Как получить стабильный поток клиентов в сквозную аналитику с контент-маркетинга. Формула успеха

Выводы на статистике после написания 74 статей.

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик группы сервисов в datamonster.

О чем речь

В рамках продвижения сервисов utmstat и apimonster было написано 74 статьи с различными подходами привлечения внимания.

В этой 75-й статье посмотрим на статистику и что сработало.

Логика написания статей

В первую очередь надо понять, что почти все статьи в интернете пишутся исключительно для лидогенерации и продаж, все остальное — нюансы.

Поэтому не стоит расстраиваться что в статьях есть ссылки на что-то. Ссылки — это совсем незначительная плата за то, что кто-то разжевал нужную вам тему. А также плата редакции VC за то, что им кто-то бесплатно генерит контент и просмотры рекламы.

Потому что тратить время что-то объясняя незнакомым людям просто так — не имеет смысла.

А теперь нюансы.

У меня статьи делятся на 4 категории:

  1. Продажи. Это когда рассказываешь о каком-то новом функционале с кейсами применения. Продаешь в лоб.
  2. Обучение. Это когда объясняешь какую-то тему важную широкой ЦА и между делом продаешь через экспертность.
  3. SEO. Это когда статья не несет особого смысла, но хочется попасть в выдачу по целевому ключу.
  4. Хайп. Самая веселая категория — скандалы, интриги, расследования. Тут задача набрать максимум просмотров на горячей теме и попутно попытаться продать продукт.

Стоит понимать что совсем четкого разделения на категориям нет — задачи пересекаются друг с другом. Но примерно как-то так.

Метрики успеха статьи

Основной метрикой любой статьи являются просмотры. Лайки, комменты — второстепенны. Обычно те кто покупают, не строчат комменты.

Для себя выделил такие диапазоны:

  1. 0-2000 просмотров — провал
  2. 2000-5000 просмотров — терпимо
  3. 5000-10000 просмотров — хорошо
  4. > 10000 просмотров — успех

Какие получились цифры

Категория «Продажи»

Большинство статей «провалилось».

В целом логично — скучный контент под узкую ЦА.

Список статей:

  1. utmstat — сквозная аналитика для малого бизнеса с роботом-аналитиком
  2. No-code. Как самостоятельно связать сервисы по API и вебхукам без программиста, интеграций и сложных конструкторов
  3. Какая выгода от CRM и сквозной аналитики. Простое объяснение для владельца бизнеса от разработчика
  4. Api Monster — новый единый сервис для всех интеграций
  5. Виды low-code разработки, практические кейсы
  6. Как заменить дорогого специалиста по сквозной аналитике роботом за 3000 руб/мес и получить гарантию результата
  7. Стриминг данных из сервиса сквозной аналитики в ClickHouse
  8. BPMNShop. Маркетплейс готовых бизнес-процессов в формате BPMN
  9. Автоматизация загрузки данных в Google Analytics, Google Big Query, Яндекс Метрику и Facebook
  10. Data-driven скоринг лидов в SaaS-сервисе на базе Битрикс24 и PHP
  11. Почему платить за сервисы сквозной аналитики/CMS/CRM выгодней использования бесплатных решений? Посчитал, показываю
  12. Как измерить экспертизу по сквозной аналитике у агентства
  13. Как заработать на SaaS. Шаг 1: разработка
  14. Советы владельцу бизнеса по оптимизации расходов на разработку, маркетинг и аналитику от разработчика
  15. Чем на самом деле занимаются платные сервисы сквозной аналитики
  16. Как заработать на SAAS. Шаг 2: настройка базовой сквозной аналитики и CRM
  17. Почему сквозная аналитика «не работает». Кейсы, антикейсы и как правильно
  18. Веб-аналитик по подписке. Как в 5-10 раз снизить расходы на услуги аналитиков и получить результат
  19. Кризис — время считать деньги. 9 типовых проблем у маркетологов со сквозной аналитикой и как их можно решить
  20. Как загрузить данные из любого API в Google Sheets (data stream)
  21. Кейс по low-code. Как подключить 3 SaaS-сервиса к CRM, аналитике и Telegram с подсчетом выгоды
  22. Бесплатный набор инструментов для простого расчета модели бизнеса
  23. Топ-5 проблем со сквозной аналитикой у клиентов
  24. Как агентство сжигает 380 777 ₽ в минус за месяц или зачем нужна сквозная аналитика
  25. Как быстро настроить server-side tracking без программирования и работы с API с помощью low-code
  26. Кейс. Роботизированная (no-people) сквозная аналитика
  27. Чем заменить Zapier и Integromat, в условиях, когда сервисы внезапно блокируют аккаунты?
  28. Utmstat. Connectors — простая передача заявок между сервисами с поддержкой сквозной аналитики
  29. Lmsly. io — еще один сервис для быстрого создания онлайн-курсов
  30. Как сэкономить на веб-аналитиках и сквозной аналитике?
  31. Чем занимаются сервисы сквозной аналитики и low-code интеграций в 2022 году?

Категория «Обучение»

Тут уже по лучше, есть явные успехи. Залетели темы, понятные широкой ЦА.

Статьи действительно обучающие, тк помимо продаж, ставилась цель объяснить какие-то темы, по которым большая нагрузка на поддержку, чтобы меньше задавали «глупых» вопросов.

Список статей:

  1. Грамотные UTM-метки для сквозной аналитики
  2. Как работает сквозная аналитика. Объяснение для новичков
  3. Как работает коллтрекинг? Механика, ценообразование, мифы и легенды — объясняет разработчик
  4. Типы сквозных аналитик для маркетинга: объясняет разработчик
  5. Принципы настройки «Яндекс. Директа» и Google Ads для новичков
  6. План настройки сквозной аналитики для малого бизнеса и примеры ошибок крупных брендов
  7. Универсальная схема маркетинга, продаж, аналитики и гроухакинга для любого бизнеса
  8. Механика работы сервисов сквозной аналитики, или почему Google Data Studio и Power BI — это не совсем сквозная аналитика
  9. Как работает биддер или управление ставками на примере Яндекс Директ
  10. Базовые термины сквозной аналитики и как они связаны
  11. Как правильно задавать вопросы и начать получать ответы на пару дней раньше
  12. Воронка из 15 задач при построении сквозной аналитики
  13. Десять технических рекомендаций к сайту для подключения сквозной аналитики
  14. Джентльменский диджитал-набор для продаж в интернете для малого бизнеса
  15. Про utm-метки, сквозную аналитику в Power BI / Google Data Studio и курсы по аналитике
  16. Большой FAQ по сквозной аналитике и коллтрекингу
  17. Практическая польза от сквозной и продуктовой аналитики. Показываю на конкретных метриках
  18. Как добиться 100% трекинга рекламного источника заявок в сквозной аналитике
  19. 8 шагов настройки сквозной аналитики и 9 причин почему оно все так долго/дорого
  20. Основы грамотной инфраструктуры и процессов для ведения бизнеса в интернете

Категория «SEO»

Терпимо

Список статей:

Категория «Хайп»

Есть провал, а есть настоящий хайп.

Успешные статьи целенаправленно давили на желание считать деньги у успешных айтишников и как ими стать.

Также оправдались ставки на критику онлайн-образования и желание сделать свой стартап.

Сейчас можно было бы еще хайпануть на теме релокации, есть потенциально очень горячие темы:)

Список статей:

  1. Анализ зарплат программистов и аналитиков в одной картинке: где стеклянный потолок
  2. Какие бывают программисты, где деньги и на кого проще учиться. Объясняет программист
  3. Классификация аналитиков на рынке по направлениям, полезности и зарплатам
  4. Бесплатный симулятор стартапа — простой расчет экономики бизнеса
  5. Как нанимать и управлять программистами уровня junior и middle, не теряя месяцев времени
  6. Что не так с онлайн-образованием, в том числе для программистов
  7. Что не так со сквозной аналитикой и коллтрекингом в «Битрикс24»
  8. Кому платят 400 000 руб/мес? Обзор зарплат в IT за май
  9. Datarating. ru — сервис сравнения сервисов сквозной аналитики и коллтрекинга, универсальный расчет стоимости
  10. Рынок сквозной аналитики и смежных сервисов на основе 328916 сайтов
  11. Как разработчикам сервисов не потерять клиентов из-за сложностей интеграции со сквозной аналитикой
  12. Особенности удаленной работы из Исландии в походном режиме
  13. Почему «бигдатой» контролировать и иногда увольнять сотрудников — это нормально и логично
  14. Как я катался на «Тесле» от «Делимобиля»
  15. Сломало ли обновление Apple IOS 14.5 сквозную аналитику? Насколько опасны счетчики?
  16. Типы клиентов в сквозной аналитике и как правильно заказывать услугу
  17. Рынок и аудитория 23 495 каналов в телеграме
  18. Сквозная аналитика каршеринга и как он влияет на предпочтение в покупке
  19. Кейс: как бигдата контролирует менеджеров по продажам, но почти никого не увольняет
  20. ClubWiki. Инсайты с подкастов, вебинаров и конференций текстом за 1 минуту

А где миллионы?

Точную статистику раскрывать не буду, но суммарное число просмотров по сути продающих статей - 356 651.

Такое количество просмотров тянет за собой довольно устойчивый шлейф заявок со множеством повторных продаж (подписка).

А формула успеха?

Просмотры = Потребности широкой ЦА + как заработать + простым языком + щипотка скандальности

Но без гарантий.

Выводы

  1. Большинство статей пишется с целью что-то продать. Не обязательно в лоб, но хотя бы подписку на канал для прогрева. Реклама — это плата за бесплатный труд по написанию статьи.
  2. Основная метрика успеха — просмотры, а статистика показывает что их больше всего у хайповых и кринжовых тем. Поэтому не стоит удивляться странным подходам — этого не маркетолог поехал, а тонкий расчет — аудитория хочет такое.
  3. Контент-маркетинг в долгосрочной перспективе работает
0
8 комментариев
Написать комментарий...
Сергей Гилюк

Отличная статья на тему: "как повысить просмотры старых статей"
Спасибо за цифры, но на выходе мы получили ценность статьи - просмотры = продажи. Не кэфов конверсии в лиды, ничего статистически важного. В целом, спасибо за инфу, что продающие статьи продают!

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Вы получили точные цифры позволяющие проследить корреляции между тематикой и просмотрами.

А конверсии у всех разные, мой опыт на ваш скорее всего не натянуть тут.

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Гилюк

Понял, всеравно спасибо за труд.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Да, забыл написать что еще один секрет успеха - подавать информацию совсем разжевано, тк немного подумать - сложно.

Ответить
Развернуть ветку
Михаил

спасибо

Ответить
Развернуть ветку
Георгий Станков

Хайповые темы наверняка конвертят в разы хуже чем продажные статьи. Поэтому для бизнесовых задач показы далеко не показатель успеха без цифр по конверсии.

А так интересно)

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Конкретные статьи сложно проследить, но там где были свои ленды под статью, местами видно как клиенты платят хорошие чеки на пассиве.

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
5 комментариев
Раскрывать всегда