Content Performance Tracking: Khi “nhiều tương tác” không có nghĩa là content hiệu quả (Phần 1)
Viết nhiều, số liệu ổn nhưng không biết tracking bài nào hiệu quả? Tìm hiểu cách đọc content performance đúng để tối ưu hiệu quả và ra quyết định tốt hơn!
Thời gian đầu đi làm, mình khá tự tin với performance của mình. Bài viết lên đều, số liệu nhìn cũng “ổn”: view tăng, like tăng, engagement duy trì ổn định. Quan trọng hơn là lead vẫn về, thậm chí có những giai đoạn vẫn vượt goal. Do vậy, mỗi lần làm report, mình nghĩ chỉ cần tổng hợp lại bài nào nhiều view, nhiều tương tác, kpi đạt được so với tổng goal đề ra là đã có thể chứng minh hiệu quả công việc.
Cho đến một lần trong khi họp báo cáo tổng kết cuối tháng, sếp mình hỏi một câu: “Content của em lượt tương tác khá tốt, nhưng tỷ lệ chuyển đổi ra lead như thế nào?”.
Mình nhớ là lúc đó mình đã dừng lại vài giây, vì không biết trả lời như thế nào.
Đó cũng là lúc mình nhận ra một sai lầm mà mình đã lặp lại trong một thời gian khá dài: mình cứ viết bài, nhìn số liệu thấy “ổn”, nhưng lại không thực sự hiểu những nội dung đó đang hiệu quả đến đâu. Mình có data, nhưng lại không biết dùng data để đo lường giá trị thực sự của content mình làm.
Vấn đề nằm ở cách mình nhìn data
Sau lần bị sếp hỏi bất ngờ, mình bắt đầu nhìn lại cách mình tracking content một cách nghiêm túc hơn. Trước đây, mình có xu hướng nhìn từng chỉ số riêng lẻ. Bài nào nhiều view thì mình nghĩ là tốt, bài nào nhiều like hay comment thì mặc định là hiệu quả. Mỗi chỉ số giống như một “tín hiệu tích cực”, và mình gần như không đặt câu hỏi sâu hơn về nó.
Nhưng vấn đề là, khi nhìn theo cách đó, mình không thể trả lời được những câu hỏi quan trọng hơn. Ví dụ như: vì sao bài này lại mang về lead, người dùng có thực sự quan tâm đến nội dung hay không, hay họ đã đi qua những bước nào trước khi để lại thông tin.
Mọi thứ chỉ bắt đầu rõ ràng hơn khi mình thử thay đổi góc nhìn. Thay vì nhìn content như từng bài riêng lẻ, mình bắt đầu nhìn nó như một hành trình, kết hợp đọc các chỉ số với nhau để phản ánh đúng cách người dùng tiếp cận, tương tác và đưa ra hành động.
Mình bắt đầu tracking lại như thế nào?
Nếu bạn làm content trên Facebook, bạn sẽ khá quen với việc theo dõi số liệu trên Meta Business Suite. Các chỉ số như reach, reaction, comment hay link click đều có sẵn ở đó.
Trước đây, mình chỉ dừng lại ở việc nhìn các chỉ số này trực tiếp trên platform. Nhưng sau này, mình bắt đầu download data về Excel để nhìn lại một cách tổng thể hơn.
Tuy nhiên, file tải về thường khá rối và khó đọc vì chứa dữ liệu của nhiều khóa học khác nhau, trong khi mình chỉ phụ trách một vài khoá. Nếu giữ nguyên như vậy thì rất khó nhìn ra insight, nên mình thường dùng Power Query để lọc và làm sạch dữ liệu, đưa về dạng dễ nhìn và dễ phân tích hơn.
Phần làm sạch dữ liệu này là quy trình mình đã học trong khóa Data Visualization & Analytics with Excel tại TM Data School. Nếu bạn quan tâm, có thể tham khảo thêm tại đây nha.
Dưới đây là file dữ liệu sau khi mình tải về và xử lý cơ bản trên Excel.
Bạn có thể tham khảo thêm về cách xử lý dữ liệu trên Power Query tại đây nha: Power Query là gì? Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu trong Power BI như thế nào?
Khi đưa tất cả các chỉ số về cùng một bảng, mình có thể dễ dàng so sánh và nhìn ra hiệu quả thực sự của từng bài viết, thay vì nhìn rời rạc như trước.
Nhìn vào số liệu thì có những bài reach rất cao nhưng gần như không có click. Ngược lại, có những bài không quá nổi bật về mặt tương tác, nhưng lại có người click vào link và để lại thông tin.
Lúc này, mình bắt đầu thay đổi cách đọc data. Thay vì hỏi “bài này có nhiều view không?”, mình chuyển sang hỏi: Người dùng sau khi thấy content này đã đi được đến bước nào?
Và khi bắt đầu đặt câu hỏi theo hướng đó, mình nhận ra một điều: dù có rất nhiều chỉ số khác nhau, nhưng thực chất chúng đều đang phản ánh từng bước trong hành trình của người dùng.
4 lớp chỉ số mình luôn nhìn khi tracking content
Sau một thời gian làm việc với data, mình đã đơn giản hoá lại toàn bộ các chỉ số này thành 4 lớp chính, tương ứng với cách người dùng tiếp cận, tương tác và hành động với content. Khi nhìn theo 4 lớp này, việc đọc data trở nên rõ ràng và dễ hiểu hơn rất nhiều.
Đầu tiên là Reach — Content có tiếp cận được người đọc hay không. Đây là lớp giúp mình hiểu có bao nhiêu người nhìn thấy bài viết, nhưng chỉ dừng ở đây thì chưa đủ để đánh giá hiệu quả.
Tiếp theo là Engagement — Người dùng có dừng lại hay không. Trên Meta, điều này thể hiện qua reaction, comment, share hoặc các hành vi tương tác khác.
Sau đó là Click — Người dùng có quan tâm đủ để hành động hay chưa. Đây là bước mình từng bỏ qua, nhưng lại là bước quan trọng để phân biệt giữa content “được thích” và content “tạo ra hành động”.
Cuối cùng là Conversion — Có bao nhiêu người thực sự trở thành lead. Đây cũng là lớp giúp mình trả lời câu hỏi quan trọng nhất: content này có mang lại kết quả hay không.
Trong phần 1 này mình sẽ tập trung vào 3 chỉ số chính là: Reach, Engagement và Click nha.
Vậy mình tối ưu content như thế nào từ 4 lớp chỉ số này?
Sau khi bắt đầu nhìn content theo 4 lớp chỉ số, mình nhận ra một điều quan trọng: không phải bài nào cũng cần tối ưu giống nhau. Việc đọc data chỉ thực sự có ý nghĩa khi mình đặt nó trong đúng mục tiêu của bài viết.
Ví dụ như bài awareness để tăng tương tác, bài BOFU để tạo ra chuyển đổi. Do vậy, tương ứng với mục tiêu của mỗi bài, mình sẽ chọn các chỉ số đo lường khác nhau để phân tích.
Với những bài mang mục tiêu awareness hoặc creative, mình sẽ ưu tiên reach và engagement.
Thông thường, hai chỉ số này sẽ có xu hướng đi cùng nhau. Thay vì hỏi “bài này có nhiều tương tác không?”, mình sẽ nhìn xem với mức reach đó, tương tác có đang ở mức hợp lý hay không.
Ví dụ, nếu một bài có reach khá tốt nhưng tương tác không tăng tương ứng, mình sẽ xem lại nội dung có thực sự đủ “chạm” để giữ người đọc hay chưa. Lúc này, mình sẽ không đụng vào CTA hay landing page, mà quay lại tối ưu phần mở đầu (hook, headline hoặc cách mình dẫn dắt vấn đề). Vì với loại content này, điều quan trọng nhất vẫn là khiến người đọc dừng lại và chú ý.
Ngược lại, với những bài mang mục tiêu chuyển đổi (BOFU), mình sẽ nhìn nhiều hơn vào click và CTR. Có những bài tương tác khá ổn, có comment, có discussion, nhưng click lại thấp. Khi đó, vấn đề thường không nằm ở nội dung chính, mà nằm ở cách mình dẫn người đọc đi tiếp. Có thể CTA chưa đủ rõ, hoặc placement chưa hợp lý. Những lúc này, mình sẽ thử viết lại CTA theo hướng cụ thể hơn, hoặc đưa CTA lên sớm hơn trong bài thay vì để ở cuối.
Một trường hợp khác mình gặp khá nhiều là click tốt, nhưng không ra lead. Và đây là lúc mình nhận ra: không phải vấn đề nằm ở content nữa. Khi gặp tình huống này, mình sẽ kiểm tra lại xem thông điệp giữa content và landing page có đang bị lệch không, hoặc landing page có đủ rõ ràng và thuyết phục để người dùng tiếp tục hành động hay không.
Khi nhìn theo cách này, mình không còn cố “làm content tốt hơn” một cách chung chung nữa. Mỗi lần tối ưu đều có một lý do rất rõ ràng: bài này đang phục vụ mục tiêu gì, và mình cần cải thiện đúng phần nào để kéo người dùng đi thêm một bước trong hành trình.
Sau khi bắt đầu nhìn content theo 4 lớp chỉ số, mình nhận ra một điều: mỗi bài viết không cần “tốt toàn diện”, mà quan trọng là biết nó đang yếu ở đâu để tối ưu đúng chỗ. Thay vì cố gắng làm mọi thứ tốt hơn một cách chung chung, mình bắt đầu đọc data theo kiểu “bài này đang mắc ở bước nào”.
Tạm kết
Nhìn lại, mình nghĩ sai lầm lớn nhất trước đây không phải là mình làm content chưa đủ tốt. Mà là mình có kết quả, nhưng lại không hiểu vì sao mình có kết quả đó.
Số liệu nhìn vẫn “ổn”, nhưng tất cả diễn ra theo kiểu khá ngẫu nhiên. Viết nhiều chưa chắc đã tốt hơn, và đôi khi viết ít hơn thì kết quả vẫn không thay đổi. Bởi nếu không hiểu được logic phía sau, thì mình gần như không thể tối ưu hay lặp lại những gì đang hoạt động.
Chỉ khi bắt đầu nhìn content theo từng bước trong hành trình,từ reach, engagement, đến click, mình mới dần hiểu được người dùng đang dừng lại ở đâu, và mình cần cải thiện điều gì để kéo họ đi tiếp.
Và có lẽ điều quan trọng nhất mình học được là:
Content tốt không phải là content nhiều view Mà là content giúp người dùng đi thêm một bước trong hành trình
Và câu chuyện chưa dừng lại ở đó…
Như mình đã đề cập bên trên thì nhiều bài click tốt nhưng lại không ra lead, điều đó có thể nằm ở landing page chưa được tối ưu đề phù hợp với người đọc. Mình sẽ chia sẻ chi tiết hơn về cách đọc và tối ưu các chỉ số ở landing page trong phần 2 của series này nha.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách xử lý dữ liệu và tư duy xây dựng báo cáo/ dashboard với Excel, hãy tham khảo khóa học Data Visualization & Analytics with Excel của TM Data School.
