Адаптация, A/B тестирование и аналитика: как BuzzFeed оптимизирует новости, чтобы они лучше соответствовали потребностям аудитории

Автор Shan Wang
Oct 30, 2018 в Miscellaneous

Многие публикации BuzzFeed – от видео в Facebook до тестов и листиклов – становятся вирусными благодаря адаптации к платформам с наиболее восприимчивой к соответствующим темам аудиторией и постоянному A/B тестированию.

В четверг, выступая в Массачусетском технологическом институте, инженер по инфраструктуре BuzzFeed Вальтер Менендес рассказал о стратегии своей компании. По его словам, не существует никакого "секретного соуса" – многие другие цифровые издатели используют такую же тактику (хотя Менендес признался, что BuzzFeed использует внутренние критерии и тесты, о которых он предпочитает не говорить).

"Основной секрет, по-моему, в том, что для нас самое главное – это люди. Думая о подходах к созданию контента, мы в первую очередь фокусируемся на вовлечении конечного потребителя и на том, какие эмоции эти люди будут испытывать, прочитав наш контент, – сказал Менендес. – Для нас важно не просто оптимизировать контент "для глаз" – хотя мы и этому уделяем внимание. Важнее гораздо более существенное взаимодействие, не только информация о том, что пользователь увидел страницу, "лайнул" ее, а потом ушел. Для нас важно, какую работу выполняет эта часть контента". 

Эта стратегия отлично работает. Более 50 процентов трафика BuzzFeed приходит с распределенных платформ. Сервис использует специальную формулу, позволяющую измерить, сколько трафика на каждый пост приходит с Facebook, Twitter и т. д., по сравнению с трафиком с домашней страницы BuzzFeed. И аналитики видят, что распределенные платформы приносят сервису больше трафика. "Мы хотим, чтобы приходящий на наш сайт трафик "дотягивался" до как можно более далеких пользователей", – сказал Менендес.

Планирование начинается на стадии идей историй: какие темы будут интересны определенным частям онлайн-аудитории, кто гарантированно отреагирует на историю – позитивно либо негативно? Менендес называет несколько тем: животные, музыка, секс, фандомы, знаменитости и викторины. Другой успешный формат: агрегация контента, успешного на одних платформах, и использование его на других: таким образом аудитория Facebook получает доступ к контенту, популярному, скажем, на Tumblr – к постам, которые эти люди иначе не увидели бы, потому что они не используют Tumblr (например, история с постом "Какого цвета это платье?", опубликованным на сайте Tumblr; фотография была перепечатана на BuzzFeed и вызвала много споров). 

"Мы хотим, чтобы наша аудитория взаимодействовала с контентом так, как мы предсказываем. Мы делаем ставку: мы предполагаем, что пользователи отреагируют так-то, если мы напишем материал определенным образом. Это то, что мы имеем в виду, говоря о "контролировании настроений". Мы предполагаем, что контент произведет такой-то эффект – и в результате аудитория станет активно им делиться". 

BuzzFeed собирает огромное количество данных как со своего сайта, так и с распределенных платформ: например, когда, откуда и с какого устройства пользователи открыли пост. Это помогает решать, когда публиковать определенный контент, на каких платформах это лучше делать. Тесты, например, лучше всего работают по выходным.

Специалисты по анализу данных BuzzFeed могут использовать эти данные для более сложных вычислений. Аналитики следят за изменением трафика с разных источников в режиме реального времени (всплеск трафика, приходящего с новой платформы, возможно, означает, что BuzzFeed следует публиковать на этой платформе больше контента). 

Эти данные также используют различные боты Slack, отправляющие уведомления, когда характеристики публикации достигают определенной величины или когда контент соответствует определенной цели, – эта информация помогает BuzzFeed определить, например, какой контент стоит перевести на другие языки. Опубликованный пост при этом не выглядит как один и тот же пост: посетители BuzzFeed.com видят разные его версии – различной длины, с разными заголовками и по-разному оформленные – до тех пор, пока через пару часов редакторы не выберут наиболее выигрышный вариант (впоследствии они могут снова изменить пост). 

"Мы проводим A/B тестирование практически всего, – сказал Менендес, – не только заголовков, но и тамбнейлов для Facebook или Twitter: иногда люди даже не видят текста, они видят только картинку, которая заставляет их обратить внимание на пост и сказать: "Погоди-ка! Что это значит?".

Этот пост впервые был опубликован в Nieman Lab и публикуется IJNet с разрешения.

Источник фотографии dirkcuys, лицензия CC сайта Flickr.