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Comment mieux monétiser un web magazine grâce à la data : Cas de visiterlafrique.com

Vous avez un web magazine en ligne ou tout autre média online (type visiterlafrique) et vous souhaitez mieux le monétiser ? Dans cette série d’articles nous découvrirons comment avec Google Tag Manager et Google Analytics , il est possible de mieux valoriser votre contenu en enrichissant votre tracking. 

 

Si vous avez un média en ligne, il est essentiel, voire crucial, de poser sur votre site un outil de mesure d’audience quel qu’il soit. Ceci pour : 

<> Connaître votre volume d’audience : Visites, visiteurs uniques. 

<> Connaître votre audience et sa composition : Genre, Localisation géographique, mobinautes , etc.)

<> Comprendre l’intérêt de votre audience : Temps passé sur un article, volume de page vues, etc.

<> Et surtout mieux comprendre comment les internautes interagissent avec votre contenu. 

 

Ces outils offrent la possibilité d’aller encore plus loin : 

 

<> Identifier vos lecteurs grâce à un ID unique 

<> Mettre en place des stratégies marketing pour récompensez vos meilleurs lecteurs d’une part et d’autre part encouragez les lecteurs timides. 

<> Identifier le type de contenu à fort valeur ajoutée. 

<> Etc. 

 

Contexte 


Nous sommes chargé développer l’audience du site visiterlafrique.com, super guide du voyage en Afrique avec du contenu de très bonne qualité et riche en informations. Nous avons un Google Analytics posé sur notre site. Nous avons du coup les infos de traffic, d’audience et aussi de page les plus consultés sur le site. Nous avons de grandes ambitions pour visiterlafrique, nous souhaitons « level up » le game en produisant plus de contenu de qualité, en segmentant mieux notre audience et en nous positionnant comme le leader africain du tourisme. En gros nous souhaitons devenir le TripAdvisor Africain. L’idée étant que nous puissions gagner de l’argent avec notre audience en proposant aux marques,  ou aux pays d’ailleurs,  nos espaces publicitaires sur nos sites pour promouvoir le tourisme. Mais nous n’avons aucune idée de comment ni par quoi commencer. En fait nous avons plein de questions : 

<> Comment distinguer les lecteurs fidèles des lecteurs occasionnels ou des nouveaux lecteurs ? 

<> Comment identifier les contenus à fort valeur ajoutée par catégories ( Destinations > Afrique du Nord > Pays) 

<> Comment identifier les auteurs de contenu à fort impact ? 

<> Comment aller au delà des Keys Performance Indicators (KPIs) que nous avons par défaut dans GA ? 

<> Comment utiliser toutes ces nouvelles informations pour mieux valoriser notre contenu ? 

<> Comment créer des bassins d’audience bien segmentés ? 

<> Comment mettre toutes ces infos à la disposition de potentiels annonceurs / partenaires ? 

<> Comment mettre en place des stratégies de monétisation ou d’Affiliation ? 

 

Vision 



Ce que nous cherchons à faire c’est de mieux valoriser le contenu du site. Pour ceci il faut d’abord que nous puissions mesurer l’interaction des utilisateurs avec le contenu. Il faudrait que nous soyons capable de dire à nos auteurs , cet article a eu plus d’intérêt pour les utilisateurs qu’un autre article. Ces informations vont nous aider à produire du contenu de qualité et à rendre nos lecteurs plus engageants. Ceci en leur fournissant toujours plus de contenus correspondant à ce qu’ils recherchent.

 

Nous voulons pouvoir valoriser chaque espace du site et proposer à des acteurs des offres de partenariats : 

 

<> Programme d’affiliation pour des hôtels ou restaurants 

<> Programme de visibilité pour des villes qui souhaitent attirer des touristes 

<> Proposition de partenariats avec des agences de voyages pour collecter des leads 

<> Mettre à disposition notre audience pour des campagnes de visibilité pour des acteurs locaux. 

 

En gros notre objectif, rappelons-le,  est de devenir « The African TripAdvisor By Africans ». 

 

Stratégie 



Alors nous sommes sur un site de contenu et notre objectif c’est de pouvoir estimer la valeur de notre contenu et ce que notre contenu pourrait apporter à nos partenaires en terme de chiffres d’affaire. Nous allons donc penser le site visiterlafrique non pas comme un média mais plutôt comme un site commerce. Nous allons considérer un article comme un produit. Lorsqu’un utilisateur lit un article, nous considérons qu’il a consommé un produit. Nous allons donc attribuer une valeur monétaire forfaitaire aux articles du site; nous allons supposer qu’un article vaut 10€. Puisque nous considérons dorénavant visiterlafrique comme un site ecommerce, nous allons mettre en place un tracking Google Analytics avancé en activant les rapports « Enhanced E-commerce » de Google Analytics. Ce tracking avancé va nous permettre de mesurer de façon globale mais aussi de façon très détaillée la performance de notre contenu/produit. 

 

En Digital Analytics , on considère qu’un site ecommerce est subdivisé en cinq grandes catégories de pages : 

 

<> La homepage 

<> Les pages catégories ou listing de produit 

<> Les pages produits 

<> Les pages de Checkout (De la page panier à la page de paiement)

<> Et pour finir les pages de confirmation d’achat

 

Sur chacune des catégories de pages, nous allons mettre en place un tracking spécifique qui va mesurer non seulement le niveau d’engagement du visiteur avec les produits mais aussi mesurer le nombre de produits consultés, mis au panier, et achetés. Nous sommes capables de classer les produits par catégories et mesurer le chiffre d’affaire par catégories de produits. 


Exemple : Top catégories 



Exemple : Top articles



Nous allons appliquer la même méthodologie de tracking à visiterlafrique. Nous allons mettre en place un tracking qui va nous permettre de : 

<> Mesurer le top des articles consultés & consommés par catégorie 

<> Mesurer le top des articles consultés & consommés par pays 

<> Mesurer le top des articles consultés & consommés par auteur 

 

Ensuite nous allons mettre en place un tracking au scroll afin de mesurer l’engagement des visiteurs avec le contenu de visiterlafrique. Nous allons partir sur les hypothèses suivantes : 

<> Lorsqu’un visiteur charge un article , nous pousserons une information à Google Analytics 

<> Lorsque le visiteur atteint 25% de la taille de l’article, nous considérons que son engagement est fort, pour nous c’est une mise au panier. Nous enverrons cette information à Google Analytics. 

<> Lorsque le visiteur atteint 50% du contenu de l’article, nous considérons que son engagement est encore plus fort. Nous poussons une information de vue de la page panier à Google Analytics. On considère que le lecteur entre dans un processus de paiement du produit. 

<> Lorsque le visiteur atteint 100% du contenu de l’article, nous considérons qu’il a entièrement lu l’article et donc qu’il a acheté le contenu d’une valeur de 10€. Nous pousserons également cette information dans Google Analytics.

source : https://en.ryte.com

 

A terme dans Google Analytics nous saurons pour chaque article, combien de fois il a été lu à 25%, 50%, 75% et 100%. Nous pourrons ensuite croiser cette information par catégories d’article, par type d’appareil utilisé par le lecteur, et par auteur. Nous pourrons avoir ce genre de rapport dans Google Analytics. 

 

De ce fait nous pourrons déterminer, quels sont les contenus les plus consommés donc qui génère plus de CA. Nous pourrons savoir quels sont les contenus les plus consommés selon que l’utilisateur soit sur son ordinateur ou sur son smartphone. Quel auteur produit du contenu de qualité aux yeux et au comportement de vos lecteurs. Une dimension temporelle nous indiquera quand est ce qu’il faut produire un type de contenu plutôt qu’un autre type de contenu. Toutes ces informations nous permettront de valoriser l’ensemble de votre contenu par catégories, auteur, catégorie d’appareil utilisé, etc.

Nous pourrons ainsi construire un réel tunnel de conversion de consommation du contenu : 




Nous irons encore plus loin, nous mettrons en place une segmentation que nous pousserons dans Google Analytics. L’idée est la suivante ; nous savons qu’un utilisateur peut scroller un article très rapidement sans prendre le temps de lire le contenu. L’utilisateur va lire 100% de l’article et nous aurons poussé une information qui dit qu’un article a été consommé . Or en réalité l’article n’a été que partiellement consommé. Nous allons rajouter une notion de temps à la lecture d’un article et ceci nous permettra de segmenter notre audience. 

 

En gros , nous allons avoir 4 catégories de lecteur : 

 

<> visiteur : tout utilisateur du site n’ayant jamais chargé un article 

<> lecteur : tout utilisateur ainsi au moins chargé un article 

<> lecteur + : tout utilisateur ayant au moins mis un article au panier 

<> lecteur ++ : tout utilisateur ayant lu un article à 100% 



En rajoutant la notion de temps nous aurons la segmentation suivante : 

<> scanner : tout lecteur ayant entièrement lu un article en moins de 30s. 

<> Reader : tout lecteur ayant entièrement lu un article entre 1min et 1min30

<> Reader ++ : tout lecteur ayant lu un article au delà d’1min 30. 

Cette segmentation nous rajoutera une couche d’information en plus sur la qualité de notre audience et la façon dont elle se comporte sur le site. 

Dans un prochain article, nous verrons comment mettre en place toute cette stratégie techniquement parlant en utilisant Google Tag Manager et Google Analytics.