Влияние внедрения инструментов веб-аналитики на редакционные процессы (на примере анализа работы редакции РБК)

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВЛИЯНИЕ ВНЕДРЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ ВЕБ-АНАЛИТИКИ НА РЕДАКЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ (НА ПРИМЕРЕ АНАЛИЗА РАБОТЫ РЕДАКЦИИ РБК)

Шароян Сирануш Вардановна, руководитель отдела

маркетинга компании «Криптериум»

Москва



Аннотация

издание онлайн сайт газета

В середине 1990-х гг. во всем мире произошла трансформация отношений СМИ с аудиторией. Стремительный рост популярности онлайн-изданий и распространение систем веб-аналитики, позволяющих точнее определить размер и характеристики аудитории и эффективно выявить темы и даже материалы, которые вызывают у нее наибольший интерес, ускорили переход от «интуитивного понимания» аудитории к ее количественному измерению. Эти тенденции не обошли стороной крупнейший российский негосударственный медиахолдинг -- РБК, сайт которого на протяжении второго десятилетия обгоняет основных конкурентов по посещаемости. Данная статья основана на этнографическом наблюдении за работой редакции РБК в течение года -- с 1 июля 2015 по 31 июня 2016 гг. -- и показывает принципы взаимодействия СМИ с данными веб-аналитики в условиях редакционного процесса. Наблюдение показало, что редакция РБК пытается получить максимально точные данные о своей аудитории, установив несколько систем веб-аналитики и анализируя полученные данные. Результаты анализа влияют на формирование повестки дня, расположение материалов на сайте, их попадание в газету РБК и даже на общий дизайн изданий.

Ключевые слова: веб-метрики, веб-аналитика, аудитория СМИ, измерение аудитории, онлайн-журналистика, новости, статьи.



Annotation

Siranush V. Sharoyan, Head of the Marketing Department of the Crypterium company, Moscow, Russia;

THE INFLUENCE OF IMPLEMENTATION OF WEB ANALYTICS TOOLS ON EDITORIAL PROCESSES (A CASE STUDY OF THE WORK OF RBC EDITORIAL STAFF)

In the mid-1990s, there was a significant transformation in the relationship between the media and its audiences throughout the world. The rapid growth in popularity of online media outlets and the spread of web analytics systems made it possible to accurately determine the size and characteristics of the audience and effectively identify the topics and even articles that are of greatest interest and thus accelerated a transition from “intuitive understanding” of the audience to its quantitative measurement. These trends did not bypass the largest Russian non-state media holding RBC, whose website has been overtaking its main competitors in traffic for two decades. This article is based on ethnographic observation of the work of RBC editorial staff during one year -- from July 1, 2015 to June 31, 2016. It shows the principles of media interaction with web analytics data in a real editorial process. The observation shows that RBC editors sought to obtain accurate information about their audience by using several web analytics systems and carefully analyzing the data. The management of the holding and the editorial staff (chief editor, his deputies and department editors) received a report every morning on twenty most and least popular articles from the previous day, indicating several key characteristics for each of them, from the number of views to the average time that readers spent reading and the sources of traffic. Real-time data on article views also influenced their location on the RBC website: fifteen items with the highest CTR (click-through rate) appeared on the main screen -- the page that was first seen by website visitors. In the end, web analytics tools allowed RBC editors and management to stop relying on expert opinions and add more objectivity to the editorial processes focusing on data on the audience's interaction with the website. The results of such an analysis influence agenda setting, the location of articles on the website and even the overall design of the RBC website.

Key words: web metrics, web analytics, media audience, audience measurement, online journalism, news, articles.



Развитие инструментов изучения аудитории СМИ

История аналитических исследований аудитории средств массовой информации уходит корнями в начало XX в. Уже тогда медиаорганизации направляли значительные финансовые и аналитические ресурсы на попытки измерить свою аудиторию, испытывая критический дефицит информации о ней. Анализировались как самые очевидные данные, такие как объемы продаж и количество подписчиков печатных СМИ, так и примитивные качественные механизмы обратной связи, например письма в редакции. Некоторые издания даже просчитывали количество писем от поклонников и взвешивали их, чтобы «отследить рост или снижение популярности» (Handel, 1950: 10).

Попытки найти более рациональные подходы к изучению аудитории чаще всего связывают с началом 1930-х гг. (Hurwitz, 1984: 205--215), когда СМИ столкнулись с экономическими сложностями, вызванными Великой депрессией. Кризис стал толчком для развития индустрии рекламы, маркетинга и исследований аудитории. Рекламодатели, а вслед за ними и медиаорганизации оказались под сильным давлением, заставившим бросить все силы на оптимизацию распределения ресурсов и предоставление ощутимых доказательств того, что деньги на продвижение тратятся эффективно. Как объяснял исполнительный директор Эн-Би-Си (NBC) Эндрю Джеймс, «когда наступила Великая депрессия, рекламодатели и рекламные агентства немедленно начали искать обоснования каждому потраченному доллару. Насколько это было возможно, они пытались проследить, какие медийные средства влияют на рост продаж, а значит, оправдывают рекламные расходы» (James, 1937: 141).

Печатные СМИ в эти годы начали собирать и анализировать данные не только о количестве подписчиков, но и о демографических показателях аудитории (Ward, 1996). Но наиболее отчетливо ранние попытки получить более тщательное представление о своей аудитории были выражены в секторе радио- и телевещания. Именно эти СМИ воспринимались как наиболее эффективные рекламные носители и получали существенную долю бюджетов компаний. Вместе с этими бюджетами они получали и «немедленный мощный стимул для разработки более рациональных подходов к пониманию аудитории -- по крайней мере с точки зрения количественной оценки охвата аудитории программами и встроенными рекламными сообщениями» (Silvey, 1974: 131).

В первые годы вещания радиостанции зачастую просто наносили на карту зону покрытия с указанием численности населения и демографических данных региона (Chappell, Hooper, 1944). Другой подход касался сбора данных о количестве устройств, позволяющих слушать радио, в зоне прослушивания. Разумеется, ни один из них не обеспечивал ни станцию, ни рекламодателя никакой конкретной информацией о размере или составе фактической аудитории слушателей, предоставляя скорее приблизительную оценку потенциальной аудитории для любой радиопрограммы. Но даже таких размытых данных оказывалось достаточно, чтобы радио за несколько лет стало наиболее привлекательным для рекламодателей средством массовой информации. При этом, как и в случае с газетами, письма сотрудникам радиостанций были главным источником данных для качественного исследования аудитории.

В те же годы происходила коммерциализация радио на фоне перехода с подписной модели на рекламную, что привело к появлению и развитию системы рейтингов, дающих более высокий уровень точности в оценке размеров аудитории -- информации, которая была больше всего интересна рекламодателям (McChesney, 1993: 42). Переход к рейтинговым системам «заключался в попытке оценить неосязаемое -- «опыт прослушивания» -- вместо того чтобы цепляться за подсчет осязаемых, но менее показательных данных -- количества радиоприемников или писем на радиостанцию» (Bogart, 1966: 47). Аналогичные методы вскоре стали использоваться и на телевидении.

Если 1930-е гг. можно определить как отправную точку в процессе изучения аудитории, то вторым важным периодом можно считать 1970-е. В это десятилетие существенно увеличилась мощность компьютерных систем, способных собирать и анализировать большие объемы статистических данных, а их стоимость значительно снизилась (Buzzard, 2003: 186--201). Все это ускорило развитие «количественно ориентированных научных подходов» к изучению аудитории (Bogart, 1986: 52). Первые шаги к получению более точных эмпирических данных об аудитории включали в себя телефонные опросы по случайной выборке, установку счетчиков и изобретение дневников прослушиваний (Beville 1988). Тогда же были предприняты первые попытки собрать подробную демографическую информацию не просто об аудитории канала, но и о составе аудитории отдельных программ. Менеджмент телевизионных выпусков новостей стал все больше усилий тратить на различные формы количественного исследования аудитории, чтобы откалибровать свои новостные материалы и сюжеты в прямом эфире для привлечения более широкой аудитории (Gitlin, 2000). Эфемерную аудиторию пытались превратить в нечто материальное и измеримое, а затем эффективно сегментировать эту массу в однородные дискретные подгруппы, чтобы наиболее выгодным образом продать их внимание рекламодателям.

Однако исследования эти были трудны, дороги, отнимали много времени, но давали мало значимой информации. Количественное измерение аудитории стало возможным в последующие десятилетия в значительной степени благодаря распространению Интернета -- самому важному фактору, способствующему рациональному изучению аудитории (Bermejo, 2007: 133--135).



Распространение онлайн-СМИ и инструментов веб-аналитики

Еще в 1996 г. стокгольмский исследователь Питер Дальгрен прогнозировал, что стандартные редакционные процессы в корне изменятся при распространении онлайн-СМИ. «Журналистская работа осуществляется в специфичных институциональных, организационных и технологических условиях. Появление киберпространства неизбежно скажется на факторах, которые формируют работу СМИ, и может даже изменить наши общие представления о журналистике», -- писал он (Dalghren, 1996: 60). Спустя 20 лет после этого прогноза Интернет действительно стал одним из основных источников информации, а онлайн-СМИ по популярности уже обогнали многие традиционные средства массовой информации.

Авторитетный американский исследовательский центр «Пью Ресерч Центр» (Pew Research Center)¹ отмечает, что в 2016 г. основными источниками информации для американцев стали телевидение (57%) и Интернет (38%), причем последний всего за несколько лет обогнал печатную прессу (20%) и радио (17%). В России ситуация похожая: телевидение остается основным источником информации о событиях в стране и мире (согласно данным исследовательской организации «Левада-Центр»², 86% россиян). При этом число россиян, которые узнают новости с телеэкранов, с 2009 г. сократилось на 10%. Все большую конкуренцию телевидению составляют интернет-СМИ: онлайн-издания регулярно читают 33% россиян, а количество людей, которые узнают новости в Интернете, за последние 8 лет увеличилось в 3,5 раза.

С развитием новых технологий отследить предпочтения аудитории стало на порядок проще и дешевле. Появившиеся в середине 1990-х гг. системы веб-аналитики позволяют не просто проводить вспомогательную проверку размера аудитории и ее демографических показателей (хотя и это они делают точнее), но и отслеживать поведенческие паттерны. «Уникальность настоящего момента заключается в огромном объеме данных об аудитории, легкостью, с которой они собираются, и повсеместностью технологий цифрового отслеживания, а также в том, насколько эти данные могут влиять на работу СМИ, более полно передавая предпочтения аудитории», -- пишет Бермехо (Bermejo, 2007: 133). Технологические возможности систем веб-аналитики позволяют без труда фиксировать даже интерес к отдельным материалам.

Сам термин веб-аналитика описывает системы, осуществляющие сбор и анализ данных о том, как пользователи взаимодействуют с веб-сайтами. Первые системы веб-аналитики появились в середине 1990-х, почти одновременно с появлением первого браузера, и были достаточно примитивны. Изначально они представляли собой простые изображения счетчиков, показывающих количество посещений сайта, но уже к середине 2000-х веб-аналитика позволила узнать почти все о взаимодействии посетителей с сайтом: от информации о том, откуда человек попал на сайт (поисковый запрос, ссылка на другом сайте и т. д.) и сколько времени провел за просмотром отдельных страниц, до данных о том, что он сделал после его просмотра (закрыл вкладку, поделился с друзьями, сохранил в избранное).

Сегодня веб-аналитика используется в компаниях, относящихся к различным отраслям экономики, для мониторинга трафика, оптимизации маркетинга, веб-разработки, архитектуры сайтов и т. д. Применений у этих инструментов очень много, например:

• улучшение дизайна веб-сайтов на основе данных о взаимодействии пользователей с сайтом. Частным примером этого применения является анализ тепловой карты, которая показывает области экрана с более высокой средней скоростью кликов и помогает определить, находится ли нужная ссылка или нужный контент в нужном месте;

• измерение успешности специальных предложений, например рекламных кампаний. Веб-аналитика позволяет увидеть источники трафика и понять, откуда посетители приходят на сайт, проверяя целесообразность различных маркетинговых кампаний и анализируя рентабельность инвестиций;

• выявление проблем и повышение производительности вебприложений с помощью анализа среднего времени загрузки страницы различными браузерами и в разных географических точках.

На основе данных веб-аналитики даже было предпринято несколько попыток создать калькуляторы взаимодействия, которые бы предсказывали поведение пользователей. Например, исторические данные могут показывать, что пользователи, приходящие из поиска Google, за пять минут посещают в среднем две страницы и загружают один необходимый документ, тогда как другие -- пришедшие с главной страницы -- посещают двадцать страниц за 10 минут и загружают пять документов.

Для того чтобы установленные системы веб-аналитики использовались максимально эффективно, нужно заранее определить значимые для каждого конкретного веб-сайта показатели. Наиболее распространенными традиционными метриками, используемыми в веб-аналитике, как пишет исследователь систем веб-аналитики Авинаш Каушик, являются:

• подсчет посещаемости (включает в себя количество просмотров страниц и число уникальных посетителей);

• длительность сессий (время, проведенное пользователем на странице или на сайте);

• показатель отказов (процент посетителей, который покидают сайт после просмотра одной страницы) и коэффициент переходов по внутренним ссылкам (^шЫ^ 2009).

Кроме того, системы позволяют анализировать тенденции, показывая хронологические изменения выбранных показателей (например, как изменился процент захода с мобильных телефонов за последние два года). Веб-аналитика также часто используется для анализа профилей посетителей и клиентов, позволяя увидеть, из какого географического региона, в какое время заходят пользователи на сайт, сколько страниц они посещают за один визит, какова средняя продолжительность сессий, как часто новые посетители возвращаются на сайт после первого посещения, как часто постоянные посетители сайта его открывают (показатель лояльности) и т. д.

Польза от сбора этих данных очевидна. Так, анализ потока кликов, отражающего «последовательность щелчков мышью на вебсайте», помогает улучшить навигационную и информационную архитектуру веб-сайтов. Анализ тепловых карт показывает, на какие зоны сайта приходится большая часть внимания посетителей, и позволяет поместить туда самую важную информацию, разрабатывая максимально эффективную стратегию размещения контента. Конверсионный анализ дает представления о том, насколько эффективно владельцы сайтов достигают своих целей; коэффициент конверсии рассчитывается путем деления числа выполненных целевых действий (например, количества кликов на материалы, размещенные в онлайн-СМИ) на количество уникальных пользователей, посетивших сайт и т. д. Для владельцев и сотрудников сайтов СМИ это означало возможность не только узнать количество посетителей сайта, но и увидеть, какие именно материалы они читают, сколько времени тратят на конкретные истории, откуда они приходят на сайт и когда с него уходят.

Трансформация редакционных процессов на фоне технологической революции

Отсутствие необходимых технологий долгое время приводило к отсутствию качественной связи между редакциями средств массовой информации и аудиторией (Shlezinger, 1987: 106). Герберт Ганс, автор знаменитого труда «Что такое новости» (Deciding What's News), впервые опубликованного в 1979 г. и сформировавшего классическую академическую позицию об отношениях редакций СМИ с собственной аудиторией, на основе этнографических наблюдений за редакционной жизнью американских каналов Си- Би-Эс (CBS) и Эн-Би-Си (NBC), а также журналов «Ньюсвик» (Newsweek) и «Тайм» (TIME) пишет, что «был удивлен тем, как мало журналисты знают о своей аудитории и как упорно они отказываются воспринимать обратную связь. Журналисты игнорировали исследования аудитории, предпочитая устанавливать повестку дня на основе обсуждений с коллегами и начальством и предполагая, что нечто, способное заинтересовать их, будет привлекать и аудиторию» (Gans, 2004: 229).

Пабло Бочковски соглашается, что процесс принятия важнейших редакционных решений в традиционных СМИ абсолютно не учитывал предпочтений аудитории, что удивительно, ведь «профессионалы в области СМИ, утверждающие, что они лучше знают, какой продукт нужен аудитории, похожи на условного шеф- повара, который бы заставлял всех посетителей его ресторана есть исключительно шпинат». Исследователь отмечает, что этот факт особенно негативен, учитывая, что вкусы сотрудников средств массовой информации и их аудитории очень часто не совпадают, что подтверждается исследованиями Сингера, Богарта и других медиааналитиков (Boczkowski, 2012: 1--12).

Распространение интернет-журналистики привело к фундаментальной трансформации понимания журналистами своей аудитории (Bermejo, 2009). Интерактивность цифровых каналов настолько выше, чем интерактивность традиционных СМИ, и инструменты, используемые для отслеживания аудитории, настолько совершеннее, что редакции получили огромный объем данных о предпочтениях аудитории, почти не прилагая усилий, -- объясняет он. Новые инструменты позволяют не просто провести вспомогательную проверку размера аудитории и ее демографии, но и проследить ее поведенческие паттерны.

«Детализация того, что мы знаем об аудитории сегодня, невероятна. Раньше мы могли видеть только количество уникальных пользователей. Теперь мы получаем данные о страницах, на которые приходят читатели и с которых они уходят, о показателях отказов, о среднем времени, которое аудитория проводит за просмотром видео, о показателях кликабельности отдельных материалов (dick-through rate, или CTR). Все это влияет на то, каким образом материалы размещаются на сайте и как издание делится ими в социальных сетях»³, -- отмечает Кристин Монтгомери (Montgomery, 2012). Автор теории рационализации аудитории Филипп Наполи пишет, что развитие технологий стало одной из основных причин включения аудитории в процесс контроля доступа (Napoli, 2016: 1--7).

Важно и то, что сегодня информация, которую СМИ получают с помощью систем веб-аналитики, более широко распространяется среди сотрудников редакции (Lee, Lewis, Powers, 2014). Этнографические исследования, проведенные в начале 2000-х гг. по всему миру, показывают, что теперь информация, полученная с помощью систем веб-аналитики, используется многими редакциями для принятия решений относительно публикуемого контента и что веб-трафик оказывает сильное влияние на решения, принимаемые сотрудниками редакций. Бочковски, последние исследования которого были посвящены работе редакций крупных южноамериканских газет и их веб-сайтов Кларин.ком (Clarin.com) и Ланасьон.ком (Lanacion.com), приходит к выводу, что журналисты все больше внимания обращают на то, какие материалы на их сайтах пользуются наибольшим успехом (Boczkowski, 2010: 147). Американские исследователи Ли, Льюис и Пауэрс выяснили, что редакторы, которые контролируют расположение материалов на веб-страницах, часто используют данные о количестве просмотров того или иного материала в качестве ориентира (Lee, Lewis, Powers, 2014: 515). Еще одно исследование провели голландские исследователи. На протяжении шести месяцев они анализировали печатные и онлайн-версии пяти крупнейших национальных газет Нидерландов и обнаружили, что «наиболее часто просматриваемые статьи с сайтов с большей вероятностью получали дальнейшее освещение» и чаще попадали на страницы бумажной версии (Welbers, Van Atteveldt, 2015: 1049).

Крис Андерсон документирует три основные тенденции: риторический сдвиг к понятию «генеративной, творческой аудитории», у которой есть свое видение того, как должны выглядеть СМИ, появление технологий, позволяющих получить почти бесконечный объем данных об аудитории, и распространение стратегий управления, которые признают значимость показателей вебсчетчиков. Андерсон отмечает, что журналистскую автономность, привычку писать, ориентируясь скорее на коллег, чем на аудиторию, сменяют ценности нового века (Anderson, 2007: 553). Памела Шумейкер соглашается, что можно говорить о цифровых формах контроля доступа, на этот раз уже со стороны аудитории. Предпочтения читателей все больше видны не только редакциям, специалистам в области средств информации, их друзьям, но и незнакомым людям -- например, через списки «самых просматриваемых» или «самых часто перепощиваемых» статей, которые сами СМИ все чаще показывают на своих главных страницах (Shoemaker, 2010: 55-77).

Важно отметить, что в России, насколько автор может судить, до сегодняшнего дня не было проведено ни одного этнографического исследования, целью которого было бы выявление влияния внедрения систем веб-аналитики на работу редакции. Для отечественной науки такие исследования представляли бы большую ценность.

Влияние систем веб-аналитики на работу редакции РБК

РБК (РосБизнесКонсалтинг) -- это крупнейший негосударственный медиахолдинг России, который c момента создания был одним из главных представителей деловой прессы в России. Деловые СМИ изначально были ориентированы на средний и высший класс общества (акционеров, менеджеров и т. д.) -- людей, прямо заинтересованных в получении и анализе деловой информации. Сама качественность деловой прессы определяется характером аудитории, которой необходима абсолютно достоверная информация. Отсюда -- особые подходы к ее сбору, анализу и т. п. Характером аудитории обусловлена и предметно-тематическая направленность деловых изданий: большинство статей в них имеют ярко выраженную прикладную направленность, опубликованная информация помогает принимать значимые для читателя решения (Вырковский, 2007: 78).

Свой веб-сайт руководство РБК описывает так: Rbc.ru -- это ленты новостей экономики, финансов и политики, аналитические материалы, комментарии и прогнозы, тематические статьи, интервью с крупнейшими российскими бизнесменами и политическими деятелями, позволяющие в режиме реального времени отслеживать все изменения в информационной картине дня и принимать эффективные бизнес-решения. На портале представлены все актуальные и эксклюзивные новости.

С 1998 г. РБК на протяжении десятилетия сохраняло лидерство в российском Интернете по посещаемости (до 4 млн посещений в месяц), а заявленные компанией продажи интернет-рекламы превышали продажи других крупнейших рекламных площадок, в том числе и интернет-гигантов вроде «Яндекса», Mail.ru, Rambler. В 2008 г. компания РБК была названа журналом Global Finance лучшей медиакомпанией на российском рынке в 2008 г.⁴

К 2015 г. аудитория сайта РБК в разы превышает аудиторию сайтов конкурентов -- издательского дома «Коммерсант» и газеты «Ведомости».

Рисунок 1 Посещаемость сайтов основных деловых СМИ России Источник: TNS

К 2014 г. сайт РБК также стал одним из лидеров цитируемости, по данным автоматизированной системы мониторинга средств массовой информации «Медиалогия». К этому моменту его аудитория, по данным самого холдинга, превысила 20 миллионов уникальных посетителей в месяц, которые просматривают 211 миллионов материалов. Ежедневно сайт посещает почти 2 миллиона уникальных посетителей, просматривая почти 7 миллионов материалов, говорится в отчетности компании⁵.

Выручка холдинга РБК от медиабизнеса составляет 3 миллиарда рублей, из которых почти две трети приходятся на доходы от интернет-рекламы. В 2015 г. медийный бизнес холдинга пытался сохранить объем выручки вопреки негативным рыночным тенденциям, и сотрудникам холдинга это удалось: рекламные продажи показали хоть и скромный, но прирост (+1%). Лучше остальных сегментов чувствовал себя Интернет, который вырос на 5%, несмотря на общерыночное снижение объемов интернет-рекламы на 2%. Быстрее всего росла выручка от мобильной рекламы -- на 65% за год, причем доля мобильной аудитории РБК в Интернете достигла 29%.

Во многом такие результаты объясняются умением редакции работать с данными, получаемыми с помощью систем веб-аналитики. Редакция и менеджмент медиахолдинга, понимая важность сохранения и наращивания аудитории, от размеров и качества которой зависят доходы издания, а значит, и его экономическая состоятельность, уделяет немало внимания анализу показателей систем веб-аналитики. Автор проводил этнографическое исследование с 1 июля 2015 г. по 31 июня 2016 г. Данные о посещаемости сайта РБК в этот период собирались с помощью сразу нескольких систем веб-аналитики, таких как Google Analytics, «Яндекс.Метрика» и AT Internet. Руководство редакции РБК, департамент маркетинга и менеджеры медиахолдинга, в состав которого входит сайт РБК, в рассматриваемый период использовали в качестве основного источника информации счетчик AT Internet, считая, что именно он дает наиболее полные и точные данные о поведении аудитории сайта.

Руководство холдинга и редакции (главный редактор, его заместители и редакторы отделов) каждое утро получали отчет о двадцати самых читаемых и пяти самых нечитаемых статьях за предыдущий день, с указанием нескольких ключевых характеристик для каждой из них: количестве просмотров, среднем времени, которое читатели проводили за чтением, и источниках трафика. Доступ к этим отчетам по запросу могли получить и другие сотрудники редакции -- например, журналисты, которым было интересно, как аудитория взаимодействует с их материалами.



Рисунок 2 Пример отчета, рассылаемого сотрудникам РБК отделом маркетинга

Среди данных, которые позволяет получить счетчик AT Internet, есть, например, информация о посещаемости каждого материала, среднем времени, которое читатели проводили за его чтением, поведении после прочтения материала: покинули они сайт или перешли по одной из гиперссылок на сайте, предлагающих ознакомиться с другими материалами, об источниках трафика, количестве перепостов в социальных сетях. Счетчик позволяет также отслеживать показатели просмотра каждого материала в реальном времени. Это помогало редакторам сайта выявлять интерес читателей к отдельным материалам и влияло на расположение материала на сайте.

В период, когда автор проводил этнографическое наблюдение, ежедневные утренние встречи редакции для обсуждения плана на день начинались с оглашения данных по трафику сайта за предыдущий день и читаемости отдельных статей. Озвученные данные всегда принимались в расчет при выборе новых тем для обсуждения. Например, видя интерес читателей к материалам, посвященным военному перевороту в Турции в июле 2016 г., редакция создает целый сюжет⁶, посвященный этой теме, где собираются новости, аналитические статьи, комментарии, фотогалереи -- всего более ста материалов. Аналогичная ситуация произошла с темой протеста дальнобойщиков в ноябре 2016 г., когда водители грузовых автомобилей в разных регионах России провели акции протеста, требуя отменить дорожные сборы с грузовиков массой более 12 тонн. Заметив интерес аудитории к первым материалам на эту тему, редакция приняла решение создать отдельный сюжет⁷ на сайте, в который вошло более 200 материалов различных жанров.

Данные о просмотрах материалов также влияли на их расположение на сайте РБК. Анализируя тепловую карту, заместитель главного редактора РБК Владимир Моторин, который отвечал за расположение материалов на главной странице, сопоставлял области экрана с более высокой средней скоростью кликов и определял, находится ли нужная ссылка или нужный контент в нужном месте. Например, пятнадцать материалов с наивысшими показателями кликабельности (dick-through rate, или CTR) оказывались на основном экране главной страницы сайта -- в блоке, который в первую очередь видели посетители сайта. Основной экран главной страницы при этом должен был оставаться актуальным и меняться в течение дня, поэтому статьи находились в главном блоке до тех пор, пока их CTR не падал ниже 6%. При падении CTR ниже этого уровня статья заменялись либо более свежими материалами, либо материалами с растущим CTR.



Рисунок 3 Расположение наиболее кликабельных материалов на странице РБК

Чуть менее популярные материалы или материалы, уже простоявшие достаточно долго в главном блоке, в зависимости от CTR либо перемещались на второй экран, либо убирались с главной страницы во вкладки, посвященные конкретным рубрикам -- политике, экономике, финансам и т. д. Популярность материалов при этом влияла не только на их расположение на сайте, но и на попадание в газетный номер, который, благодаря влиянию систем веб-аналитики на принятие редакционных решений, во многом стал напоминать витрину самых популярный материалов за день.

Так, материал, набравший больше всего просмотров 9 ноября 2015 г. (см. рис. 1), оказался главным на передовице газеты РБК за 10 ноября. На главной странице также даны ссылки на другие популярные материалы с сайта, касающиеся допингового скандала, и исследования редакции о том, «Чем владеет Кремль».

Рисунок 4 Расположение популярных материалов с сайта РБК в газете

Данные веб-аналитики влияли не только на расположение материалов на сайте, но и в конечном итоге на внешний вид самого сайта. Основываясь на результатах анализа взаимодействия читателей с сайтом, редакция РБК решила провести редизайн сайта. Описывая принципы, которыми руководствовалась редакция при создании нового сайта, директор по Ь2с-продуктам РБК Кирилл Титов объяснял, что каждое существенное изменение сначала проходит тестирование на малой доле аудитории и только при условии удовлетворения ряду критериев внедряется на 100% читателей. «Среди российских интернет-СМИ у РБК самая большая аудитория читателей, которая приходит на сайт напрямую, а не с помощью новостных агрегаторов, поисковых систем и прочего. Поэтому мы крайне бережно относимся к привычкам постоянных пользователей: каждое существенное изменение на rbc.ru сначала проходит тестирование», -- отмечал он.

Главным изменением во время редизайна 2016 г. стало внедрение «бесконечных страниц»: после прочтения статьи алгоритмы сайта автоматически подгружали пользователю другие новости из того же блока. Если читатель открывал материал об изменении ключевой ставки, сразу после ее прочтения ему открывалась статья на похожую тему -- например, об изменении курса доллара. «Бесконечная лента стала очень популярной, потому что избавляла пользователя от необходимости постоянных переходов между страницами», -- рассказывал Титов. Над разработкой и тестированием логики бесконечных страниц в РБК работали более полуго- да, на небольшом количестве читателей проверялись различные варианты реализации.

Версия, на которой в итоге остановилась редакция, тестировалась на 10% читателей сайта rbc.ru и показала впечатляющие результаты: прирост глубины визита на 15%, снижение отказов на 6% и увеличение суммарного времени, которое читатели проводили на сайте, почти на 10%.

Подробный анализ популярности материалов, выходящих на сайте РБК, позволял сегментировать аудиторию и контент, соотносить их, сопоставлять, удовлетворять существующий спрос определенных сегментов, стремясь при этом обеспечить главную функцию по освещению обязательных событий. Расширяя штат, увеличивая объем охватываемых инфоповодов, руководство редакции старалось оценивать эффект от этих изменений по ряду очень конкретных показателей, таких как количество популярных материалов, доля новой аудитории, частота возврата, глубина просмотра материалов и т. д.

Примером менеджерских решений, основанных на данных вебаналитики, можно назвать создание SMM-отдела (Social Media Marketing), который позволил медиахолдингу увеличить долю трафика из социальных сетей и узнаваемость среди новых аудиторий. «С каждой страницы РБК в социальных сетях в обычный день на сайт переходили 60--80 тысяч человек пользователей. После того как было принято решение при публикации материалов в социальных сетях давать к ним обширное объяснение, на страницу РБК в социальной сети Фейсбук (Facebook) каждый день стали подписываться по 200--300 человек -- притом что до этого подписывались по 20--30 человек. Среди самых популярных в России деловых СМИ -- на русском и английском языках -- по показателю People Talking About страница РБК оказалась на втором месте после Вол Стрит Джорнал (The Wall Street Journal)», -- объяснял руководитель отдела социальных медиа холдинга Ислам Абдуллабеков.

В конечном итоге инструменты веб-аналитики позволили редакции и менеджменту РБК перестать отталкиваться от экспертных мнений и добавить в редакционные процессы больше объективности, ориентируясь на данные о взаимодействии аудитории с сайтом. Благодаря такому анализу, редакции РБК удается не только удерживать, но и увеличивать аудиторию. К началу 2017 г. аудитория сайта составила 26,5 миллионов уникальных пользователей, увеличившись на 500 тысяч пользователей за год.



Заключение

Системы веб-аналитики -- это относительно новый инструмент для изучения предпочтений аудитории средств массовой информации, позволяющий редакциям СМИ без крупных затрат получить колоссальный объем данных о своих читателях/слушателях/зрителях. Теперь руководители СМИ могут не только проводить вспомогательную проверку размера аудитории и ее демографических показателей, но и прослеживать поведенческие паттерны аудитории, с точностью определять популярность каждой темы и каждого материала. Грамотный анализ данных, полученных с помощью систем веб-аналитики, может оказаться ключом к построению максимально продуктивных отношений со своей аудиторией, а значит, и к сохранению финансовой устойчивости изданий.

Изучение интересов аудитории, соответствие ее предпочтениям стало приоритетной стратегией для большинства средств массовой информации, -- показывают этнографические исследования, проводившиеся в начале 2000-х гг. по всему миру. Наблюдение автора за работой редакции одного из крупнейших российских независимых изданий -- РБК -- на протяжении года (с 1 июля 2015 г. по 31 июня 2016 г.) показывает, что и российские СМИ не стали исключением.

Редакция медиахолдинга, понимая важность сохранения и наращивания аудитории, от размеров и качества которой зависят доходы издания, а значит, и его экономическая состоятельность, уделяет немало внимания анализу показателей систем веб-аналитики. Данные о посещаемости сайта РБК в этот период собирались с помощью сразу нескольких систем веб-аналитики. Руководство холдинга и редакции (главный редактор, его заместители и редакторы отделов) каждое утро получали отчет о двадцати самых читаемых и пяти самых нечитаемых статьях за предыдущий день с указанием нескольких ключевых характеристик для каждой из них: количество просмотров, среднее время, которое читатели проводили за чтением, и источник трафика. Доступ к этим отчетам по запросу могли получить и другие сотрудники редакции -- например, журналисты, которым было интересно, как аудитория взаимодействует с их материалами.

В период, когда автор проводил этнографическое наблюдение, ежедневные утренние встречи редакции для обсуждения плана на день начинались с оглашения данных по трафику сайта за предыдущий день и читаемости отдельных статей. Озвученные данные всегда принимались в расчет при выборе новых тем для обсуждения. Данные о просмотрах материалов также влияли на их расположение на сайте РБК. Благодаря такому анализу редакции РБК удается не только удерживать, но и увеличивать аудиторию.



Примечания

1. Pew Research Center. State of media in 2016. Режим доступа: http://www. journalism.org/2016/07/07/pathways-to-news/

2. Левада-Центр. Доверие СМИ и готовность высказывать свое мнение, 2016. Режим доступа: https://www.levada.ru/2016/08/12/141n/

3. Montgomery C. Presentation to the Markkula Center for Applied Ethics: Santa Clara University, 2012. Режим доступа: http://www.youtube.com/watch?v=dOm9wRXfJY4

4. Global Finance. Russia`s biggest banks and companies -- 2008. Режим доступа: http://www.gfmag.com/awards-rankings/best-banks-and-fmancial-rankmgs/mssias- best-banks-and-companies-2008

5. ПАО «РБК». Годовой отчет компании -- 2016. Режим доступа: http://pics.v2. rbcholdmg.m/rbcholdrng_pics/media/files/6/49/87967565871081498744360401496.pdf

6. РБК. Военный переворот в Турции -- Сюжет. Режим доступа: https://www.rbc. ru/story/5789610d9a79478bff68809c

7. РБК. Протест дальнобойщиков -- Сюжет. Режим доступа: https://www.rbc.ru/ story/56436c299a79479d46010d42

Библиография

1. Афанасьева А., Блинова М., Борисяк Д, Вайсберг В. и др. Деловая журналистика / отв. ред. А. В. Вырковский. М.: МедиаМир, 2012.

2. Мурзин Д. А. Очерк типологии деловой прессы // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 10: Журналистика. 2003. № 2. С. 64--75.

3. Allen C. (2007) News directors and consultants: RTNDA's endorsement of TV journalism's “greatest tool.” Journal of Broadcasting & Electronic Media 51 (3): 424-437. DOI: 10.1080/08838150701457487

4. Anderson C. W (2011) Between creative and quantified audiences: Web metrics and changing patterns of newswork in local US newsrooms. Journalism 12 (5): 550-566/ DOI: 10.1177/1464884911402451

5. Bermejo F (2007) The Internet audience: Constitution and measurement. New York: Peter Lang. DOI: 10.1177/1461444808091227

6. Bermejo F. (2009) Audience manufacture in historical perspective: From broadcasting to Google. New Media & Society 11 (1-2): 133-154. DOI: 10.1177/1461444808099579

7. Beville H. M., Jr. (1988) Audience ratings: Radio, television, cable. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. DOI: 10.1080/00913367.1989.10673154 Boczkowski P. J., Mitchelstein E. (2012) How users take advantage of different forms of interactivity on online news sites: Clicking, e-mailing, and commenting. Human Communication Research 38 (1): 1-22. DOI: 10.1111/ j.1468-2958.2011.01418.x

8. Boczkowski P. J. (2010) News at work: Imitation in an age of information abundance. Chicago, IL: University of Chicago Press. DOI: 10.1080/14241277. 2011.616112.

9. Bogart L. (1966) Is it time to discard the audience concept? Journal of Marketing 30 (1): 47-54. DOI: 10.1177/002224296603000111

10. Buzzard K. S. & James W. (2003) Seiler of the American Research Bureau.

11. Journal of Radio Studies 10 (2): 186-201. DOI: 10.1207/s15506843jrs1002 4

12. Chappell M. N., & Hooper, C. E. (1944) Radio audience measurement. New York: Stephen Daye. DOI: 10.1086/219950

13. Dalghren P. (1996) Media Logic in Cyberspace: Repositioning Journalism and its Publics. Journal of the European Institute for Communication and Culture 3 (3): 59-72. DOI 10.1080/13183222.1996.11008632

14. Gans H. J. (2004) Deciding What's News: A Study of CBS Evening News, NBC Nightly News, Newsweek, and Time. Chicago, IL: Northwestern University Press. DOI: 10.1080/08821127.2005.10677988

15. Gitlin T. (2000) Inside prime time. Berkeley, CA: University of California Press. Handel L. (1950) Hollywood looks at its audience: A report of film audience research. Urbana, IL: University of Illinois Press. DOI: 10.1086/617779

16. Hurwitz D. (1984) Broadcasting ratings: The missing dimension. Critical Studies in Mass Communication 1(2): 205-215. DOI: 10.1080/15295038 409360031

17. James E. (1937). The development of research in broadcast advertising. Journal of Marketing 2 (2): 141-145. DOI: 10.2307/1245908

18. Kaushik A. (2009) Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and the Science of Customer Centricity. Indianapolis: Wiley.

19. Lee, Lewis, Powers (2014). Audience Clicks and News Placement. A Study of Time-Lagged Influence in Online Journalism. Communication Research 41 (4): 505-530. DOI: 10.1177/0093650212467031

20. McChesney R. (1993) Telecommunications, mass media, & democracy: The battle for the control of U.S. broadcasting, 1928-1935. New York: Oxford University Press. DOI: 10.2307/3117250

21. Napoli P (2010) Audience Evolution: New Technologies and the Transformation of Media Audiences. New York: Columbia University Press.

22. Newman K. M. (2004) Radio active: Advertising and consumer activism. Berkeley, CA: University of California Press.

23. Shlezinger P (1987) Putting `Reality' Together: BBC News. New-York: Methuen. DOI: 10.1080/08821127.1989.10731188

24. Shoemaker P, Johnson P, Seo H., Wang X. (2012) Readers as gatekeepers of online news: Brazil, China, and the United States. Brazilian Journalism Research 6 (1): 55-77. DOI: 10.25200/BJR.v6n1.2010.226

25. Silvey R. (1974) Who's listening? The story of BBC audience research. London: George Allen & Unwin Ltd.

26. Ward D.B. (1996) Tracking the culture of consumption: Curtis Publishing Company, Charles Coolidge Parlin, and the origins of market research, 1911--1930. PHD dissertation: 10.01.10. University of Maryland.

27. Welbers K., Van Atteveldt W, Kleinnijenhuis J., Ruigrok N., Schaper J. (2015) News selection criteria in the digital age: Professional norms versus online audience metrics. Journalism 17 (8): 1037-1053. DOI: 10.1177/ 1464884915595474

28. Global Finance. Russia`s Biggest Banks and Companies. Available at: http://www.gfmag.com/awards-rankings/best-banks-and-financial-rankings/ russias-best-banks-and-companies-2008

29. Levada Center. Doverie SMI i gotovnost` vyskazyvat` svoe mnenie, 2016 [Confidence in the Media and Readiness to Voice One's Opinion, 2016]. Available at: https://wwwlevada.ru/2016/08/12/14111/

30. Montgomery C. Presentation to the Markkula Center for Applied Ethics: Santa Clara University, 2012. Available at: http://www.youtube.com/watch7v =dOm9wRXfJY4

31. Pew Research Center. State of Media in 2016. Available at http://www. journalism.org/2016/07/07/pathways-to-news/

32. PJSC RBC. Godovoy otchet kompanii -- 2016. [The Company's Annual Report -- 2016]. Available at: http://pics.v2.rbcholding.ru/rbcholding_pics/ media/files/6/49/87967565871081498744360401496.pdf

33. RBC. Protest dal'noboyschikov -- syuzhet. [Truck Drivers' Protest -- a storyline]. Available at: https://wwwrbc.ru/story/56436c299a79479d46010d42 RBC. Voenniy perevorot v Turcii -- syuzhet. [A Military Coup in Turkey -- a storyline]. Available at: https://www.rbc.ru/story/5789610d9a79478bff68809c

References

1. Allen C. (2007) News Directors and Consultants: RTNDA's Endorsement of TV Journalism's “Greatest Tool.” Journal of Broadcasting & Electronic Media 51 (3): 424-437. DOI: 10.1080/08838150701457487

2. Anderson C. W (2011) Between Creative and Quantified Audiences: Web Metrics and Changing Patterns of Newswork in Local US Newsrooms. Journalism 12 (5): 550-566/ DOI: 10.1177/1464884911402451

3. Bermejo F (2007) The Internet Audience: Constitution and Measurement. New York: Peter Lang. DOI: 10.1177/1461444808091227

4. Bermejo F. (2009) Audience Manufacture in Historical Perspective: From Broadcasting to Google. New Media & Society 11 (1-2): 133-154. DOI: 10.1177/ 1461444808099579

5. Beville H. M., Jr. (1988) Audience Ratings: Radio, Television, Cable. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. DOI: 10.1080/00913367.1989.10673154

6. Boczkowski P. J., Mitchelstein E. (2012) How Users Take Advantage of Different Forms of Interactivity on Online News Sites: Clicking, e-mailing, and commenting. Human Communication Research 38 (1): 1-22. DOI: 10.1111/j. 1468-2958.2011.01418.x

7. Boczkowski P. J. (2010) News at Work: Imitation in an Age of Information Abundance. Chicago, IL: University of Chicago Press. DOI: 10.1080/ 14241277.2011.616112

8. Bogart L. (1966) Is it Time to Discard the Audience Concept? Journal of Marketing 30 (1): 47-54. DOI: 10.1177/002224296603000111

9. Buzzard K.S. & James W (2003) Seiler of the American Research Bureau. Journal of Radio Studies 10 (2): 186-201. DOI: 10.1207/s15506843jrs1002_4 Chappell M.N., & Hooper, C.E. Radio Audience Measurement. New York: Stephen Daye, 1944. DOI: 10.1086/219950

10. Dalghren P. (1996) Media Logic in Cyberspace: Repositioning Journalism and Its Publics. Journal of the European Institute for Communication and Culture 3 (3): 59-72. DOI 10.1080/13183222.1996.11008632

11. Gans H. J. (2004) Deciding What's News: A Study of CBS Evening News, NBC Nightly News, Newsweek, and Time. Chicago, IL: Northwestern University Press. DOI: 10.1080/08821127.2005.10677988

12. Gitlin T. (2000) Inside Prime Time. Berkeley, CA: University of California Press.

13. Handel L. (1950) Hollywood Looks at Its Audience: A Report of Film Audience Research. Urbana, IL: University of Illinois Press. DOI: 10.1086/617779

14. Hurwitz D. (1984) Broadcasting Ratings: the Missing Mimension. Critical Studies in Mass Communication 1 (2): 205--215. DOI: 10.1080/15295038409360031 James E. (1937). The Development of Research in Broadcast Advertising. Journal of Marketing 2 (2): 141-145. DOI: 10.2307/1245908

15. Kaushik A. (2009) Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and the Science of Customer Centricity. Indianapolis: Wiley.

16. Lee, Lewis, Powers (2014). Audience Clicks and News Placement. A Study of Time-Lagged Influence in Online Journalism. Communication Research 41 (4): 505-530. DOI: 10.1177/0093650212467031

17. McChesney R. (1993) Telecommunications, Mass Media, & Democracy: The Battle for the Control of U.S. Broadcasting, 1928--1935. New York: Oxford University Press. DOI: 10.2307/3117250

18. Murzin D. (2003) Ocherk tipologii delovoy pressy [An Essay on Typology of the Business Press]. Vestn. Mosk. un-ta. Ser. 10:Zhurnalistika 2. (In Russian) Napoli P. Audience Evolution: New Technologies and the Transformation of Media Audiences. New York: Columbia University Press.

19. Newman K.M. (2004) Radio Active: Advertising and Consumer Activism. Berkeley, CA: University of California Press.

20. Vyrkovskiy A. V (ed.) (2012) Delovaya zhurnalistika [Business Journalism]. Moscow: MediaMir Publ. (In Russian)

21. Shlezinger P. (1987) Putting `Reality' Together: BBC News. New-York: Methuen. DOI: 10.1080/08821127.1989.10731188

22. Shoemaker P., Johnson P., Seo H., Wang X. (2012) Readers as Gatekeepers of Online News: Brazil, China, and the United States. Brazilian Journalism Research 6 (1): 55-77. DOI: 10.25200/BJR.v6n1.2010.226

23. Silvey R. (1974) Who's Listening? The Story of BBC Audience Research. London: George Allen & Unwin Ltd.

24. Ward D.B. (1996) Tracking the Culture of Consumption: Curtis Publishing Company, Charles Coolidge Parlin, and the Origins of Market Research, 1911-- 1930. PHD dissertation: 10.01.10. University of Maryland.

25. Welbers K., Van Atteveldt W, Kleinnijenhuis J., Ruigrok N., Schaper J. (2015) News Selection Criteria in the Digital Age: Professional Norms versus Online Audience Metrics. Journalism 17 (8): 1037-1053. DOI: 10.1177/1464884915595474

Размещено на Allbest.ru

...