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Google: herramientas para editores con foco en el crecimiento digital

    Por Pere Munar, publicado en 16 octubre 2020

    Las herramientas de analítica web de Google son muy conocidas, pero muchos no saben que esta empresa también dispone de soluciones especialmente pensadas para editores interesados en crecer en el entorno digital. En particular, estas herramientas se centran en ayudar a los medios a ampliar su audiencia y a incrementar la rentabilidad del medio.

    Google lleva años ofreciendo datos específicos para los editores que trabajan en el entorno digital, a través de News Consumer Insights y Realtime Content Insights. No hace mucho, acaban de reforzarlos con una nueva colección de herramientas de crecimiento digital para el sector de noticias. Te contamos todos los detalles.

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    Las herramientas anteriores de Google para editores

     

    News Consumer Insights (NCI)

    NCI se lanzó en 2018 para resolver el problema del exceso de datos en las redacciones. Los medios de comunicación se encontraban con que tenían demasiada información para analizar y no eran capaces de identificar los parámetros realmente significativos para su negocio, por lo que Google se propuso lanzar una herramienta diseñada para ayudarles a resolver este problema y aprovechar los datos existentes para tomar decisiones prácticas.

    NCI es una herramienta de análisis de audiencias diseñada a partir de Google Analytics. Desde su lanzamiento, ha sido utilizada por miles de periódicos de casi 130 países para tomar decisiones orientadas a fidelizar a las audiencias y aumentar la rentabilidad de sus medios en el entorno digital.

     

    Realtime Content Insights (RCI)

    RCI se lanzó en 2019 para reforzar las capacidades de NCI y ayudar a los periodistas a tomar decisiones basadas en los contenidos más populares de su sitio web y las tendencias de la red. Dado el ritmo acelerado al que se producen y consumen noticias hoy en día, es más importante que nunca ser capaz de reaccionar a las novedades en el momento en que se producen.

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    RCI está integrado con Google Analytics y sirve para visualizar en tiempo real el comportamiento de la audiencia y su interacción con los contenidos publicados. El resultado es una "foto" instantánea de lo que está pasando en tu sitio de noticias, que permite tener datos más fiables y actualizados sobre los que tomar decisiones. Por ejemplo, con RCI puedes monitorizar en tiempo real los temas y contenidos que generan más interés para reposicionarlos en tu página, destacarlos o actualizarlos.

     

    Las nuevas herramientas de crecimiento digital para editores de Google

    No contentos con las funcionalidades ofrecidas a través de NCI y RCI, en septiembre de 2020 Google anunció un nuevo conjunto de herramientas pensadas para facilitar la toma de decisiones basada en datos a los editores. Todas ellas están ya disponibles en castellano.

     

    Guía de etiquetado de noticias (NTG)

    Esta herramienta está pensada para ayudar a los editores a sacar el máximo provecho de Google Analytics. Está centrada en identificar los datos de engagement más relevantes para el público del medio y para mejorar la rentabilidad. Los datos se agrupan en tres categorías: analíticas de vídeos, engagement del lector y rentabilidad del lector.

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    A nivel técnico, la guía de etiquetado de noticias genera etiquetas de Google Analytics para que los editores puedan copiarlas y pegarlas directamente en su sitio web. No está pensada para utilizarse por sí sola, sino para desbloquear nuevas recomendaciones prácticas en otras herramientas de Google para editores.

     

    News Consumer Insights 2.0: recomendaciones personalizadas

    La nueva versión de NCI aprovecha los nuevos datos de engagement procedentes de la guía de etiquetado de noticias y la colaboración con socios nuevos como Jagran, Time Inc y Village Media para ofrecer a los editores recomendaciones personalizadas.

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    El punto fuerte de News Consumer Insights 2.0 es el motor de toma de decisiones, que ofrece consejos personalizados a los editores en función de sus datos de Google Analytics. Así, esta herramienta es capaz de identificar posibles áreas de mejora en una web y ofrecer recomendaciones específicas para solucionarlas. El objetivo es que los editores puedan pasar menos tiempo analizando datos y más tiempo mejorando su sitio.

    Otra característica destacada es que la versión 2.0 incluye más datos sobre audiencia y rentabilidad, gracias a la información obtenida a través de la guía de etiquetado. Los nuevos datos se incluyen en la sección de engagement del lector (que ya existía en la versión anterior) e incorporan información orientada a incrementar el consumo de vídeos y las suscripciones digitales.

     

    Content Insights 2.0: más crecimiento digital con Realtime

    Realtime Content Insights también se ha renovado e incorpora nuevas secciones para ayudar a los editores a tomar decisiones más eficaces sobre creación y distribución de contenidos. Estas son sus principales novedades:

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    • Información sobre contenidos en vídeo en tiempo real. Hasta ahora, Realtime Content Insights permitía conocer el rendimiento en tiempo real de los artículos escritos, pero ahora ha ampliado esta funcionalidad a los contenidos audiovisuales. De esta manera, los editores pueden ver las reacciones a sus vídeos en tiempo real y adaptar su plan de acción en consecuencia.

    • Una nueva sección de rendimiento histórico. Aquí puedes encontrar un análisis de los contenidos durante un periodo de tiempo determinado, a fin de que los editores puedan analizar mejor qué está ocurriendo con el engagement y cuáles son los tipos de historias que les ayudan a ampliar su audiencia y mejorar la rentabilidad.

    • El "Panel de rendimiento de hoy", que recopila los datos más importantes del día sobre artículos, vídeos y rendimiento histórico de los contenidos. Esta nueva manera de organizar los datos hace posible realizar un seguimiento continuo de lo que está ocurriendo en su web y facilita la toma de decisiones.

    • Un conjunto de nuevas mediciones (además de las que se incorporan con la guía de etiquetado de noticias) que ayudan a los editores a entender mejor el rendimiento de los contenidos, por ejemplo, si los lectores están compartiendo ciertas noticias o si se suscriben a la newsletter del medio.

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    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick. _____________________________________________________________________ Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.