通过衡量重要的内容营销指标推动成功

内容营销是营销界一个相对较新的思想流派，尽管正在掀起波澜。其理念看似简单--创建吸引人、信息丰富的内容，让受众感到愉悦，当他们准备好时，就会转化为客户。听起来不错，对吧？但你怎么知道它是否有效呢？

你在内容上投入时间和精力，与社交媒体上的追随者保持同步，处处表现得诙谐幽默、引人入胜。然而，你却不知道这是否带来了新客户。除了直接询问新客户是从哪里听说你的，而这并不是你的经理所要求的以数据为导向的答案，你会怎么做呢？

当然是衡量标准。即使在相对模糊的内容领域，也有具体的指标可以用来衡量营销活动的成功与否。即使是最短暂的指标，也有办法将其具体化，从而获得衡量结果。

但首先，要了解自己的目标。

在我们深入了解之前，了解你希望从内容营销中获得什么将是有益的。你的团队目标是什么？部门目标？全公司的目标？每一层目标都会影响到下一层目标，因此理想的情况是，你也知道你的团队目标如何帮助部门，并最终帮助公司实现大目标。

确保你的目标是 SMART 的：

• 具体

• 可衡量

• 可实现

• 相关性

• 有时限

此标准可确保您和您的团队在实现目标的过程中始终保持正确的方向，并能判断目标是否成功。一旦你设定了目标并将其详尽记录在案（这有助于任何新团队成员在未来快速上手，并为团队以外的其他人提供活动指南），就该看看这些内容营销指标了。

但首先，我想说点题外话。你可能会把重点放在虚荣指标上。不要这样做。这些指标有其存在的时间和地点，但就我们今天的目的而言，重点将放在相对容易衡量的可靠、可操作的指标上，因为这些指标能帮助你实现目标。作为参考，虚荣指标包括

• 追随者数量

• 点赞数

• 评论

• 分享数

• 一般网站访问量、点击量等。

好了，说了这么多，接下来我们来看看每个人都应该衡量的 5 大内容营销指标。

#1：电子邮件列表转化率

作为起点，这个指标可能看起来比较窄，但请接受我们的建议。电子邮件列表转化率是指访客通过注册和同意条款转化为订阅者的情况，这些条款可能会给他们提供内容访问权限或其他奖励，以换取他们的电子邮件联系信息，使您能够增加价值并邀请他们加入您的时事通讯列表。

这些人从你的内容中发现了价值，并希望得到更多。使这一指标成为重要指标的最后一点是，他们自愿提供联系信息，以换取更多内容。

衡量技巧： MailChimp 或 Constant Contact 等工具可以轻松实现这一点，因为它们为您提供了一个分析仪表板，可以监控这一点以及打开率等其他指标。

#2：参与度

在不同的情况下，有些指标对不同的人有不同的意义。参与度就是其中之一。重要的是你要设定参数并坚持使用。关键是要衡量可操作的统计数据，如电子邮件打开率、社交媒体转化率、博文评论/回复等。这些都有相关的数字，而且可以采取明确的行动来改善它们。

衡量建议： 参与度比转化率更模糊，但仍可通过上述具体数字进行衡量。从电子邮件列表管理控制台的分析工具、Google Analytics 和社交媒体仪表板中收集这些指标。

#3：推荐来源

通过跟踪这一指标，您可以了解客户的来源，从而相应地调整您的营销活动。因此，如果你发现 75% 的新客户都是从 Facebook 的帖子中找到你的，你就知道可能是时候将该平台提升一个档次了。与此同时，如果你发现只有 12% 的新客户来自 Snapchat，那么也许是时候关闭该平台，将精力重新放在其他地方了。

衡量建议： 您的网站内容管理系统分析页面是最好的起点，下一步是建立 Google Analytics 和 Search Console 账户，并将它们连接到您的域名。这些工具可以提供更深入的分析，并能为您提供更多的数据。

#4：到达率

这个指标是指人们最常看哪些内容，更重要的是，他们最常分享哪些内容。如果你的每条视频帖子都能获得 100 次分享，而你的信息图表却只有 12 次，那么你就有了前进的方向。要么提升你的信息图表，要么放弃信息图表，专注于视频，以获得更好的投资回报率。

衡量技巧： 大多数社交媒体平台都提供分析仪表板，让你对分享、点击甚至帖子花费的时间有一个全面的了解。

#5：引导质量

如果你的帖子获得了成千上万的点击和浏览，但你的整体转化率只有 1%，那么是时候重新计算一下了。不仅要看潜在客户来自哪里（见 #3），更具体地说，要看哪些潜在客户转化成了客户，以及特定来源的转化率如何，这是我们建议的最深层次的指标。了解了这一点，你就能更精细地确定应在何处分配工作和资源。

衡量技巧： 跟踪您的潜在客户生成内容的下载情况，监控 CTA 点击率，并与您的潜在客户列表进行比较。潜在客户在联系你之前阅读的内容越多，就越有可能成为高质量的潜在客户。

最后一个建议：

分配责任，不要忘记分析、分析、再分析。

前者有助于分配与收集所有这些数据相关的任务，同时也分散了做出调整所需的时间和精力。后者的原因很简单，因为你为什么要花时间和资源来收集这些数据，却对其坐视不管呢？