关于内容营销的3个误区 被分享≠被阅读

内容营销 ( content marketing ) 的概念现在很火,鉴于网络上的各种元素都属于内容的范畴,因此线上营销都可以看作内容营销。内容营销存在一个很大的问题:这种营销投入大力气的方面都是建立在 " 假设 " 上,而很多假设被证明根本站不住跟脚。

  网络分析公司 Chartbeat 的 CEO Tony Haile 最近列出了一些这样的误区,指出这些错误的认识可能阻碍网络宣传公司的发展。线上营销这一块,每个公司都或多或少有所接触,从专门从事这块的媒体公司,到使用网络做广告的公司营销部门。下面是 Haile 提出的关于线上营销的几个共性问题:

  或许你写的东西根本没人看

  Haile 表示,打开媒体公司页面的访客中,超过半数 ( 55% ) 在页面上停留的时间甚至不会超多 15 秒。而文字类的页面,访客停留时间也不会超过 15 秒。因此你还会觉得自己写的文章真的有人在看么 ? 好吧,不是没人看,是认真看的人太少了。即便你善于拟出抓人眼球的标题,大部分人还是点进来看看就走人了。

  被分享≠被阅读

  这个结论可能出乎很多人意料。因为普遍大家都会觉得,分享的人多,看的人自然水涨船高,毕竟访问量是靠社交媒体参与 ( 如分享等行为 ) 推上去的。但 Chartbeat 的研究结果指出,分享次数和文章真正被阅读的次数间毫无关联。

  此前有帖子论述 " 病毒传播 " 是如何实现的。所谓病毒传播,需要的是从一到多的尽可能的发散,而 " 仔细阅读 " 并不是扩散传播的必要的一环。这可能是个让有些人比较难接受的事实:人们会在自己也没有阅读内容情况下分享。当然我没找到具体的数据支持,但个人猜想,人们分享是因为题目引起了感情共鸣,链接指向的具体内容并没有想象中那么重要。

  " 温水煮青蛙 "? 不如打开天窗说亮话

  浸入式广告 ( native advertising ) 的本意是好的,把想宣传的内容糅进精心设计的场景中,让读者在不知不觉中接受广告的设定。但实际上,这种温吞的广告方式很难收到预期效果。打开这类广告的访客,很少有人 ( 不到四分之一 ) 能把故事读完。和普通的直来直去的广告内容的阅读完成度 ( 71% ) 相比,显然前者大打折扣。做浸入广告很多时候就是在浪费时间,从内容上看,平淡无奇的失败的例子屡见不鲜。总之,渐进的广告形式不能适应当前普遍越来越没有耐心的读者。

  此外还有几个相关的传言:横幅广告没用 ? 错 ! 这就和网络上某某明星已经过气了的传言一样空穴来风。赚点击率的广告没用 ? 也许,但对于产品知名度的宣传效果却实在看得见,如果创意足够新颖,让用户广告页面上停留了足够长的时间,广告的目的就达到了——其实时间也不用太长,如果有 20 秒,用户就有 20~30% 的比例对这个品牌留下印象。

  对上述问题的对策是 ?

  问题确实存在,但好消息是企业能采取一定的措施,来有效提高内容营销的效果。

  · 提供具体而有意义的内容:

  广告人需要的是吸引人来参与,而不是单纯的夺人眼球,后者只是提高参与的前提之一。因此不论使用什么方式,首先要找对观众。也许你需要放弃看上去完美得不切实际的东西,比如过度的整洁、明快、欢乐地场景,而是给人真正有代入感的东西。广告需要获得观看者的理解和认同,而不是通过说谎话骗他们来买一时的东西。

  · 确定衡量成功的正确指标:

  新潮的概念并不能帮你拿下市场,相反一方面应该警惕这些外来或内销的新概念,一方面找到评价市场表现的真正适合的指标。比如,做社交媒体的需要和客户充分交流。但只是收集显示指标的数据,并不能真正体现用户的 " 参与度 "。在举例,访客在某个页面上停留的时间,显然不能反映他们参与的综合程度。客户真正想的内容,靠单纯的数字是难以体现出的。就好像别人来你页面踩不一定是想你,或许 TA 在跟别人介绍你是个傻瓜。访客量是怎么转化成购买者的,这个复杂的过程从来不能用简单的数字来表达。

  · " 好钢用在刀刃上 ",选对理由 + 选对方式:

  不同的内容适合不同的表现方式。比如公司像传达包含感情的话语,不如用一张图片代替 ; 过于复杂的信息图表反而会让人倒胃口 ; 横幅广告单独用可能不太合适,但在品牌宣传中却起着有力的辅助作用。

  小结:抛开文章开头提到的各种错误的认识,了解用户使用网络的真实情况。对客户了解的越多,就越知道如何对市场做出反应,客户真正需要什么,如何更好地与他们沟通。

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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