Você publica um conteúdo.
Depois de algum tempo, abre os dados para acompanhar o desempenho.
E encontra números que não parecem bons.
Poucas visualizações.
Poucos cliques.
Poucas impressões.
Uma retenção abaixo do que você esperava.
É nesse momento que muita gente comete um erro importante.
Olha para o número, interpreta aquilo como um fracasso e muda tudo.
Troca o tema.
Muda o formato.
Abandona a estratégia.
Começa a produzir outra coisa.
E, às vezes, recomeça do zero.
Mas existe uma forma mais útil de olhar para as métricas.
Em vez de perguntar apenas:
?Esse número está bom ou ruim??
você pode perguntar:
?O que esse número está tentando me mostrar??
Essa mudança parece pequena.
Mas transforma completamente a maneira como você analisa um conteúdo.
Porque uma métrica não precisa ser uma sentença sobre o seu trabalho.
Ela pode ser uma informação para ajudar você a tomar a próxima decisão.
Métrica não é diagnóstico pronto
Esse é o primeiro ponto que precisa ficar claro.
Uma métrica mostra um comportamento.
Ela não necessariamente explica sozinha por que aquele comportamento aconteceu.
Imagine que um vídeo tenha poucas visualizações.
Esse dado, isoladamente, não permite concluir que o conteúdo é ruim.
Talvez poucas pessoas tenham recebido o vídeo.
Talvez o tema tenha pouca demanda.
Talvez o título ou a miniatura não tenham despertado interesse.
Talvez o conteúdo ainda esteja no início de sua distribuição.
Talvez exista outro fator que você ainda não identificou.
O número mostra o que aconteceu.
A análise tenta entender por quê.
E a decisão vem depois.
Por isso, existe uma sequência muito mais inteligente:
Observar ? questionar ? interpretar ? testar ? observar novamente.
Não:
Ver número ruim ? mudar tudo.
Essa diferença é fundamental para quem está construindo um projeto de conteúdo.
Comece perguntando onde está o problema
Uma maneira simples de interpretar métricas é pensar no caminho que uma pessoa percorre até consumir seu conteúdo.
Primeiro, ela precisa ter a oportunidade de encontrar o conteúdo.
Depois, precisa se interessar o suficiente para clicar.
Depois, precisa continuar consumindo.
E, dependendo do objetivo daquele conteúdo, pode ainda seguir para outro artigo, outro vídeo, uma página ou alguma próxima etapa.
Podemos simplificar assim:
Exposição ? Interesse ? Consumo ? Continuidade
Cada etapa produz sinais diferentes.
E esses sinais podem ajudar a localizar onde existe uma oportunidade de melhoria.
Por exemplo:
- muitas impressões e poucos cliques podem indicar um problema na apresentação;
- bons cliques e baixa retenção podem indicar que a expectativa criada não está sendo sustentada;
- poucas impressões e boa resposta de quem chega podem indicar que o conteúdo ainda precisa de mais distribuição;
- bom consumo, mas pouca continuidade, pode indicar que falta uma próxima etapa clara.
Essas situações não são fórmulas matemáticas.
São hipóteses de análise.
E essa palavra é importante.
Hipótese.
Você observa o comportamento, formula uma possibilidade e procura outros sinais antes de tomar uma decisão.
Muitas impressões + poucos cliques
Esse é um dos exemplos mais fáceis de visualizar.
Imagine que seu conteúdo esteja sendo apresentado para muitas pessoas.
As impressões estão acontecendo.
Mas poucas pessoas clicam.
O que isso pode ensinar?
Talvez o conteúdo esteja sendo mostrado para um público que não considera aquele assunto relevante.
Talvez o título não esteja despertando curiosidade suficiente.
Talvez a miniatura não esteja comunicando bem o que a pessoa encontrará.
Talvez a apresentação esteja genérica.
Ou talvez exista uma diferença entre aquilo que o conteúdo promete e aquilo que o público está procurando naquele momento.
Perceba que nenhuma dessas possibilidades significa automaticamente que o conteúdo precisa ser descartado.
O primeiro passo pode ser analisar a apresentação.
O conteúdo pode estar bom, mas a porta de entrada não
Imagine um artigo chamado:
?Algumas Considerações Sobre Conteúdo Digital?
O assunto pode ser excelente.
Mas o título não deixa muito claro qual problema será resolvido.
Agora imagine outro título:
?Como Criar Conteúdo Sem Ficar Sem Ideias Toda Semana?
A proposta é mais específica.
A pessoa consegue identificar rapidamente se aquele conteúdo tem relação com o problema dela.
O mesmo princípio vale para vídeos, páginas e outros formatos.
Antes de concluir que o conteúdo não interessa, pergunte:
?Será que as pessoas não querem esse conteúdo ou simplesmente não entenderam por que deveriam entrar nele??
Essa pergunta pode evitar mudanças desnecessárias.
Bons cliques + baixa retenção
Agora vamos para uma situação diferente.
O conteúdo está recebendo cliques.
As pessoas demonstram interesse suficiente para entrar.
Mas saem rapidamente.
Aqui, a pergunta muda.
Se a apresentação conseguiu despertar interesse, talvez o problema esteja depois do clique.
Uma possibilidade é que o conteúdo tenha criado uma expectativa que não foi sustentada.
Por exemplo:
O título promete explicar como organizar uma estratégia de conteúdo.
A pessoa entra.
Mas encontra cinco minutos de introdução sobre a importância de produzir conteúdo.
Ela provavelmente percebe que ainda não recebeu aquilo que esperava.
O problema não necessariamente está no assunto.
Pode estar na distância entre a promessa e a entrega.
A promessa precisa encontrar a entrega
Isso não significa que todo conteúdo precisa entregar tudo imediatamente.
Contexto pode ser necessário.
Explicações também.
Uma boa introdução pode preparar a pessoa para o assunto.
O problema acontece quando a introdução se transforma em uma barreira.
Se alguém clicou porque queria descobrir como escolher temas para criar conteúdo, provavelmente precisa perceber relativamente cedo que aquele conteúdo realmente vai ajudá-la com isso.
É uma questão de coerência.
O que fez a pessoa clicar precisa conversar com o que ela encontra depois.
Por isso, quando os cliques são bons, mas a retenção é baixa, vale analisar:
- o início do conteúdo;
- a clareza da promessa;
- a velocidade com que o assunto principal aparece;
- a organização das informações;
- a existência de introduções desnecessariamente longas;
- se o conteúdo realmente entrega aquilo que a apresentação prometeu.
Não significa que uma única alteração resolverá tudo.
Significa que você encontrou uma parte do caminho que merece ser investigada.
Poucas impressões + boa resposta de quem chega
Agora temos outra situação.
Poucas pessoas estão encontrando o conteúdo.
Mas quem encontra demonstra interesse.
As pessoas clicam.
Consomem.
Talvez comentem.
Talvez continuem para outros conteúdos.
Nesse caso, talvez o conteúdo não precise ser completamente reformulado.
Pode existir um problema anterior:
pouca distribuição.
Isso pode acontecer por vários motivos.
Um conteúdo novo ainda pode ter pouca exposição.
Um site pode ter pouca presença nos mecanismos de busca.
Um canal pode estar alcançando poucas pessoas.
Um tema pode ser muito específico.
Ou a plataforma ainda pode não ter dados suficientes para distribuir aquele conteúdo para mais pessoas.
O ponto importante é não confundir:
?Poucas pessoas chegaram?
com:
?As pessoas que chegaram não gostaram.?
São problemas diferentes.
E problemas diferentes exigem decisões diferentes.
Nem sempre o problema está no conteúdo
Essa é uma das maiores vantagens de analisar o caminho completo.
Se você olhar apenas para o número final de visualizações, pode concluir:
?Preciso mudar meu conteúdo.?
Mas, olhando para outras métricas, talvez descubra:
Poucas pessoas chegaram.
As que chegaram clicaram.
As que clicaram permaneceram.
Algumas comentaram.
Algumas acessaram outro conteúdo.
Nesse cenário, talvez a pergunta mais interessante seja:
?Como fazer mais pessoas encontrarem esse conteúdo??
Isso pode levar a decisões relacionadas a distribuição, SEO, conexão entre conteúdos, divulgação ou outros caminhos adequados ao projeto.
A resposta não é necessariamente produzir outro assunto.
E quando há muitas visualizações, mas pouco envolvimento?
Também precisamos olhar para o outro lado.
Um conteúdo pode receber muitas visualizações e ainda assim não cumprir bem o papel que você esperava.
Imagine um vídeo que atrai milhares de pessoas por causa de um assunto muito amplo.
As pessoas entram.
Assistem pouco.
Não demonstram interesse em outros conteúdos.
Não comentam de forma relacionada ao projeto.
Não retornam.
O número de visualizações pode ser alto.
Mas isso não significa que todas as outras partes estejam funcionando.
Mais uma vez:
uma métrica isolada não conta a história inteira.
Isso não torna a visualização irrelevante.
Ela continua sendo uma informação importante.
Mas precisa ser interpretada junto com outras informações.
E se o conteúdo recebe bons cliques e boa retenção?
Aqui temos uma combinação interessante.
O conteúdo consegue despertar interesse e, depois do clique, consegue sustentar boa parte dessa atenção.
Isso pode indicar que existe alguma coisa funcionando bem na relação entre:
tema + apresentação + entrega.
Talvez esse assunto mereça ser explorado novamente.
Não necessariamente repetindo o mesmo conteúdo.
Mas criando outros conteúdos dentro daquele universo.
Por exemplo, imagine que um artigo sobre como escolher temas para criar conteúdo tenha uma resposta particularmente boa.
Isso pode gerar novas perguntas:
- Como descobrir o que meu público realmente quer?
- Como transformar uma dúvida em vários conteúdos?
- Como saber quais temas merecem prioridade?
- Como evitar repetir o mesmo assunto?
- Como criar uma sequência de conteúdos?
Você começa a perceber que uma métrica pode não servir apenas para avaliar o conteúdo que já foi publicado.
Ela também pode ajudar a decidir o que merece ser aprofundado depois.
Quando os dados mostram mais de uma coisa ao mesmo tempo
Na prática, as situações nem sempre aparecem tão organizadas.
Você pode ter:
- impressões crescendo lentamente;
- poucos cliques;
- boa retenção de quem entra;
- alguns comentários;
- pouco tráfego para outros conteúdos.
O que fazer?
Não existe uma resposta automática.
Mas você já consegue formular perguntas melhores.
As impressões estão crescendo?
Então talvez o conteúdo esteja ganhando exposição.
Os cliques estão baixos?
Vale observar a apresentação.
A retenção é boa?
Talvez a entrega esteja funcionando depois que a pessoa entra.
Existem comentários relevantes?
Existe algum interesse real.
Poucas pessoas chegam a outros conteúdos?
Talvez seja interessante criar conexões mais claras.
Perceba o que aconteceu.
Você deixou de olhar para:
?O conteúdo foi bom ou ruim??
E passou a olhar para:
?Qual parte do caminho está funcionando e qual parte ainda pode melhorar??
Essa é uma análise muito mais útil.
Não transforme métricas em regras rígidas
Existe um cuidado importante aqui.
Você encontrará muitas pessoas ensinando interpretações extremamente definitivas.
?Se acontecer X, faça Y.?
?Se sua retenção estiver abaixo de determinado número, o vídeo está ruim.?
?Se tiver poucas impressões, troque o tema.?
?Se tiver poucos cliques, mude o título.?
Essas orientações podem até servir como pontos de partida.
Mas não deveriam substituir a análise do contexto.
Um conteúdo pode ter comportamento diferente dependendo do:
- assunto;
- público;
- plataforma;
- estágio do projeto;
- objetivo;
- formato;
- fonte de tráfego;
- momento da publicação.
Por isso, números não devem ser tratados como leis universais.
Eles são pistas.
E pistas precisam ser interpretadas dentro de um contexto.
A métrica certa depende da pergunta certa
Essa talvez seja uma das formas mais simples de melhorar sua análise.
Em vez de abrir o painel de dados sem saber o que está procurando, comece com uma pergunta.
Se sua pergunta é:
?As pessoas estão encontrando meu conteúdo??
olhe para sinais de exposição e alcance.
Se a pergunta é:
?Quando encontram, elas demonstram interesse??
observe cliques e indicadores relacionados à apresentação.
Se a pergunta é:
?O conteúdo consegue sustentar a atenção??
observe retenção, tempo de consumo ou permanência.
Se a pergunta é:
?O conteúdo está ajudando o restante do projeto??
observe navegação, acessos a conteúdos relacionados e continuidade.
Se a pergunta é:
?Esse assunto merece ser aprofundado??
compare o comportamento de conteúdos relacionados e observe as respostas que eles geram.
A pergunta orienta a métrica.
E a métrica ajuda a orientar a próxima pergunta.
O objetivo não é melhorar todos os números
Esse ponto também merece atenção.
Quando você começa a acompanhar métricas, pode cair em outra armadilha:
querer melhorar tudo ao mesmo tempo.
Mais impressões.
Mais cliques.
Mais retenção.
Mais comentários.
Mais visualizações.
Mais inscritos.
Mais tráfego.
Mais conversões.
E, quando percebe, está tentando otimizar dezenas de coisas simultaneamente.
Isso pode gerar exatamente o problema que você estava tentando evitar:
perder direção.
Nem toda métrica precisa melhorar ao mesmo tempo.
Escolha a parte do processo que parece mais importante naquele momento.
Se o conteúdo está sendo pouco encontrado, talvez faça mais sentido trabalhar descoberta.
Se está sendo encontrado, mas pouco acessado, talvez a apresentação mereça atenção.
Se recebe bons cliques, mas as pessoas abandonam rapidamente, talvez a entrega precise ser revista.
Se o conteúdo é bem consumido, talvez o próximo passo seja criar mais conexões dentro da biblioteca.
Melhorar não significa mexer em tudo.
Significa identificar qual parte merece atenção agora.
Um exemplo simples para entender o processo
Imagine um artigo sobre:
?Como Criar Conteúdo Sem Ficar Sem Ideias?
Depois de algum tempo, você observa:
Impressões: crescendo.
Cliques: baixos.
Tempo de leitura: bom entre as pessoas que entram.
Comentários: poucos, mas relacionados ao problema.
O que os dados podem sugerir?
Talvez o assunto tenha algum potencial.
As pessoas que encontram parecem consumir o conteúdo.
Mas poucas estão entrando.
Então talvez seja interessante testar uma apresentação mais clara.
Você poderia revisar o título.
Poderia melhorar a descrição da proposta.
Poderia avaliar como o artigo aparece nos resultados de busca.
Poderia fortalecer conexões internas que levem até ele.
Depois, observar novamente.
Se os cliques melhorarem e o restante continuar consistente, você aprendeu alguma coisa.
Não porque encontrou uma fórmula mágica.
Mas porque fez uma alteração específica e observou o que aconteceu.
Esse é o processo.
Outro exemplo: muitos cliques, pouca permanência
Agora imagine um vídeo.
Ele recebe uma quantidade razoável de impressões.
A miniatura consegue gerar cliques.
Mas a retenção cai muito logo no começo.
Em vez de pensar:
?Meu canal não funciona.?
você pode investigar:
O título está prometendo uma coisa que o começo não entrega?
A introdução demora demais?
O assunto principal demora para aparecer?
A pessoa esperava uma solução prática e recebeu contexto demais?
Existe alguma diferença entre a promessa da miniatura e o conteúdo?
Essas perguntas são muito mais úteis do que simplesmente trocar o assunto do próximo vídeo.
Porque talvez o tema esteja correto.
O problema pode estar na forma como a experiência foi construída.
E se você não encontrar um problema claro?
Também pode acontecer.
Você analisa.
Compara.
Observa.
E não encontra nenhum sinal forte de que algo esteja errado.
Nesse caso, talvez a melhor decisão seja simplesmente continuar.
Isso é importante porque nem toda análise precisa produzir uma mudança.
Às vezes, analisar serve justamente para evitar uma mudança desnecessária.
Você pode descobrir:
?Não tenho evidência suficiente para alterar essa estratégia ainda.?
Essa também é uma decisão.
E pode ser uma decisão muito mais madura do que mudar alguma coisa apenas porque o resultado ainda não ficou grande.
Dados devem reduzir decisões impulsivas
Quando você começa a trabalhar dessa maneira, as métricas passam a cumprir uma função muito interessante.
Elas ajudam a diminuir a ansiedade causada pela incerteza.
Você ainda não sabe exatamente o que vai funcionar.
Mas consegue observar.
Você ainda pode cometer erros.
Mas consegue aprender com eles.
Você ainda pode publicar algo que tenha pouco resultado.
Mas não precisa automaticamente concluir que todo o projeto está errado.
Existe uma diferença enorme entre:
?Não funcionou.?
e
?Esse resultado me mostrou que preciso investigar determinada parte do processo.?
A segunda frase mantém você em movimento.
A primeira pode fazer você parar.
O ciclo fica mais simples quando você entende a função dos dados
Você não precisa transformar seu projeto em um laboratório cheio de planilhas.
Pode começar com um ciclo simples:
Produzir ? Publicar ? Observar ? Interpretar ? Ajustar ? Produzir novamente.
A primeira etapa gera o conteúdo.
A segunda coloca o conteúdo no mundo.
A terceira mostra o comportamento.
A quarta transforma números em perguntas.
A quinta aplica uma melhoria específica.
E a sexta permite observar novamente.
Esse ciclo cria uma coisa muito importante:
aprendizado acumulado.
Cada conteúdo deixa de ser apenas uma publicação isolada.
Ele passa a contribuir para o conhecimento que você está construindo sobre seu próprio projeto.
O que você deve evitar depois de olhar as métricas
Depois de analisar seus dados, tente evitar três reações.
1. Trocar tudo por causa de um resultado ruim
Um conteúdo com desempenho abaixo do esperado não é necessariamente uma prova de que sua estratégia inteira está errada.
2. Perseguir apenas a métrica mais bonita
Visualizações, inscritos ou qualquer outro número grande podem chamar atenção.
Mas o número mais impressionante nem sempre é o mais útil para a decisão que você precisa tomar.
3. Fazer mudanças demais ao mesmo tempo
Se você muda título, tema, formato, frequência, público e distribuição simultaneamente, depois fica difícil saber o que realmente produziu alguma diferença.
Quando possível, faça mudanças com propósito.
Assim você consegue aprender com o resultado.
A melhor métrica é aquela que ajuda você a tomar uma decisão melhor
Essa é uma forma simples de resumir tudo.
Não existe uma métrica universalmente mais importante para todos os conteúdos, plataformas e projetos.
Existe a informação que ajuda você a responder a pergunta que está enfrentando naquele momento.
Se você precisa descobrir por que poucas pessoas estão chegando, observe a exposição.
Se precisa entender por que poucas pessoas entram, investigue a apresentação.
Se precisa entender por que elas saem, observe a experiência depois do clique.
Se precisa descobrir se um assunto merece continuidade, observe o comportamento de quem chegou e compare com outros conteúdos relacionados.
E, quando não houver evidência suficiente para uma mudança, talvez seja melhor continuar observando.
Isso é análise.
Não é ficar perseguindo números.
Conclusão: transforme números em decisões, não em julgamentos
Métricas podem assustar quando são tratadas como notas.
Você olha para um número baixo e pensa que fracassou.
Olha para um número alto e acredita que encontrou a fórmula.
Mas projetos digitais são mais complexos do que isso.
Uma métrica mostra um comportamento.
Esse comportamento gera uma pergunta.
A pergunta leva a uma hipótese.
A hipótese pode orientar um ajuste.
E o próximo resultado ajuda você a aprender novamente.
Métrica não é sentença. É informação.
Muitas impressões com poucos cliques podem fazer você investigar a apresentação.
Bons cliques com baixa retenção podem levar você a revisar a relação entre promessa e entrega.
Poucas impressões com boa resposta de quem chega podem indicar que o conteúdo merece mais tempo ou atenção na distribuição.
Um conteúdo bem consumido pode revelar um assunto que merece aprofundamento.
Um conteúdo antigo que continua recebendo tráfego pode mostrar que você está começando a construir uma biblioteca que trabalha ao longo do tempo.
Nada disso significa que exista uma fórmula automática.
Significa que você tem mais informações para tomar decisões melhores.
E essa é a verdadeira utilidade das métricas.
Não dizer se você venceu ou perdeu.
Mas ajudar você a entender o que fazer depois.
Continue aprendendo a construir seu projeto com mais clareza
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A proposta é simples: ajudar você a aprender, testar, observar e melhorar sem precisar recomeçar do zero a cada dificuldade.
Porque construir um projeto também significa aprender a interpretar o caminho enquanto você percorre.
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