利用Outset Media Index让混乱的加密媒体数据变得可用

币安Binance

币安交易所是全球加密货币交易所龙头，在手机上即可买卖比特币等数字货币！

官网注册  APP下载

从外部来看，加密媒体似乎很容易衡量。有流量估算、域名评分、反向链接、文章数量、社交信号和媒体列表。但一旦公关团队认真尝试比较各个媒体，数据就会变得支离破碎、参差不齐，且难以解读。

内容质量难以衡量，流于表面

加密媒体分析中最棘手的部分之一是内容质量。

统计文章数量、流量、反向链接、转载次数或社交分享次数很容易。但衡量一家媒体是否产出了有用、可信、可读且相关的报道，则要困难得多。

高产出媒体可能会发布许多报道并带来可见度，但这并不总是意味着每篇文章都获得了有意义的关注。一家小型技术媒体的流量可能较少，但对于某个协议、基础设施公司、开发者受众或小众市场来说，其相关性却更强。

这就是为什么质量不能简化成一个捷径指标。单个数字或许有用，但很少能说明一家媒体是否对某个特定宣传活动有价值。

OMI 通过将质量相关的信号置于媒体周边来提供帮助。诸如阅读行为、转载量、推荐流量、编辑严谨度、大语言模型推荐份额、地域契合度、GRP 和 CRP 等指标，能帮助团队从多个角度了解媒体的价值。

小型加密媒体处于数据盲区

小型和新兴的加密媒体往往缺乏足够的公开数据。

这带来了一个实际问题。如果一家媒体在标准分析工具中缺乏足够可衡量的足迹，团队可能会过早地忽视它。缺乏公开数据可能看起来像是缺乏价值，即使该媒体在一个小众社区或区域市场内可能很重要。

这一点在加密领域尤为重要，因为影响力并不总是与媒体规模成正比。一家小型媒体可能对本地生态系统、技术社区、游戏垂直领域、开发者受众或特定语言市场具有相关性。

OMI 无法消除所有盲区。没有平台能让不可用的数据变得完全可见。但 OMI 通过比较流量、互动、地域、分发、编辑、搜索引擎优化和 AIO 层等现有信号，为团队提供了一种更系统的方法来处理不完整的信息。

目标不是强行得出不存在的确定性。目标是让可利用的信息更容易被使用。

流量估算有用，但终究只是估算

流量是媒体规划中最常用的信号之一，但它很少直接来自媒体的分析数据。

很少有媒体愿意分享内部数据分析权限。大多数公关团队和媒体采购者依赖外部估算。这些估算可能有用，但仍需要结合背景来看待。

即使流量看起来很可观，团队仍然需要弄清楚这代表了什么样的触达范围。受众是否相关？流量是否稳定？是否由重复访问驱动？流量是否来自正确的地理区域？读者是否会停留足够长的时间来阅读内容？

一个庞大的流量数字可以建立信心，但它并不能证明该媒体能支持宣传活动的目标。

OMI 通过综合使用多种与流量相关的视图来增加背景信息，包括平均流量、总流量、平均独立访客数、流量深度比率、流量趋势、主要地理区域和地理区划细分。

这有助于团队减少对单一估算的过度依赖，从而构建更完整的受众活动视图。

加密媒体常被归入更广泛的金融类别

加密媒体难以进行清晰分析的另一个原因是分类问题。

许多通用分析平台并未将加密媒体视为一个独立的清晰类别。加密原生媒体常常被归入更广泛的金融类别，与传统的金融网站、股票市场媒体、金融科技博客、银行媒体和投资平台并列。

对于一般市场视角来说，这或许可以接受。但对于加密公关来说，这还不够具体。

一个加密宣传活动需要了解一家媒体是否参与了加密原生的讨论。它需要了解该媒体是否涵盖 Web3、交易所、协议、基础设施、代币、监管、游戏、DeFi 或更广泛的科技领域。一个简单的“金融”标签无法捕捉到这些差异。

OMI 存在的部分原因正是加密和 Web3 媒体需要针对特定类别的分析。这些媒体有自己的受众模式、分发行为、编辑规范、地域差异和可见度信号。

将加密媒体作为一个独立的细分领域来对待，能使分析对实际的宣传活动规划更有帮助。

OMI 如何让加密媒体分析更实用

OMI 通过将零散的媒体信号整合成一个结构化的框架，让加密媒体分析变得更实用。

它帮助团队通过标准化的方法比较媒体，而不是依赖单一指标或单一外部工具。它汇集了受众触达、互动、地域契合度、推荐流量、转载量、搜索引擎优化/AIO、编辑条件以及实际合作因素等信号。

OMI 的分析层 Outset Data Pulse 最近的一项发现揭示了加密媒体分析为何如此困难且容易误导，以及 OMI 如何弥补了这方面的现有空白。

OMI 还帮助团队通过一个统一的系统比较 340 多家媒体，并在一个地方查看选定的指标。这一点很重要，因为媒体团队通常需要快速行动，但快速决策仍然需要结构。

对于公关团队、广告主、创始人和媒体而言，其好处是实实在在的。OMI 可以帮助回答以下问题：

哪家媒体能触达正确的市场？读者是否参与了互动？该媒体是否能带来转载？该媒体在人工智能辅助发现中是否可见？该媒体在知名度、可信度、教育或区域相关性方面表现如何？哪些数据是可靠的，哪些方面团队需要谨慎对待？

OMI 并不能让不完整的信息变得完美。但通过 Outset Data Pulse 增加分析背景，它能让不完整的信息变得更可用、更具可比性，并且更容易应用于实际的媒体规划中。

最后总结

加密媒体很难进行清晰分析，因为这个类别是碎片化的、快速变化的、衡量标准不一的，并且充满了公开数据不完整的媒体机构。

这并不意味着团队应该放弃评估。这意味着他们需要一种更好的方法来处理不完美的信号。

OMI 通过将分散的数据转化为更可用的决策框架来提供帮助。它并不假装信息图景是完美的。它帮助团队根据现有的信息图景做出更好的媒体决策。