Привет, Хабр! Меня зовут Артем Михеенко, я продакт-оунер MWS Tables. Есть мнение, что лучший способ при составлении контент-плана продвижения своего продукта смотреть не в потолок, а в статистику. А статистики на том же Хабре более чем достаточно: тысячи статей, миллионы просмотров, тонны комментариев. Вопрос только в том, как из из этого хаоса достать смысл и увидеть тренды. Вариантов обработки может быть много, — в этом материале покажу, как делаю это с помощью продукта, над которым сам же и работаю.
MWS Tables — это облачный сервис для командной работы. Он объединяет плюсы обычной таблицы и базы данных. По одному клику данные из таблицы вы можете представить в виде канбан-доски, календаря или галереи. Интуитивно понятный интерфейс, гибкие связи между записями, настраиваемые автоматизации и интеграции с другими инструментами позволяет легко управлять проектами, контентом, задачами и любыми рабочими процессами — всё в одном месте. Фильтры, графики и дашборды доступны без кода и программистов. То есть маркетолог или редактор может сам собрать аналитику и даже выстроить на ее основе рабочий процесс. Именно это я и сделал: собрал данные со статей на Хабре и превратил хаос статистики в понятный дашборд, собрал канбан-доску с задачами, распределил их по исполнителям и настроил уведомления о просроченных дедлайнах и других важных событиях.
Так и появился этот кейс: берем данные Хабра → загоняем в MWS Tables → получаем дашборд с понятными графиками → строим на основе этого рабочий контент-план для MWS Tables.
Подготовка данных
Первым делом нужно было решить: что именно вытаскивать из Хабра. Очевидно, что просто скачать все статьи подряд — это путь в никуда. Для контент-плана важны конкретные параметры:
заголовок статьи (чтобы видеть темы и формулировки, которые цепляют);
теги и хабы (показывают, о чем реально пишут и что читает аудитория);
количество просмотров (чистый интерес);
рейтинг и комментарии (глубина вовлечения).
Собственно, это и есть «валюта Хабра» — статьи могут быть с тысячами просмотров, но без комментариев или, наоборот, с узкой, но активной дискуссией.
Я собрал статистику по определенным тематикам за последние пять лет и получил приличную таблицу: в пару сотен строк, где каждая — это статья с набором показателей. Для начала делал это руками, но вообще у нас есть rest-api и возможность обрабатывать запрос с помощью команд lua, — это будет полезно при дальнейших расширениях и работе с системами, где, в отличие от Хабра, есть API.
Что можно сделать с помощью MWS Tables
Здесь на сцену выходит MWS Tables. Загружаем массив (из csv-файла, таблицы Excel или по API из нужного источника) — и дальше можно:
фильтровать статьи по тегам и датам;
сортировать по просмотрам и рейтингам;
строить графики: например, какие темы в последние месяцы растут, а какие проваливаются;
собирать топы — «Топ-10 тем с самым высоким вовлечением».
В результате появился дашборд, по которому понятно, какие темы на Хабре стабильно заходят, а какие никто не читает.
Что показал анализ
Когда я разложил статьи по тегам и просмотрам, начали проявляться закономерности:
По охватам можно выделить три группы тем:
Топовые
Тайм-менеджмент и To do list стабильно собирают сотни тысяч просмотров. Это логично, так как все, что связано с личной эффективностью и привычками, бьет по широкой аудитории.Средние
Материалы про канбан, CRM и диаграммы Ганта привлекают меньше просмотров, но зато дают более целевой трафик. То есть это не случайные читатели, а потенциальная аудитория с интересом к инструментам управления.Слабые
Если смотреть на график, хуже всего заходят заметки, калькуляторы и статьи про Excel. Предположу, что эти темы уже выжаты досуха: инфы по ним тонна, поэтому аудитория их просто пролистывает.
Еще есть такие интересные наблюдения, которые можно использовать для создания контент-плана:
Хорошо работают кейсы (именно поэтому мы и сделали этот пост). Особенно если описывается универсальный опыт с выводами. Здесь работает правило: история ради истории никому не интересна, а вот история с рецептом — да, вполне.
Статьи старше 3–4 лет заметно теряют охват. В B2B- и IT-среде люди хотят актуальности, а старые материалы даже при хороших заголовках не выстреливают.
На дашборде видно, что тематика «продуктивность» = трафик, а «корпоративные внедрения» = узкий интерес.
Создание контент-плана по получившейся статистике
После того как данные в MWS Tables были собраны, я превратил результаты аналитики в рабочие процессы:
Построил дашборд по статьям
На скрине выше видно, что у меня получился рейтинг тегов по просмотрам. Лидеры — тайм-менеджмент, канбан и диаграммы Ганта. Это сразу подсказка, что их надо брать в работу.Сформировал контент-план
В MWS Tables можно завести отдельную таблицу: тема, статус (черновик, запланировано, опубликовано), формат (блог, соцсети), категория (лидогенерация, комьюнити). Так у меня получился управляемый список публикаций:
Кстати, можно использовать готовые шаблоны представлений из библиотеки. Там их более 15 штук:
Создал рабочую таблицу
Для каждого контента сразу завел задачи с дедлайнами, приоритетами и исполнителями:
Удобно, что все в одном месте: от аналитики до публикации.
Кстати, можно использовать готовые шаблоны представлений из библиотеки — необязательно собирать структуру с нуля.
Например, мы уже добавили готовый шаблон исследования статей на Хабре, который помогает быстро увидеть, какие темы набирают просмотры, а шаблон управления маркетингом и контент-планом — выстроить собственный календарь публикаций и распределить задачи в команде.
Все это доступно прямо в интерфейсе MWS Tables — можно войти и попробовать вживую.
Построение канбан-доски
Она позволяет увидеть, где застрял процесс: «в работе», «запланировано», «выполнено». Можно ставить триггеры и напоминания — система сама напомнит, что пора публиковать или проверять аналитику. Плюс каждый участник пространства или его руководитель может отфильтровать задачи по исполнителю, проекту, приоритету или дедлайну:
Как еще можно развивать такую систему аналитики и контент-планирования
Вариантов много, тут я собрал основные:
Масштабировать на другие площадки. Сейчас анализ строится на выборке из Хабра, а можно собирать более полную картину, где сидит аудитория и какие темы популярны за пределами Хабра.
Добавить аналитику поисковых запросов и ключевых слов: какие статьи собирают трафик из Google/Yandex. Так можно адаптировать контент-план под органический поиск и получить долгосрочный эффект.
Добавить классификацию по форматам: «гайд», «мнение», «обзор», «туториал»; или по позиционированию: «блог компании», «экспертная статья специалиста» и так далее.
Автоматизировать процесс обновления данных и сбора метрик: например, подключить API-интеграции с внешними источниками — соцсетями или аналитическими сервисами, чтобы в таблицу автоматически подтягивались данные по просмотрам, вовлечению или статусу публикаций. Но этот пункт скорее подойдет тем, у кого мощный поток публикаций на разных площадках.
Добавить аналитику по комментариям, добавлению в закладки и рейтингу.
Строить тренд-графики по темам за несколько лет: какие теги растут, какие умирают. Это поможет заранее ловить набирающие популярность темы и отказаться от тех, которые теряют актуальность.
Зачем вообще все это нужно
Можно, конечно, делать контент так, как привыкли многие маркетологи: «вот у нас есть идея, давайте писать». А потом удивляться, почему пост собрал 200 просмотров и ни одного лида. Я же пошел от цифр и сначала посмотрел, что реально читают на Хабре.
В результате получившийся контент план становится инструментом с прогнозируемым эффектом: я понимаю, сколько просмотров должен собрать тот или иной материал. И вся эта история заняла пару часов.