivet. Den er utviklet for brukeren og sluttbruken. Siden det har blitt omfavnet av næringslivet, har det vært litt av en game changer.

For mye data, ikke nok innsikt

Så, videre til redaksjonene, og du vil uten tvil se hvor vi skal med dette.

Analytics er selvfølgelig vanlig i redaksjoner. Analytics-pakker florerer. Vi er sannsynligvis alle klar over problemene og begrensningene ved enkeltverdier i bransjen; og selv om kulten av sidevisningen ser ut til å avta litt, er det fortsatt en dominerende kraft fordi det ganske enkelt er et praktisk og tilsynelatende universelt mål på "suksess" – uansett hva det betyr.

Problemet med universelle, 'enkle' løsninger på komplekse problemer, er at de neppe vil være i stand til å håndtere den typen kompleksitet som hvert enkelt scenario krever. Jada, det ville vært deilig å måtte forholde seg til et binært mål på fiasko eller suksess, men i den virkelige verden er det bare for mange variabler, for mange nyanser til at dette er praktisk for noen. Redd menneskene som prøver å markedsføre disse 'løsningene'!

Analytics er utvilsomt bedre nå på UX-fronten enn de har vært, men all forskønnelse i verden kan ikke endre det faktum at hvis alt du gjør er å presentere rådata, kommer du ikke til å være nærmere hva det er. betyr faktisk uten noen seriøs bakgrunn i dataanalyse. Og selv om det utvilsomt er unntak fra denne regelen, har de fleste redaktører verken denne typen ferdigheter eller denne typen trening – og absolutt ikke den typen tid som kreves for å gjøre dette ordentlig.

Når vi hører om motstanden mot 'datakultur' i journalistikken, er det vanskelig å ikke ha empati.

Mens dataene – råmaterialet – selvfølgelig er essensielle, er det konteksten og innsikten som data avslører som er helt nøkkelen. Verdien kommer fra å samkjøre data og informasjon med en referanseramme og dermed presentere den. Det ber ikke redaktører om å forstå alle detaljerte nyanser, og det bør det heller ikke. Det er bedre å plassere redaktørers og journalisters ferdigheter der de er mest verdifulle, noe som sikkert gir bedre forretningsmessig mening.

Den manglende lenken

 Vi har vært vitne til en utvikling av analyse. Fra å ha nesten ingen informasjon om ekte forbruksmønstre fra våre lesere, har vi nå potensielt mer data enn vi vet hva vi skal gjøre med – og oftere enn ikke vet vi ikke hva vi skal gjøre med dem.

Problemet har vært at fordi det historisk sett ikke har vært noen måte å effektivt inkorporere og innpode datakultur i arbeidsflyten til redaksjonen, har det ikke vært noen mulighet for redaktører og journalister til å forme utviklingen. Det har blitt overlatt til de utenfor den redaksjonelle verden – nemlig annonsører – å utvikle et analyseverktøy, men fordi dette verktøyet ble utviklet for å øke annonseeffektiviteten, hjelper det ikke redaksjonell og journalistisk praksis.

Content Insights' VP for Latin-Amerika, John Reichertz, har sagt: "den beste måten å få denne datakulturen til å flyte gjennom nyhetsrommene våre er å få alle involvert" og han har rett: å forbedre tilgangen kan og har en transformativ effekt på nyhetsrommet. Hvis journalister forstår effektiviteten til sine egne historier innenfor konteksten av sine egne avdelinger og spesifikke målgrupper, er det mer sannsynlig at de produserer mer effektivt innhold. Tilsvarende, med tilgang til nyansert informasjon, er redaktører i økende grad i stand til å ta smarte valg om hvor de skal plassere hvilke ressurser.

Det er ikke dermed sagt at redaktører kan – eller bør – forventes å bli dataeksperter. På Sueddeutsche Zeitung publikumsredaktør Christopher Pramstaller denne avklaringen:

"Vi ønsker ikke å forårsake dataforurensning: vi tror det er viktigere å få riktig informasjon til de rette personene til rett øyeblikk."

De har søkt etter den riktige balansen mellom datainnsikt og den redaksjonelle og journalistiske arbeidsflyten for å finne en balanse som fungerer for deres ansatte, organisasjonen og dens mål. For dem betydde det å avstå fra sanntidsanalyse og samarbeide tett med nyhetsteamene for å videresende viktig datainnsikt. Disse rapportene kan hjelpe med underpresterende artikler, fremheve formler for suksess eller mindre endringer som kan gjøres for å øke artiklenes synlighet.

Redaksjonell etterretning

 Til syvende og sist må vi komme til det punktet hvor analyser ikke bare er et biord for data presentert i grafer og diagrammer. De burde gjøre mer enn det fordi – nå – kan de. De må gi innsikt, kontekst og mening, og gjøre det i tråd med behovene til ikke bare hver nyhetsorganisasjon, men hver journalist i hver avdeling i den nyhetsorganisasjonen.

En del av dette er å finne en løsning som fungerer for deg, men mye av det starter med spørsmål:

• Hva betyr egentlig de imponerende tallene som sirkuleres? Når en rapport snakker om en million sidevisninger, hvordan beregnes dette? Hvis du er avhengig av nøkkelberegninger, finn ut hvordan disse beregningene utføres.

Her er hvorfor det er viktig.

Så den samme artikkelen, sett med disse to målene, vil sannsynligvis gi svært forskjellige indikasjoner på suksess. Den første vil returnere høyere tall, massere egoet pent og se mer imponerende ut. Den andre kan se mye mer beskjeden ut, men er uendelig mye mer nyttig og handlingsdyktig. Å vite forskjellen i måten disse tingene beregnes på kan utgjøre en enorm forskjell.

• Tenk i forhold til forhold, ikke enkelttall – blandede beregninger er mest innsiktsfulle, og fordi de har blitt behandlet for deg, gir de et raskt innblikk i hvordan innholdet ditt presterer.

Fremfor alt har analyser nådd det punktet nå hvor de har evnen til å informere raskt, kortfattet og på punkt. Hvis du vasser gjennom sider med data, må du slutte. Svar fra data er bare så gode som spørsmålene som stilles, og hvis du ikke vet hva eller hvordan du skal stille dem, vel, da kommer du til å bruke mye ekstra tid på å gå deg vill i et hav av tall.

• Hvordan er virksomheten din strukturert og hvilken informasjon trenger du for å komme videre? Den beste tilnærmingen er en som forbedrer arbeidsflytene, ikke forstyrrer dem.

Hvis du bytter til abonnementer, trenger du sannsynligvis annen innsikt enn publikasjoner med et sterkt annonsegrunnlag. Å bruke de samme målingene på suksess er latterlig og ærlig talt unødvendig i dagens markedsplass for nisjeløsninger.

• Bruker du en analysepakke? Snakk med menneskene bak skjermen.

Teknologiselskaper er iterative. Tilbakemeldinger og forslag bidrar til å forbedre tjenester og omfang, så det er en fordel for deg og selskapet å kommunisere. Det er i samarbeid med nyhetsrom og byråer at vi har vært i stand til å bringe ut nye versjoner og verktøy, og vi ville ikke ha vært i stand til å gjøre det uten disse samtalene. Tilbakemeldinger kan inspirere til innovasjon.

Det neste trinnet i utviklingen av redaksjonell analyse

Når du jobber med en analytisk tilnærming som er designet med de spesifikke behovene, evnene og kravene til nyhetsrommet i tankene, kan rapportene du genererer bare skjerpe redaksjonelt instinkt, de kan ikke undergrave det. Det handler om å integrere nyttig innsikt i de daglige arbeidsflytene i nyhetsrommet, slik at denne typen analyser er like brukervennlige og vanlige som å åpne en e-post eller laste opp en artikkel. Hvordan dette ser ut i praksis vil variere fra redaksjon til redaksjon. Du kan fortsatt ha en dedikert analyseavdeling hvis ansvar er å varsle seksjoner om suksessen eller problemene til visse deler. Dere kan være et mye mindre team, der ansvaret for denne typen overvåking faller på redaktører og seksjoner. Det er ingen riktig kombinasjon. Det eneste som er riktig er å finne en tilnærming som gjør deg i stand til å gå videre inn i en datainformert tankegang, der beslutninger styres av data, ikke drevet av dem.

Vi kaller det Content Intelligence og vi tror det er paradigmeskiftet bransjen trenger.