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Para entender melhor o efeito potencial das mudanças na análise seletiva dos usuários do Google e dos modelos de assinatura do editor, desenvolvemos uma série de experimentos em colaboração com nossos parceiros de publicação. Descobrimos que mesmo pequenas mudanças nos níveis da amostra podem piorar a experiência dos usuários e, uma vez que o acesso é limitado, não intencional para influenciar a classificação dos artigos na busca pelo Google.
Existem dois tipos de análise seletiva que recomendamos: uma medição que fornece aos usuários uma cota de artigos para ler antes que uma assinatura ou entrada do sistema seja necessária, após o que as paredes pagas começam a aparecer, e o lead-in, que oferece parte do conteúdo do artigo sem mostrá-lo completamente.
Instamos os editores a experimentar cuidadosamente vários volumes de amostra. Aqui estão algumas recomendações gerais para a implementação de análises seletivas flexíveis.
Em geral, acreditamos que essa medição mensal, não diária, oferece mais flexibilidade e um ambiente seguro para testes. O impacto sobre os usuários de alterar um valor para o próximo menos significativo para, digamos, 10 artigos por mês do que em 3 artigos diariamente. A medição mensal também tem uma vantagem no fato de se concentrar nas paredes pagas em seus usuários mais ativos, que têm maior probabilidade de se inscrever, enquanto os usuários novos e menos envolvidos poderão se familiarizar com o valor do seu conteúdo antes de encontrar uma barreira paga. (Nesse contexto, a "parede paga" é aplicada quanto a barreiras que exigem assinatura ou registro para acesso ao conteúdo.)
Não existe um valor único para a amostra ideal adequada para várias empresas. No entanto, para a maioria dos editores do Daily News, esperamos que esse valor esteja na faixa de 6 a 10 artigos para o usuário por mês. Acreditamos que a maioria dos editores encontrará o significado nesse intervalo, que mantém uma boa experiência do usuário para novos assinantes em potencial, oferecendo simultaneamente oportunidades de conversão entre os usuários mais envolvidos.
Como ponto de partida para seus experimentos, recomendamos que você forneça 10 artigos por mês, usuários do seu site no Google e os configure no futuro. Deixamos o número exato a critério de cada editor, que melhor entende as características de seus negócios. Também pedimos aos editores que analisem a porcentagem atual de usuários da pesquisa que se enquadram em suas paredes pagas e escolhem um valor mensal que alcançará um resultado semelhante. Você sempre pode reduzir o valor mais tarde, depois de ter certeza de que tudo está estável.
Além da medição, alguns editores mostram as primeiras propostas do artigo "acima da parede paga" após o limite da amostra ser esgotado. Acreditamos que essa é uma boa prática. Ao colocar a parte introdutória do artigo, os editores podem permitir que os usuários vejam o valor do conteúdo e, portanto, ofereçam mais benefícios do que apenas uma página com conteúdo completamente bloqueado. O lead-in também causa a curiosidade dos usuários que podem ajudar a aumentar a conversão.
Os editores devem experimentar vários valores de amostra para determinar sua influência no tráfego e conversão de referência.
Lembre -se de que a pesquisa de nossos usuários mostrou que, quando os usuários que viram apenas uma pequena quantidade de conteúdo são forçados a se inscrever, seu interesse pelo produto é significativamente reduzido. Nossa análise mostrou que a satisfação total dos usuários começa a diminuir significativamente quando as paredes pagas são mostradas mais de 10% do tempo (o que geralmente significa que cerca de 3% do público encontrou uma barreira paga). Recomendamos cautela ao abordar esse limite, pois você pode começar a repelir usuários que ainda não foram convencidos do valor do seu conteúdo.
Os editores com recursos técnicos mais desenvolvidos podem concentrar esforços em um público mais estreito, por exemplo, nos usuários que usam ativamente todo o limite de amostra. Tendo identificado usuários que estão constantemente esgotando o limite mensal, os editores podem se concentrar nesses segmentos, reduzindo o limite para esses usuários, permitindo simultaneamente um consumo livre para outros usuários reduzirem o risco de deterioração dos usuários e sua satisfação.
Os dados estruturados do conteúdo pago sobre o que se envolvem no Google a distinguir entre o conteúdo pago da prática de cloacing quando o conteúdo mostrado pelo GoogleBot difere do que é mostrado aos usuários.
Mais informações sobre como especificar conteúdo pago usando dados estruturados para o seu site do Google podem ser encontrados nos materiais correspondentes.
Para todas as perguntas, você pode entrar em contato com a empresa de SEO "Seo.computer" por e -mail info@seo.computer ou através do WhatsApp por número +79202044461.
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