Hvordan Adresseavisen bruker anbefalinger for å øke engasjementet hos brukerne – eller «big data» i praksis.
Det aller, aller mest «hotte» moteordet i bransjen er akkurat nå er «big data». Eksperter sier at «fremtidens suksessbedrifter er de som omfavner det digitale og bruker dataanalyse for alt det er verdt» (Dominic Barton, global administrende direktør i McKinsey&Company i DN 30.12.2013).
Vel, her er måten Adressa.no begynte sin reise til «fremtidens suksess» på ved hjelp av vidundermetoden big data.
Utfordringen
Akkurat som innhold driver leserne til vår avis, driver innholdet også brukerne til vårt nettsted. Men måten leserne konsumerer innhold på nettet er svært forskjellig fra måten de leser avisen. Å møte denne brukerendringen, er felles for alle mediehus.
Når du pløyer deg gjennom avisen, så starter de fleste lesere på forsiden, blar seg gjennom innholdet og stopper når de finner en artikkel som interesserer dem. Deretter fortsetter de å lese videre inn i produktet. Men navigasjon på nettsteder er ganske annerledes: Brukeren har ingen slik begynnelse-til-slutt-vane. På nettet er godt innhold ubrukelig dersom leserne ikke kan finne det.
Adresseavisen ville prøve et målrettingsprosjekt der brukertilpasset innhold kunne få en positiv innvirkning på brukeropplevelsen og øke inntektene. Målet var å hjelpe brukere med å finne relevant innhold ved hjelp av innsikt og redaksjonelle anbefalinger.
Prosjektet fokuserte på tre typer målretting: «kontekst», «brukerinteresse» og «trending».
Kontekst: Det forutsatte at om vi visste hva brukerne leste, antok vi at de kanskje ønsket å lese andre artikler om samme emne.
Brukerinteresser: Hvis vi hadde data som tydet på en person var interessert i tennis, trodde vi han eller hun ville være interessert i innhold om et stort tennisarrangement, uansett om hun neste gang kanskje leste om musikk.
Og siden analyseverktøyet Cxense har løsninger som fungerer i sanntid, ville vi også testet effekten av å anbefale artikler som økte i popularitet i det øyeblikket brukeren var online.
Vi tror at over tid vil våre lesere bli mer villig til å betale for et abonnement dersom relevansen av innholdet øke. I det lange løp ønsker vi å teste om målretting kan få lesere som benytter gratis innhold på Adressa.no, kan konverteres til å bli betalende digitale abonnenter. Ved å presentere målrettet betalt innhold på grunnlag av individuelle brukerprofiler, tror vi at viljen til å betale sannsynligvis vil øke betydelig.
Adresseavisen hadde to hovedmål for prosjektet:
- Å forstå virkningen av målretting på både sidevisninger og digitale inntekter.
- Å øke synligheten av vårt redaksjonelle innhold, noe som gjør det lettere for leserne å finne historier som interesserer dem.
Løsningen
Adresseavisen engasjerte Cxense til å få inngående innsikt i vår målgruppe og til å utvikle det som handler om personlig anbefalte artikler.
Vi testet tre typer anbefalinger. Den første var «atferdsbasert» på seksjonsnivå. Til grunn lå en antagelse om at leserne ville være mer i et «surfemodus» på dette nivået, og derfor lettere lot seg lokke av et emne ut fra egen interesse.
Den andre testen var kontekstuelle anbefalinger på artikkelnivå, basert på en forutsetning om at hvis brukeren leser om et bestemt emne, ville han eller hun sannsynligvis være interessert i å lese andre artikler om samme sak.
Den tredje testen var å anbefale innhold som mye lest av andre der og da (sanntid trending).
Vi brukte Cxense teknologi på følgende måte:
• På seksjonssidene for nyheter og kultur installerte vi automatisk genererte anbefalinger i «anbefalt»-bokser. Denne løsningen var basert på å analysere brukerens surfe-oppførsel på adressa.no og på sanntid trending av innhold.
• På alle artikkelsider installerte vi automatisk genererte «les mer»-lenker. Denne løsningen er basert på en automatisert semantisk analyse som anbefaler andre artikler som omhandler samme tema.
Etter å ha finstilt løsningene, anbefalte adressa.no fire artikler: To basert på «trending» (ved hjelp av sanntidsdata) og to basert på den enkeltes brukerprofil. På artikkelnivå anbefalte vi redaksjonelle arbeider med samme tema.
Tre kritiske forhold som bidro til at vi klarte å nå målene våre:
- Cxenses teknologi sørger for at Adresseavisen aldri anbefaler artikler som leseren allerede har sett eller som har blitt anbefalt flere ganger uten å ha blitt klikket på.
- Redaksjonen kan legge på egne anbefalinger i stedet for de teknologien genererer.
- Alt skjer i sanntid - vi kan forstå leserens interesse og anbefaler relevant innhold mens de fortsatt er på stedet.
Resultatet
Anbefalingene på artikkelnivå har oppnådd gjennomsnittlig daglig klikkfrekvenser helt opp mot 18 prosent. Det er mye mer enn vi oppnådde før vi systematiserte henvisninger med lenkene.
Det er ingen tvil om at det nye publikumsengasjementet økte lesernes tid på nettstedet, de fant mer innhold som de ellers ikke ville ha funnet, løsningen gav oss flere sidevisninger og dermed høyere inntjening.
Rolf Dyrnes Svendsen, leder Polaris Media medielab