Para mejorar el tráfico desde redes sociales, Chartbeat - una compañía de tecnología que proporciona datos y análisis a editores globales -, sugiere que los responsables de analítica se hagan tres preguntas iniciales tomando en consideración los datos.
- ¿Qué canales sociales están remitiendo lectores a su sitio? ¿Son los habituales (es decir, Facebook y Twitter) o hay algo que sea una sorpresa?.
- Al comparar visitantes nuevos y recurrentes, ¿hay contenidos que son mucho más consumidos entre los lectores más leales, pero que no necesariamente atraen a nuevas audiencias?.
- ¿Existe una forma alternativa de promover estas historias para atraer a nuevos visitantes en función de lo que ya sabe sobre su audiencia?.
Una vez analizados esos datos, apunta Chartbeat, el siguiente paso es poner en práctica esos supuestos. Las opciones incluyen:
- Publicar el contenido deseado en sus cuentas sociales y ver si esa publicación, creada de la manera que ofrezca el mayor impacto, en realidad atrajo a más lectores a su historia.
- Si hay poca participación en sus historias después de que los lectores hacen clic en el enlace, “pruebe con un enfoque diferente. Por ejemplo, nuestros datos muestran que usar comillas o probar una imagen diferente con su publicación puede ayudar”.
Experimentar con diferentes horas al día
La investigación de Chartbeat sugiere que el tráfico social tiene un rendimiento sustancialmente inferior al tráfico general desde la mañana hasta las primeras horas de la tarde, y supera sustancialmente al tráfico general durante las tardes y noches.
Si su objetivo es llegar a un público más amplio, “desde la tarde hasta la noche es el mejor momento para atraer lectores en las redes sociales y hacer que hagan clic en su sitio. Dicho esto, esto puede variar en función de su propio enfoque de contenido y estrategias de promoción, así que asegúrese de experimentar y encontrar los momentos en los que obtiene la mayor cantidad de tráfico de su audiencia única”, apuntan desde Chartbeat.
Informe de Chartbeat: https://blog.chartbeat.com/2020/09/16/social-referral-data-experiments/
Foto de: https://academiadeconsultores.com/
Fuente: laboratoriodeperiodismo.org
