8データドリブンコンテンツマーケティングの例

データドリブンコンテンツは、リンクを獲得するための最も効果的な形式の1つです。 理由は簡単です。

• 見つけるべき興味深い洞察に不足はありません
• コピーするのは難しい–洞察を思い付く2人目の人を誰も気にしません
• 2,000語の記事を書いて、リンクを物乞いするのは、以前のようなものではありません。
• 新しいデータ主導の洞察は、通常、報道価値があります

データドリブンコンテンツは、それに付属する画像、統計、グラフ、チャートとともに、コンテンツプロモーションを記事に組み込むための優れた方法です。 この差別化要因があると、リンクの構築がはるかに簡単になります。

リンクを獲得し、SEOトラフィックを促進するために何らかの形でデータを使用している企業の8つの例を次に示します。

1.画鋲の年次中小企業の友好度調査

2008年に設立された画鋲は、2つの戦術によってほぼすべてのホームサービスでSEOの巨人になりました。 アンカーテキストとその年次中小企業の親しみやすさの調査でバッジを奨励します。 ここでは後者に焦点を当てます。

画鋲は毎年、プラットフォーム上の何百万もの中小企業に、その地域の中小企業の友情に関連する調査を行うよう奨励しています。 画鋲は、このデータを州および市レベルの結果に集約し、各州のページと一部の市のページの調査にまとめます。

その後、地元の新聞や組織に調査を売り込み、何千ものリンクを獲得しました。 リンクは州と市のページを指しているため、リンクの公平性と関連性は画鋲のローカルサービスページに渡され、すべてのメトロのほぼすべてのサービスで上位の結果にランク付けされます。

このリンクベイト戦術経済研究は非常に正当であるため、ユタ州知事は画鋲の事務所に行き、賞を受賞しました。

この戦術の素晴らしさの一部は、毎年再利用できることです（画鋲がハッシュタグを使用して、州レベルのページで過去1年間の調査をトリガーする方法に注意してください）。

2.Wikibuyによる「Amazonは実際にあなたに最高の価格を提供していますか」

Wikibuyは、オンラインショッピング中にアイテムの最低価格を見つけるのに役立つChrome拡張機能です。 2017年のブラックフライデーの頃、同社は、顧客がブラックフライデーを節約した一方で、他の場所で買い物をすることでさらに節約できた可能性があるという調査結果を発表しました。

同社は、買い物客が支払った他の価格と比較して、Amazonで独自の価格指数を作成し、大きな違いを示しました。 バックリンクに加えて、同社はこの調査で広く報道されましたが、これはホリデーショッピングシーズンよりも都合の良い時期に来ることはできませんでした。

3.「アメリカ人は基本的な車の警告記号を知っていますか？」 ゼブラによって

同様のWebによると、Zebraは自動車保険の検索エンジンであり、主にオーガニック検索から年間1,000万人近くの訪問者を獲得しています。

これは、保険と同じくらい競争力のあるニッチでの小さな偉業ではありません。特に、同社が2012年に設立されて以来、アグリゲータースタイルのSEOの「栄光の時代」をはるかに超えています。

彼らはどのようにしてこれを達成しましたか？ データ駆動型コンテンツは大きな役割を果たします。

彼らの最も成功した作品の1つであるTheStateof Auto Insurance 2018は、個人金融ブログから地元のニュースステーションに至るまでのサイトから何百ものリンクを獲得しました。

これは非常に美しく完成された作品であり、優れたUXと、スピード違反の切符が保険にかかる金額や、さまざまな車両に保険をかけるのにかかる費用など、興味深い情報がたくさんあります。 このサイトによると、すべてのデータは「[ゼブラの]見積もりエンジンからのものであり、保険格付けプラットフォームと公的料金申告からのデータで構成されています」。

通常、データを提示する際の課題は、消化率とデータの量のバランスを取ることであり、Zebraは明らかにこのバランスをとるために多大な時間を費やしました。

この特定の例の1つは、ユーザーが特定の状態を確認できる状態ビューです。 これにより、この作品は米国の何千人もの地元のジャーナリストにとって魅力的なものになります。

スクリーンショットを使ってこの視覚化の正義を行うのは本当に難しいので、チェックすることを強くお勧めします。

4.「フォートナイトはリレーションシップレッカーになりますか？」 離婚オンライン

英国を拠点とする離婚サービスDivorceOnlineは最近、離婚事件の5％がFortniteという単語に言及していることを示す独自のデータの調査を発表しました。 ご存じない方のために説明すると、Forniteは、世界を席巻する中毒性の高いコンピューターゲームです。

ニュースジャックと独自のデータを組み合わせることで、DivorceOnlineはCNBCなどからリンクとプレスを獲得しました。

Zebraの前の例とは対照的に、このコンテンツは非常に単純です。 記事はわずか214語で、ストックフォト以外のデータの視覚化や画像は含まれていません。

それは、彼らが引用した統計が全体の話であるためです。必要がなければ、やりすぎる必要はありません。

5.「コロラド州デンバーの新しい居住者はどこから引っ越しますか？」 LawnStarterによる

2017年8月、米国国勢調査は、米国のメトロから移民への人口の流れを示すデータセットをリリースしました。 1か月も経たないうちに、 LawnStarterはこのデータセットを、デンバーの新しい居住者がどこから移動しているかを正確に示すインタラクティブな視覚化に変えました。 視覚化は、デンバーが人口を失った場所や、新しい人口の人口統計がどのように見えるかなど、他のいくつかのヒントを示しています。

結果？ デンバーの評判の良い地元のニュースソースからのいくつかの言及–まさにオンデマンドの芝生ケア会社が探しているローカルリンクのタイプ。

これは、非常に退屈な業界の企業でさえ、優れたコンテンツからリンクを獲得する方法の例です。

6.Bankrateによる「これがアメリカ人が睡眠を失っている一番の理由です」

Bankrateは、パーソナルファイナンスの分野でSEO帝国を築き上げました。

これは、同社が調査会社、この場合はGfKCustomResearchを介して行った多くの調査の1つです。 この作品は、何がアメリカ人を維持しているのか（ネタバレ：それは関係）という質問に答えることから始まり、次にデータを世代ごとに分類します。

調査の利点は、一度実行すると、通常、コンテンツにまとめるのがかなり簡単になることです。 HubSpotのオンラインフォームビルダーや調査ツールなどのツールを使用して結果を収集し、結果をきれいなグラフに入れ、いくつかの興味深い方法でデータを切り取り、カラーコメンテーターを追加して作品を読みやすく興味深いものにします。

欠点は？ 調査にはお金がかかり、時には驚くべき、物議を醸す、あるいは報道価値のあるものが何も得られないことがあります。

専有データがあまりないがお金が問題にならない場合は、調査を行うために調査会社を雇うことは、リンクを獲得するまったく新しい洞察を思い付くための素晴らしい方法です。 少しの予算で？ Survey MonkeyまたはGoogleを介してはるかに少ない費用で調査を行うことができますが、より確立されたメディアはおそらく噛み付かないでしょう。

7.データスクールによる「サンディエゴで最高のブリトーを見つける」

英国を拠点とする企業であるデータスクールは、メンバーの1人がサンディエゴで最高のブリトーのこの視覚化を作成したときにSEOを念頭に置いていたとは思いません。 ここで考えて、箱から出して話してください。

著者によると、説明は次のとおりです。

「vizは3つの主要な部分に分かれています。 左側には、ブリトーの評価対象を選択できるフィルターがいくつかあります。 全体的なスコアだけでなく、肉と充填の比率、フレーバーの相乗効果、均一性などの特定の変数があります。 これらはすべて5段階で評価されているため、平均をとってブリトーベンダーに認定することができます。 近所のセレクターもあるので、ドリルダウンして近所で最高のブリトーショップを見つけることができます。」

ウィル・グリフィスは、このプロジェクトをその週の「自宅での生活」と表現し、クラスメートのサンディエゴへの旅行に触発されたと述べています。

誰もが公開されているデータからクールな洞察を思い付く方法を示しています。

8.プレーンテキストとHTMLメール：どちらが良いですか？」 Hubspotによる

Hubspotは、プレーンテキストとHTMLメールを題材にした2015年の記事で、独自のマーケティングテスト結果のいくつかを明らかにしました。

投稿には、約1,200語と、会社が電子メールに関して実行したA/Bテストの結果を掘り下げた少数の視覚化が含まれています。

投稿には驚くべき発見が1つ含まれています。消費者がHTMLメールを好むと主張しているにもかかわらず、プレーンテキストの電子メールはHTML電子メールよりもパフォーマンスが優れている傾向があります。 この作品は、他の人が引用するための情報源として有用で、驚くべきものであり、完璧です。これが、おそらく300以上のリンクドメインを獲得した理由です。

結論

うまくいけば、この投稿は、SEOに関連するデータ駆動型コンテンツの力を示しています。 より多くのインスピレーションやデータセットを探している場合のために、私のお気に入りのリソースをいくつか紹介します。

• Webスクレイピング
• Data.gov
• Googleトレンド
• Google Dataset Search
• データは美しい（Reddit）
• Tableau Public
• Data.world
• 世界銀行
• FiveThirtyEight.com（ Githubのデータセット）

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