Content, wir haben ein Qualitätsproblem!

Content, wir haben ein Qualitätsproblem!

Der meiste Unternehmens-Content wird von Nutzern als irrelevant bewertet. Was müssen Marketer ändern, um mehr Qualität in ihren Content zu bekommen?

“Quality is the best business plan.” – John Lasseter

Qualität im Content Marketing ist wichtig, darüber sind sich eigentlich alle einig. Dennoch haben Unternehmen Probleme mit ihren produzierten Inhalten die gesteckten Marketing-Ziele zu erreichen. Und auch auf Nutzerseite ärgert man sich nur allzu oft über langweilige, informationsarme, irrelevante Artikel, Videos, Blogartikel.

Mehr als 60% des gesamten produzierten Markencontents wird laut Meaningful Brands® Studie als schlecht sowie irrelevant bewertet! Laut Content Marketing Studie der HdM Stuttgart seien die Inhalte entweder zu unpersönlich (75 Prozent) oder hätten für sie keine persönliche Relevanz. Was ist also Quality Content und wie stellst Du ihn her?

Content Qualität – Zwei Seiten einer Medaille

Wie kommen diese ernüchternden Zahlen zustande? Wieso kommen so viele Unternehmensinhalte bei den Nutzern an, die sie als irrelevant bewerten? Entscheidend ist die Perspektive, aus der wir die Qualität der Inhalte betrachten können. Und hier gibt es im Wesentlichen zwei Blickrichtungen.

Quality Content erkennen – Der Kontext

Nutzer verfolgen im Internet unterschiedlichste Intentionen und bewerten Inhalte gemäß der eigenen – ganz subjektiven – Präferenzen und Lebenssituation. Quality Content bedeutet für jeden etwas anderes. Was der eine langweilig findet, findet der andere interessant. Was für den einen heute unwichtig erscheint, könnte morgen wichtig sein usw. Ganz allgemein sprechen wir hier also vom individuellen Kontext auf Nutzerseite.

Und diese individuelle Lebenswelt potenzieller Kunden ist komplex.

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Um sie nachzuvollziehen, stehen Marketern unterschiedliche Prediction-Modelle zur Verfügung. Sie können semi-fiktionale Vertreter der Zielgruppe, sogenannte Buyer Personas, entwickeln, die der Zielgruppe ein Gesicht geben und den Weg des Fremden zum zufriedenen Kunden mit der sogenannten Customer’s Journey clustern.

Damit diese Modelle möglichst präzise werden, müssen sie gefüttert werden, etwa mit Daten aus der Marktforschung, Kundenbefragung oder mithilfe von Monitoring-Tools. Um die emotionalen Motive allerdings wirklich zu begreifen, müssen auch Erkenntnisse aus der Psychologie, Hirnforschung, Evolutionsbiologie und Konsumforschung hinzugezogen werden.

Nur so lässt sich erkennen, was der Kunde wirklich als Quality Content betrachtet.

Das Kennenlernen der potenziellen Kunden ist also ein interdisziplinärer Prozess. Um die Kunden mit all ihren Wünschen, Herausforderungen und Problemen zu verstehen, braucht es Daten, Erfahrung und Expertise.

Die Performance von Quality Content

Um herauszufinden, ob sie mit ihren Inhalten den Kontext ihrer potenziellen Kunden getroffen haben, können Marketer im datenbasierten Online-Marketing eine ganze Reihe an Marketing-Kennzahlen zurate ziehen. Traffic, Conversion-Rates, Verweildauer, Klicks, Downloads.

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Ob sie mit ihrer Erfahrung und Expertise richtig gelegen und aus den Nutzerdaten die richtigen Schlüsse gezogen haben, spiegelt sich also letztlich in Zahlen wieder. Quality Content ist anhand der Marketing Kennzahlen leicht zu erkennen.

Fragt man Nutzer, wonach sie Content-Qualität beurteilen, sagen sie: „Relevanz! Der Inhalt hat mir genau das geboten, was ich gebraucht habe.“ Fragt man Marketer, wonach sie Content-Qualität bemessen, sagen sie: „Performance! Der Inhalt hat die Klick-Zahlen generiert, die wir uns zum Ziel gesetzt haben.“

Kontext – ein Konstrukt, das auf Emotionen basiert – übersetzen Marketer also in Performance – ein Konstrukt, das auf Zahlen basiert. Damit gibt es zwei Qualitätsmaßstäbe für ein und denselben Inhalt. Das Problem: Performance ist nicht gleich Kontext. Auch wenn das zunächst den Anschein haben mag!

Die Vermessung der virtuellen Welt

Dell’s Social Media Listening and Command Center“ von Geoff Livingston. Lizenz: CC BY-SA 2.0

Dank Big Data, Social-Listening-Tools, Google Analytics und etlichen weiteren Tracking-Methoden können wir die Bewegungen des Nutzers im Internet heute pixelgenau kartographieren. Wer hat wann welche Seite für wie lange betrachtet, wo kam er her und wo ist er als nächstes hin?

Welchen CTA hat er geklickt, welche Mail geöffnet, welche Produktseiten hat er sich wie lange angeschaut?

Auch auf Makroebene liefern uns Daten wertvolle Erkenntnisse: Welche Themen werden wann gesucht, welche Beiträge werden am meisten geteilt, welche Influencer sind am besten vernetzt, über welche Knotenpunkte verteilen sich Inhalte im Internet?

Das digitale Spurenlesen liefert eine Menge hilfreicher Antworten auf viele dieser W-Fragen und gibt uns die Möglichkeit, das Verhalten potenzieller Kunden nachzuvollziehen, bestimmte Muster darin zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Im Verborgenen bleibt jedoch trotz allen Informationen das „Warum“. Wir können Nutzern bislang nur auf die Finger schauen, nicht in den Kopf.

Performance-Kennzahlen und Verhaltensdaten – so akkurat sie heute auch sind – lassen immer nur Schätzungen und Näherungswerte an die tatsächliche Stimmungslage und Lebenswelt des Nutzers zu.

Quality Content kann also auch mal schlechtere Marketing Kennzahlen haben.

Die Übersetzung von menschlichen Gedanken in Daten ist (noch) nicht verlustfrei. Trotzdem gilt die weitläufige Annahme: Performance = Kontext.

Und genau das führt zum Kurzschluss im Content-Marketing-Kreislauf.

Also in: Content Marketing