버즈피드와 허밍턴 포스트
독자들이 주도적으로 뉴스를 읽게 만들 수 있는 방법은 뭘까? 페이지뷰를 늘리기 위한 경쟁에서 벗어나 질 낮은 기사 퀼리티가 아닌 독자들이 좀 더 이해하기 쉽게 뉴스를 어떻게 서비스 할 수 있을까? 지나간 기사에도 관심을 가지게 하는 방법은 없을까?
이러한 고민을 버즈피드와 허밍턴포스트사례로 어떻게 해결할 수 있는지에 대해서 이번 글을 통해 알아 볼 것 이다.
버즈피드는 독자를 파악하는 시스템으로 큰 성공을 이뤘다. 세계적으로 많은 언론사들의 화두가 될 정도이다.
버즈피드는 우리가 버즈피드에 접속하는 순간 개인정보가 빠져나간다. 로그인 여부와 성별, 나이 또 내가 이 사이트에 몇 번이나 방문하고 어떤 기사를 읽었는지에 대한 일상적인 정보 수집과 더불어 버즈피드의 대표적인 상품인 퀴즈를 푸는 과정에서도 정보수집이 일어난다.
이 퀴즈는 꽤나 사적인 정보를 기록하게 하는 퀴즈들이다. 이용자가 백인지, 이성애자인지 심지어 성추행을 당한 적이 있는 지까지 말이다. 이 퀴즈의 문항들에 답하게 될 경우 버드피드는 이용자들의 개인 정보에 이 답변을 연결해 이용자들에 대해 더욱 잘 알게 된다.
버즈피드는 A/B 테스트를 모든 기사에 도입했는데 이것은 기사를 쓰고 두 개 이상의 제목을 만들어 두 개의 그룹 독자들에게 노출시킨 다음 어떤 제목이 많이 읽히는지 분석한 하여 많이 읽히는 제목을 선택해 내보낸다.
이러한 전략들은 이용자들을 파악해 이용자들에게 맞는 기사를 제공할 수 있어 이용자들이 자주 사이트에 들릴 수 있게 만든다.
허밍턴 포스트는 빅테이터를 활용해 독자들의 경험을 향상시켜 사이트 트래픽을 향상시킨다. 수많은 기사들 중 독자에게 도달되는 각각의 기사는 데이터 분석을 통해 최적화 된다. 이것은 ‘ 데이터 적합형 콘텐츠’전략이다. A/B테스트도 버즈피드와 비슷하긴 하지만 검색용 헤드라인을 따로 뽑는 전략이다. 클릭 수가 많은 헤드라인을 노출한다. A/B테스트는 데이터분석이 뒷받침되지 않으면 불가능한 일이다.
어떠한 사이트의 콘텐츠가 독자를 만족시켰다면 이들은 그 다음에도 이 사이트를 다시 방문할 가능성이 클 것이다. 다시 돌아오는 사람들의 유형과 행태를 분석하면 이들의 숫자를 어떻게 늘릴 수 있는지 알 수 있다는 것이다.
독자들이 누구인지를 분석하는 작업을 통해 독자의 유형을 나누고 각각에 특화 된 콘텐츠 전략을 세울 필요가 있다. 그들이 읽고 싶어 하는 콘텐츠를 만들어서 보여주면 다시 찾아 올 것이다.
뉴스룸혁신을 위한 기법 중에는 웹 트래킹 기법라고 불리는 것으로 이용자의 성별과 나이 그리고 어디에서 접속했고 관심이 무엇이고 어떤 기사를 읽는 등 이런 개인정보들은 언로사와 편집자들에게 엄청난 가치를 갖는 데이터베이스가 된다.
또 검색엔진을 최적화를 통해서 많은 사람들이 어떤 검색으로도 많이 들어 올 수 있게 해야 한다. 검색 가능한 키워드가 본문 안에 포함돼있거나. 약자도 최소 한번은 풀어서 쓰는 등 가능한 검색의 문을 많이 열어 둬야한다.
