Даниль Хасаншин, digital director MAXIM/ELLE, Hearst Shkulev Media: • Что такое рекомендательные механизмы и зачем они нужны медиа • Используем Google Analytics для анализа контента и работы редакции

1. Редакционная аналитика
и рекомендация контента
Даниль
Хасаншин

2. РАСКРОЕМ СЛЕДУЮЩИЕ ТЕМЫ:
➢ Что такое рекомендательные механизмы и
зачем они нужны медиа.
➢ Используем Google Analytics для анализа
контента и работы редакции.

3. РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ
МЕХАНИЗМЫ
Карточный интерфейс: https://vc.ru/p/cards-future
Рекомендации:
➢пользовательское поведение
➢интересы
➢редакция
Пользовательское поведение:
➢Прочтение/Просмотр: 65.59%
➢CTR (Click-through rate): 0.86%

4. ОБРАТНАЯ СТОРОНА

5. Показов: 184 864
Кликов: 1 666
CTR: 0,90%
ВИЗУАЛЬНАЯ ДЕТАЛИЗАЦИЯ
Показов: 744 102
Кликов: 1 793
CTR: 0,24%
Показов: 543 624
Кликов: 942
CTR: 0,17%
Показов: 263 758
Кликов: 791
CTR: 0,30%
Показов: 123 550
Кликов: 703
CTR: 0,57%
Показов: 698 725
Кликов: 2 056
CTR: 0,29%

6. ПРОФИЛЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
Мы знаем:
➢Материалы, которые
прочел пользователь
➢Темы этих материалов
➢Количество просмотров
материалов по теме
➢Количество материалов
по теме
4 - 3 = потенциал

7. РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ МЕХАНИЗМЫ 3. sameArticle
4. recommendations_right

8. Аналитика по редакционным материалам с разбивкой по авторам внутри Google
Analytics.
Как отслеживать глубину просмотра статей и время визита: https://vc.ru/p/content-analytics
АНАЛИЗ КОНТЕНТА И РАБОТА РЕДАКЦИИ
Авторы :)

9. Аналитика по глубине прочтения материалов внутри Google Sheets.
Как отслеживать глубину просмотра статей и время визита https://vc.ru/p/content-analytics
АНАЛИЗ КОНТЕНТА И РАБОТА РЕДАКЦИИ