Blog Intelligence

La blogsfera è in rapida espansione! Quali implicazioni ha questa crescita su come vengono realizzati i blog e sul ruolo che hanno assunto? Quali strumenti e strategie servono per rendere efficace un blog dal punto di vista della sua diffusione? Quali obiettivi perseguire? Questi sono alcuni dei quesiti che i blogger si pongono (o dovrebbero porsi) e le cui risposte sono ancora in fase di elaborazione.

Secondo le rilevazioni effettuate da un osservatore di eccellenza come Technorati, il numero di blog raddoppia ogni sei mesi; quelli da loro tracciati hanno superato quota 35 milioni ad Aprile 2006 (altre stime parlano complessivamente di 70 milioni di blog nel mondo). Di questi 35 milioni, oltre 19 sono sopravvissuti ai primi 3 mesi di vita (ossia hanno continuato ad essere aggiornati) e quasi 4 milioni vengono aggiornati con cadenza almeno settimanale.

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Anche il traffico Internet legato al fenomeno blog è in aumento: secondo uno studio di comScore, pubblicato da eMarketer a Luglio e ripreso da varie fonti, il traffico Internet diretto verso i blog è cresciuto del 57% nell’ultimo anno superando ampiamente i 58 milioni di visitatori sulla rete statunitense.

La crescita dei volumi di offerta (numero dei blog) e domanda (numero dei visitatori) testimonia l’espansione del mercato legato ai contenuti auto-prodotti (o user-generated content). Come avviene in ogni mercato che si rispetti, è necessario attrarre i consumatori verso il proprio prodotto, specie se la concorrenza abbonda. Emergere dal “rumore di fondo” prodotto da 35 milioni di blog e convogliare verso il proprio l’attenzione di un numero elevato di visitatori è una vera e propria arte; un’arte magica che richiede il suo stregone: il SEO copywriter – professionalità emergente fra le più richieste e meglio retribuite.

Il numero di visitatori non è però l’unico indicatore meritevole di interesse. Anzi, come è stato ben illustrato in uno dei migliori post sul SEO Copywritng che ho avuto modo di leggere, la metrica di maggior rilevanza è il numero di visite che hanno generato un ritorno. Tale indicatore sintetizza infatti in maniera più efficace l’effettiva diffusione dei propri contenuti, che è uno dei principali obiettivi perseguiti comunemente dai blogger (o almeno da un certo tipo di blogger).

Per quella classe di blogger che è interessata a “fare tendenza” in un determinato ambito, ossia a influenzare le idee e le opinioni che circolano in un determinato settore, esistono aspetti più rilevanti della semplice penetrazione del mercato o della fidelizzazione. Per loro è fondamentale conoscere i propri lettori per verificare di aver raggiunto il bersaglio prefissato. In una strategia di diffusione mirata del proprio pensiero diviene fondamentale sapere chi sono i propri lettori, poterne tracciare un profilo, verificarne l’appartenenza al target.

Per monitorare costantemente le metriche di penetrazione o di fidelizzazione e raccogliere altre informazioni utili quali le pagine di ingresso e uscita, quelle di provenienza, ecc. esistono già diversi strumenti. Oltre ai classici prodotti basati sull’analisi dei log dei web server come AWStats, esistono approcci web based che, integrando porzioni di codice java script nelle pagine del blog, consentono di raccogliere le medesime statistiche di utilizzo. Questo blog, ad esempio, ne usa due fra i più diffusi: Google Analytics e StatCounter

Per analizzare e tracciare un profilo dei propri lettori, invece, la classe di strumenti citati non è altrettanto efficace: i servizi di analisi disponibili non sono orientati all’organizzazione modulare dei contenuti di un un blog (in cui il focus si sposta dalla pagina al post) e non sono orientati al visitatore/utente/lettore. Le informazioni più rilevanti che riguardano i visitatori sono la loro distribuzione geografica e (per i contesti per cui può essere ritenuta di interesse) una descrizione sommaria dell’ambiente tecnologico di cui si avvalgono: sistema operativo, browser, dimensione dello schermo, ecc. Per chi mantiene un blog i cui contenuti indirizzano uno specifico settore industriale è molto più interessante sapere da quanti e quali player del settore viene letto, quali competitor, quali clienti, ecc. Per altri potrebbe essere interessante conoscere l’identità dei blogger da cui si è letti e la loro sfera di influenza.

Un servizio, utilizzato anche in questo blog, che per primo sta tentando di rispondere ad alcune di queste esigenze informative è MyBlogLog. Il servizio consente di sapere quali blog, fra quelli registrati (e quindi che appartengono alla stessa rete di blog), sono stati visitati dagli utenti di MyBlogLog. Naturalmente fra i blog per cui è possibile conoscere l’identità (se pur virtuale) degli utenti che l’hanno visitato c’è il proprio; inoltre è possibile aggiungere alle pagine del proprio blog una porzione di codice java script che consente di visualizzare le “foto” degli utenti registrati che le hanno visitate, pubblicizzando così la loro visita. La rete di blog ed utenti che viene a crearsi può essere navigata per capire chi sono i nostri lettori, quali altri blog frequentano e/o gestiscono, che legami esistono fra loro, ecc.

Se i blog continueranno ad affermarsi come mezzo di diffusione e orientamento delle idee e delle opinioni, strumenti in grado di descriverne e qualificarne l’audience saranno sempre più importanti, proprio come avviene da tempo in molti settori commerciali dove conoscere la propria clientela è un fattore determinante per sostenere e innovare il proprio business.

2 Replies to “Blog Intelligence”

  1. Ti segnalo un altro tool molto usato in quest’ultimo periodo tanto che è in aria d’acquisto da parte di Google: http://www.quantcast.com/

    Quantcast è interessante perché miscela un’analisi da log ad delle previsioni fatte da panel, riuscendo a dare molte informazioni sugli utenti che visitano un blog. Io lo uso da un po su http://tommaso.tessarolo.it ma non mi sta regalando nulla se non i numeri degli accessi. Temo che il mercato italiano sia fuori. Che ne pensi di questi strumenti misti?

  2. Gli strumenti di analisi basati su panel, come tu stesso hai notato, hanno lo svantaggio di essere strettamente dipendenti da come è stato costruito il panel.
    Le inferenze che vengono fatte sulla distribuzione delle caratteristiche (sesso, età , professione, ecc.) di una popolazione come quella dei visitatori di un blog in funzione delle caratteristiche di un panel (ossia di un gruppo di soggetti di cui sono note le caratteristiche su cui si vuol fare inferenza) sono particolarmente delicate; la dificoltà principale consiste nel fatto che la qualità dell’inferenza dipende dalla rappresentatività dell’intersezione fra la popolazione oggetto di inferenza e i soggetti che compongono il panel.
    Generalmente i panel sono costruiti per rappresentare un certo insieme di soggetti (es. gli utenti di Internet); osservando il comportamento del panel si inferisce quello della popolazione da cui è stato estratto il campione che lo costituisce. Il problema nasce dal fatto che l’insieme di visitatori del tuo blog è a sua volta un campione le cui caratteristiche sono, con ottime probabilità , diverse da quelle degli utenti di Internet da cui è stato estratto il panel; la rappresentatività del panel rispetto all’insieme degli utenti del tuo blog è a rischio e questo indebolisce l’affidabilità dell’inferenza.
    Nel caso specifico esendo il tuo blog in italiano ed essendo il panel costruito sugli utenti USA direi che l’intersezione fra panel e visitatori del tuo blog tende a esere nulla.

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