Oramai il termine data-driven marketing è sdoganato e spesso usato a sproposito. Sia chiaro, è fondamentale a valutare le operazioni di advertising, ma c’è modo e modo di valutare il dato. Ci dimentichiamo troppe volte che le persone sono guidate dai desideri che vengono tradotti in parole e queste stesse parole devono servire a collegare le persone al brand, servizio o prodotto.
I team di content marketing lavorano duramente per creare contenuti accattivanti, ma hanno un punto cieco naturale: sono troppo vicini alle loro creazioni (i blog, la leadership di pensiero e i marketing media mix) per vederli e valutarli attraverso gli occhi del pubblico.
Ingaggiare ed intrattenere, ingaggiare ed intrattenere, ingaggiare ed intrattenere, lo sentirete ripetuto all’infinito, ma potete capire che un “misero” tasso d’interazione percentuale misto a costo per engagement non può decidere se una data attività abbia funzionato o meno.
Come facciamo ad emergere nel traffico di contenuti? Come possiamo misurare le parole? Vogliamo fare un A/B test e scegliamo il contenuto migliore in base al tasso di conversione, e se il vero valore fosse nel contenuto che abbiamo scartato? Come facciamo a saperlo?
Gli strumenti di intelligenza artificiale ci aiutano a comprendere la qualità dei contenuti
Oggi grazie ai progressi dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'intelligenza artificiale abbiamo la possibilità di utilizzare una nuova generazione di strumenti tecnologici che possono testare contenuti valutando leggibilità e chiarezza con il fine di comprendere quali elementi vanno al cuore della user experience.
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Questi meccanismi possono portare le organizzazioni ad affrontare una valutazione oggettiva delle proprie attività di content marketing, discostandosi da un approccio soggettivo, spesso irto di attriti editoriali, a un approccio obiettivo basato su metriche specifiche e precise.
Cosa significano i termini "leggibilità" e "chiarezza"
La chiarezza del contenuto riguarda l'esperienza dell'utente, nella fattispecie, ci fa capire quanto sia difficile o facile leggere un determinato testo. Perché è così importante? Sappiamo dalle neuroscienze che l'elaborazione delle parole comporta un carico cognitivo molto maggiore sul cervello rispetto alle immagini, inoltre, gli intervalli di attenzione risultano essere sempre più brevi, ciò significa che i visitatori hanno una tolleranza inferiore e pertanto meno tempo da perdere per la comprensione di un testo.
Alcuni studi mostrano che anche persone altamente istruite si stancano molto presto a leggere e non sono disposte a spendere la propria energia mentale per analizzare e interpretare un testo. Fortunatamente, oggi possiamo utilizzare diversi strumenti che ci forniscono variabili quantitative come, per esempio, l'indice Flesch Reading Ease. Creato da Rudolf Flesch negli anni '50, questo sistema calcola la sillaba media per parola e la densità delle frasi lunghe assegnando un punteggio di leggibilità.
Esiste uno standard di "buona leggibilità"?
Non esiste una taglia adatta a tutti, ma lo standard auspicabile di leggibilità per le comunicazioni aziendali è di livello otto o inferiore. Si dovrebbero limitare le frasi lunghe: abbreviando le frasi è possibile rendere anche gli argomenti tecnici più leggibili e coinvolgenti senza alcun dumbing down. La migliore scrittura rende gli argomenti complessi facili da comprendere.
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Il problema della chiarezza non è nuovo, nel 2010, il presidente Barack Obama ha firmato il Plain Language Act per rendere il contenuto creato dal governo degli Stati Uniti meno denso e confuso. Le agenzie federali si sono dunque dovute adattare cercando di usare "linguaggio semplice" per comunicare in modo più chiaro con i cittadini.
Non esiste una legge equivalente nella lingua comune del settore commerciale, ma, dato il modo in cui i brand si contendono l'attenzione del pubblico, dovrebbero iniziare ad affrontare questo tema volontariamente.
Come eseguire la valutazione del contenuto
Prima di tutto sarà fondamentale "educare" le persone, sia all'esterno dell'organizzazione, sia all'interno. Far sì che le persone cambino le loro abitudini di scrittura è tutt'altro che banale e per niente facile, chi guida le organizzazioni dovrebbe adottare un approccio "persone, processo, strumenti".
Dopo aver impostato correttamente i processi che le persone dovrebbero eseguire, si può passare all'analisi e alla valutazione degli strumenti più efficaci utilizzabili per poter raggiungere gli obiettivi.
Uno dei maggiori vantaggi di questi nuovi strumenti è la possibilità di misurare la leggibilità con metriche obiettive: si passa quindi dalle opinioni soggettive alla misurazione quantitativa, queste misure facilitano l'attrito editoriale tra i content creator ed i publisher.
Le aziende dovrebbero considerare una soluzione su due fronti: gli strumenti utili a migliorare la chiarezza dei testi prodotti dagli scrittori possono aiutarli a misurare, modificare e revisionare il lavoro secondo una metrica di leggibilità concordata prima dell'invio.
Gli strumenti di controllo per i team di content marketing consentono il controllo, la disamina e la valutazione dei contenuti all'interno dell'azienda, strumenti che consentono agli editori e ai contenuti di raggiungere una qualità di benchmark nel tempo, tenere traccia della leggibilità (e dell'impegno) degli scrittori e del lavoro pubblicato.
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Sebbene l'analisi dei dati web possa mostrare visualizzazioni di pagina, tempi di permanenza e percorsi di utilizzo, non rivelerà problemi con il contenuto stesso (ed è in questa fase che sorgono i veri problemi). Anziché ossessionare gli addetti al back-end a trovare i motivi delle scarse prestazioni dei contenuti, si ha oggi la necessità di un investimento in tecnologia in grado di migliorare i contenuti sul front-end, adattando le parole a come il cervello del pubblico desidera elaborarle.
Adottare le misure necessarie
Le aziende dovranno dunque iniziare ad investire massicciamente sui sistemi di gestione dei contenuti cercando nuove vie per migliorare il percorso degli utenti sul sito.
L'automazione ora ci consente di misurare e trovare i problemi in milioni di contenuti e parole, gli umani possono quindi concentrarsi sulla modifica e sulla correzione di quelle parole per renderle più chiare e più facili da leggere, con l'obiettivo di aumentare la comprensione e l'ingaggio.
