よりエンゲージされるコンテンツへのトラフィックは、意外な場所からやってきます。その好例が、Chartbeatのデータサイエンスチームが最近発見した中国のニュースアプリTopBuzzです。昨年末、パブリッシャーに大量のページビューをもたらしました。

TopBuzzは12月単月でおよそ3400万ページビューを世界中のChartbeatパブリッシャーにもたらしました。これは2017年1月から36倍の伸びです。また、このトラフィックのおよそ半分がこのアプリで米国からもたらされただけでなく、ブラジル、フランス、ドイツ、イタリアそしてイギリスからもかなりのシェアがありました。

次の図が2017年2月からTopBuzzの参照トラフィックを詳しく調べたもので、昨年12月にピークに達しています。

この大幅なトラフィックの上昇は、媒体社パートナーやChartbeatデータサイエンスチームの興味をひきました。そのため、パブリッシャーに読者を引き込む存在力がある、このリファラーを分析する価値があると私たちは考えました。

TopBuzzがページビューを伸ばす理由

TopBuzzは何者か、それ以上に重要なのは、なぜこれだけ多くのページビューを生み出しているのか？ TopBuzzは、300億ドルと評価されている中国のスタートアップ、ByteDanceが所有するデジタル資産の1つです。

ByteDanceは、すでに著名なニュースアプリTouTaio（ヘッドラインという意味）がメディア業界で地位を確立しています。これまで、TouTaioがパブリッシャーへの主要な参照トラフィック元であると考えられていました。

TopBuzzはこのブログ執筆時点でAndroidアプリを入手できるGoogle Play無料ニュース＆雑誌アプリで11番目です。iPhoneのApp Storeでは同様に16番目です。

このTopBuzzの参照トラフィックからの効果はなにか？

私たちは、次の画像のようにTopBuzzがパブリッシャーに流れる外部リンクトラフィックの本当のソースとして、より正確に反映されるよう、リアルタイムダッシュボードのリファラー分類を更新しています。

私たちは、「News Replublic」「BuzzVideo」「Buzz Up!」のリファラーとして現れる、ByteDanceが所有する他のアプリのトラフィックも表示させようとしています。これにより、かつては上にあるようなパスで見えた、TouTiaoで分類していたトラフィックソースによる混乱が解決するはずです。

パブリッシャーが次にすべきこと

参照トラフィックが世界のパブリッシャーにもたらす長期的な影響をよりよく理解するため、私たちのデータサイエンスチームはTopBuzzの分析を続けます。トラフィックが単なる「Google」からではなく、実際に「Google News」から来ていることを知るのと同様に、より正確な参照分類が全体のオーディエンス開発戦略をよりよく伝えることを目的にしています。

これまでTopBuzzを知らなかったとしても、いまリアルタイム・ダッシュボードを見ればはっきりとわかります。この参照元で進展する、最もエンゲージするコンテンツを中心にどう位置付けるか、一層の社内議論の機会が得られることを願っています。

パブリッシャー向けの重要なポイントがほかにいくつかあり、それは次の通りです。

ByteDanceモデルを理解する

TopBuzzは米国ではほとんど知られていないかもしれませんが、TouTiaoは海外で大流行しています。TechNodeの記事が指摘しているように、ByteDanceの核となる技術は、コンテンツ作成、キュレーション、および配信のためのAIベースのシステムであり、アプリの背後にあるアーキテクチャを形成するすべてです。それぞれ個々の読者の好みに応じたコンテンツのキュレーションを、しばしばクリックに基づく金銭的報酬によって、この核となる技術がコンテンツ制作者に動機付けています。

ですが、クリック至上主義コンテンツに対抗するパブリッシャーの努力と矛盾するかもしれません。TopBuzz専用のコンテンツを作成する前に、長期的なオーディエンス開発目標を必ず設定してください。

他の新しいプラットフォームに注意しましょう

TopBuzzの発見から学んでください。私たちはグローバルなメディアの世界にいます。 アプリの利用が増えていることと相まって、世界中のパブリッシャーには潜在的な収益機会があります。

つまり、TopBuzz用にコンテンツを最適化することが適切ではないとしても、魅力的なコンテンツを新しい多様なユーザーに提供する機会はさらに多くあり、これからもあります。 そして、私たちはあなたが確実に最初に気づけるよう、毎日新しい参照トラフィック元を注視し続けています。

この知識は、Chartbeatのヘッドライン・テスティングと組み合わせることで、世界中のユーザーに届ける必要なすべてをあなたのチームに提供すると、私たちは考えています。

ChartbeatのデータサイエンスチームのSu Hangがこの記事の研究に貢献しました。