A Facebook és a Google irányítja az olvasókat
A cikkekre mutató hivatkozások alapján leginkább a Facebook és a Google tereli a forgalmat, de érdemes megfontolni, hogy milyen tartalmat melyik oldalra céloznak jobban a felhasználók, mert szignifikánsan elkülönül a két óriás a népszerűsége a témák mentén.
Nem mindegy, hogy melyik témára hol talál rá az olvasó, mert míg a Facebookon a felhasználók inkább az életmódhoz és a szórakozáshoz kapcsolódó oldalakat nyitják meg, addig a Google inkább a technológia, az üzlet és a sport felé terel hatékonyabban olvasókat - állapította meg a digitális média tartalomelemzésével és közönségfigyeléssel foglalkozó Parse.ly több mint 10 millió angol nyelvű tavalyi cikket feldolgozó kutatása. A témakörökhöz tartozó külső hivatkozások alapján szignifikánsan megállapítható, hogy melyik cikkre honnan kattintanak a legtöbben, továbbá az is, hogy milyen típusú eszközről érkezett a forgalom, és melyik témakörbe nagyjából mennyi cikk tartozik.
A cég négy éve elemzi folyamatosan a forgalmi adatokat, melynek során azt vette észre, hogy a Facebook mint hírforrás egyre inkább átveszi a vezetést a Google-től, mellettük pedig a kisebb oldalak "long tail" hivatkozásai folyamatosan zsugorodnak. Átlagosan a tavalyi évben a Facebook a teljes látogatottság 39 százalékának volt forrása, addig a Google 35 százaléknyi olvasót mozgatott meg. Ezen belül lényeges különbségek mutatkoznak, hogy melyik témára honnan kattint a legtöbb olvasó - előfordulnak köztük olyanok is, amelyeknél továbbra is nagy hangsúly van a kisebb oldalak, közösségek hivatkozásain.
Részlet a témakörökből és hogy azokra honnan kattintanak az olvasók (Forrás: Parse.ly)
Főleg az életmód témakörébe tartozó cikkek emelkednek ki a grafikonról, amelyek közé 110 ezer cikk sorolható a mintából. Ezekre pedig 87 százalékban a Facebook-hivatkozások alapján jutottak el az olvasók, és csak 6,7 százalékban a Google keresésekből. Döntő többségben mobilon böngésznek a felhasználók ebben a témakörben (63 százalék), de az asztali gépes használat is kiemelkedik (32 százalék) a tablettel szemben (6 százalék). A cikkekben előforduló leggyakoribb szavak közé például az élet, a világ, az óra és a "nők" tartoznak.
Leginkább Google-höz kötődő témának az álláshirdetések tűnnek, amelyekre 84 százalékban a keresőből jutnak el a felhasználók, és csak 12 százalékban a Facebookról - mellettük pedig a 3,7 százalékos arány az "egyéb" oldalakról szinte elhanyagolhatónak tűnik. Érdekes módon a LinkedIn ebben az esetben nem tűnik fel a "hosszú-farok" tartalmak között sem - ezzel szemben például az oktatás és kutatás témakörében a cikkeknél 1,7 százalékos forgalmat generál. Az álláshirdetések megtekintésekor is a mobilos forgalom vezet, 48 százalékban erről tekintik meg a felhasználók a hirdetéseket, 44 százalékban pedig asztali gépről.
Érdemes a technológiai témájú cikkeket is jobban megvizsgálni, amelyek közé 67 ezer cikk tartozott a mintában - ezeket 60,8 százalékban a Google hivatkozásai alapján találták meg a felhasználók, míg 21,3 százalékban a Facebook és 18 százalékban egyéb oldalak alapján. A harmadik kategóriába tartozik többek közt a Google Hírek aloldal és a Twitter nagyjából 3-3 százalékkal, továbbá a Yahoo, a Reddit, a Flipboard és a Bing is megjelenik 1-2 százalékos arányban. A témához kötődő cikkekben az egyetem, autó, technológia, komponens és Windows szavak voltak a legnépszerűbbek. Érdekes módon ezekre a cikkekre 54 százalékban asztali gépről kattintottak a felhasználók, pedig más témaköröknél döntő többségben a mobil az elsődleges.
Technológia témakör (Forrás: Parse.ly)
Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.
Legtöbb tartalom a sport témakörébe tartozik 210 ezer cikkel, ahol a Google nagyjából a kattintások felét fedi le, a Facebook pedig a 20 százalékát - az "egyéb" oldalak 30 százalékos aránya mellett. Ebben az esetben a Twitter egészen magas (10,6 százalék) arányban tereli az olvasókat a tartalmak felé, a másik fontos szereplő pedig a Bleacher Report sportoldal (4,7 százalék). A megtekintések több mint fele mobilról érkezik (52 százalék) az asztali gépek másodlagos szerepe (36 százalék) mellett.
Az "egyéb" oldalak forgalomterelő szerepe leginkább az üzleti és pénzügyi híreknél emelkedik ki, ahol az arányuk 39 százalékos, a Google 47 százalékos befolyása mellett. Jobban megvizsgálva az egyéb oldalak közül 7,2 százalékot is valójában a Google Hírek aloldala jelent, további fontos tényező még a Twitter (6,7 százalék) és a LinkedIn (4,8 százalék). Ráadásul ez az a témakör, amelyben a legfontosabb szerep jut az asztali böngészésnek (56 százalék), és csak ezt követi a mobilos forgalom (37 százalék) - ezenkívül egyedül a technológia témakörében emelkedik az asztali gépek aránya ötven százalék fölé.
A Twitter témától függően 1-10 százalék közötti kattintást tud generálni a hivatkozásokkal. A Reddit pedig az oktatás és kutatás, a technológia, az üzleti és pénzügyi hírek, az amerikai és egyéb politikai cikkek kapcsán mérvadó, de ezekben az esetekben is csak mindössze 0,5-1,5 százalékban. Megjelenik még az egyéb oldalak között az eddig felsoroltakon kívül például a Drudge Report amerikai konzervatív politikai híraggregáló oldal (oktatás és kutatás téma), a News360 hírolvasó app, a StumbleUpon felfedezőmotor, a Flipboard és a Pinterest - de erősen témafüggő, hogy melyik oldal hol jelenik meg.
Az adatok alapján a szerkesztőségek jobban eldönthetik, hogy a különböző típusú cikkeket hol érdemes népszerűsíteni, illetve hogyan lehetne növelni a forgalmi források különbözőségét.
Metodológia
A kutatást a digitális média elemzésével foglalkozó Parse.ly végezte saját 1000 oldalas hálózata és adatbázisa alapján, amely 12 milliárdos megtekintést generál havonta. Emiatt a kutatás nem is reprezentatív a teljes webre nézve, de az egyes kategóriák közötti jelentős eltolódásokat jól illusztrálja. A szövegek közül kizárta a cég azokat a tartalmakat, amelyek nem angol nyelvűek voltak vagy kevesebb mint 600 karaktert tartalmaztak. Így végül több mint 10 millió cikket vizsgált meg a kutatáshoz, amelyekből eltávolította az általános szavakat, majd az Apache Spark nyílt forrású szoftvert használta a szövegkorpusz vektorizálásához, és az LDA (Latent Dirlichet Allocation) témamodellező algoritmusával tárta fel a cikkeket. A kutatók 100 ezer szavas szótárral dolgoztak, és azokat a témákat keresték, amelyek kiemelkednek a többi közül. A jelentés csak azokat a cikkekre hivatkozik, amelyek egyértelműen csak egy kategóriába tartoztak, ami nagyjából 1 millió cikket jelent - ezeket pedig 14 milliárdan tekintették meg a vizsgált időszakban. A megjelenő százalékos arányok a külső forgalmat mutatják, a kutatás a belső és a "dark" hivatkozásokat kiszűrte.