Construindo Links com Grande Conteúdo - Redes de Distribuição Natural

Construindo Links com Grande Conteúdo – Redes de Distribuição Natural


Postado por KristinTynski

O debate acabou e os resultados são claros: a melhor maneira de melhorar a autoridade do domínio é gerar um grande número de links ganhos de editores de alta autoridade.

Obter esses links não é possível por meio de:

  • Trocas de links
  • Comprando links
  • Redes Privadas de Blog, ou PBNs
  • Links de comentários
  • Conteúdo nativo pago ou postagens patrocinadas
  • Qualquer outro método que você possa ter encontrado

Não há atalho. A única maneira de ganhar esses links é criar um conteúdo que seja tão interessante, relevante e interessante para o público do editor que o editor deseje escrever sobre ele mesmo.

O sucesso, então, se baseia em fazer três coisas extremamente bem:

  1. Desenvolver conteúdo interessante (geralmente significa que o conteúdo é baseado em dados)
  2. Entendendo quem deve oferecer a melhor oportunidade de sucesso e distribuição natural
  3. Escrevendo e enviando argumentos de forma eficaz

Cobrimos o ponto 1 e o ponto 3 em outras postagens da Moz. Hoje, vamos nos aprofundar no ponto 2 e investigar métodos para entender e escolher os melhores lugares possíveis para divulgar seu conteúdo. Especificamente, revelaremos as redes ocultas de distribuição de notícias que podem significar a diferença entre gerar menos que um punhado ou milhares de links a partir de seu conteúdo baseado em dados.

Entendendo redes de distribuição de notícias

Nem todos os editores de notícias são iguais. Alguns editores se comportam como hubs ou influenciadores, gerando as histórias e o conteúdo que são "captados" e escritos por outros editores que cobrem as mesmas batidas ou similares.

Alguns dos principais hubs devem ser óbvios para qualquer um: a CNN, o New York Times, a BBC ou a Reuters, por exemplo. Seu tamanho, autoridade de marca e capacidade de gerar notícias tornam-nas fontes de notícias e alguns dos lugares mais comuns para jornalistas e escritores de outras publicações. Se o seu conteúdo for escolhido por qualquer um desses sites, é quase certo que você desfrutará da distribuição generalizada de sua história para quase todos os lugares que poderiam estar interessados ​​sem qualquer intervenção de sua parte.

Infelizmente, fora dos maiores jogadores, muitas vezes não está claro quais outros sites também desfrutam de "Status do hub", agindo como uma fonte para grande parte da redação de notícias que acontece em torno de qualquer tópico ou intervalo específico.

Na Fractl, nossa experiência em divulgar os principais editores nos deu uma profunda intuição de quais domínios provavelmente serão nossa melhor aposta para o potencial de distribuição de conteúdo que criamos em nome de nossos clientes, mas queremos dar um passo adiante e colocar os dados em a questão. Quais editores realmente atuam como os maiores hubs de distribuição de conteúdo?

Para entender melhor essa questão, analisamos as redes de links dos 400 principais editores americanos com mais tráfego on-line. Em seguida, utilizamos o Gephi, uma poderosa ferramenta de visualização em rede para entender essa enorme rede de links. Abaixo está uma visualização dessa rede.

Uma versão interativa está disponível aqui.

Antes de explicar melhor, vamos detalhar como a visualização funciona:

  • Cada círculo colorido é chamado de nó. Um nó representa um editor / site
  • O tamanho do nó está relacionado à autoridade do domínio. Quanto maior o nó, mais autoridade de domínio ele possui.
  • As linhas entre os nós são chamadas de arestas e representam os links entre cada editor.
  • A força das arestas / links corresponde ao número total de links de um editor para outro. Quanto mais links de um editor para outro, mais forte será a borda e mais "puxar" será exercido entre esses dois nós em direção ao outro.
  • Você pode pensar na visualização quase como um jogo épico de cabo de guerra, onde os nós com redes de links semelhantes acabam se agrupando próximos uns dos outros.
  • As cores dos nós são determinadas por um algoritmo de “Modularidade” que analisa a similaridade geral das redes de links, comparando todos os nós entre si. Nós com a mesma cor exibem a maior similaridade. O algoritmo de modularidade implementado no Gephi procura os nós que são mais densamente conectados juntos do que o resto da rede

Uma vez visualizados, tópicos importantes que podem ser realizados incluem o seguinte:

  1. Os nós mais "centrais", ou aqueles que aparecem próximos ao centro do gráfico, são aqueles que desfrutam de links da maior variedade de sites. Naturalmente, os meninos grandes como a Reuters, CNN e NYTimes estão localizados no centro, com grandes volumes de links recebidos de todo.
  2. Clusters apertados são editores que se ligam uns aos outros com muita frequência, o que cria uma forte força atrativa e os mantém próximos uns dos outros. Os editores como esses geralmente são de propriedade da mesma empresa controladora ou possuem relacionamentos de sindicância de links automáticos integrados. Um bom exemplo é a Rede Gawker (na posição 10PM). A proximidade de nós nessa rede é o resultado de uma pesada interligação e distribuição de histórias, juntamente com os efeitos de links de todo o site compartilhados entre eles. Um cluster semelhante aparece na posição das 19h com os principais editores de propriedade da NBC (NBC.com, MSNBC.com, Today.com, etc.). Nas proximidades, também vemos grandes editores regionais de propriedade da NBC, indicando uma distribuição de histórias pesadas também para essas propriedades regionais.
  3. Semelhanças não óbvias entre os editores também podem ser obtidas. Por exemplo, observe como o FoxNews.com e o TMZ.com estão muito próximos, compartilhando perfis de links muito semelhantes e também ligando-se uns aos outros extensivamente. Outro cluster interessante a ser observado é o cluster do Buzzfeed / Vice. Observe que sua centralidade está em algum lugar entre notícias sérias e estilo de vida, com ligações que se estendem a ambos.
  4. Sites que abordam temas / batidas semelhantes geralmente estão localizados próximos uns dos outros na visualização. Podemos ver editores de estilo de vida de primeira linha agrupados em torno da posição do 1PM. Os editores de notícias se agrupavam perto de outras editoras de notícias com tendências políticas semelhantes. Observe a proximidade do Politico, Salon, The Atlantic e The Washington Post. Da mesma forma, observe a proximidade de Breitbart, The Daily Caller e BizPacReview. Esses relacionamentos sugerem vieses e relacionamentos ocultos sobre como esses editores escolhem as histórias uns dos outros.

Uma perspectiva mais global

No ano passado, um projeto fascinante de Kalev Leetaru na Forbes analisou a dinâmica das editoras do Google News nos EUA e em todo o mundo. O projeto alavancou o enorme conjunto de dados de notícias da GDelt e visualizou a rede com Gephi, similarmente à rede acima discutida no parágrafo anterior.

Essa visualização é diferente porque a rede de links foi criada olhando apenas para links contextuais, enquanto a visualização apresentada no parágrafo anterior analisou todos os links. Talvez essa seja uma visão ainda mais precisa das redes de distribuição de notícias, pois ela analisa melhor os links para todo o site, os links de navegação e outros links não contextuais que afetam o gráfico. Além disso, esse gráfico foi gerado usando mais de 121 milhões de artigos de quase todos os países do mundo, contendo quase três quartos de um bilhão de links individuais. Representa uma das imagens mais precisas da dinâmica do panorama global de notícias já reunido.

Os pesos de borda foram determinados pelo número total de links de cada nó para cada outro nó. Quanto mais links, mais forte é a borda. Os tamanhos dos nós foram calculados usando o Pagerank, neste caso, em vez da Autoridade do Domínio, embora sejam métricas semelhantes.

Usando essa visualização, o Sr. Leetaru conseguiu inferir algumas relações incrivelmente interessantes e potencialmente poderosas que têm implicações para quem lança editores tradicionais. Alguns dos mais importantes incluem:

  1. No centro do gráfico, vemos um cluster muito grande. Este cluster pode ser pensado como essencialmente o “Global Media Core”, como Leetaru coloca. Nós verdes representam saídas americanas. Isso, como no exemplo anterior, mostra a frequência com que esses meios de comunicação principais interligam e cobrem as histórias uns dos outros, e com muito menos frequência citam fontes de publicações menores ou locais e regionais.
  2. Curiosamente, a CNN parece desempenhar um papel único na divulgação de notícias locais e regionais. Observe os muitos links da CNN para o cluster azul na extrema direita. Leetaru especula que este poderia ser o resultado de outros grandes pontos de venda, como o NYTimes e o Washington Post, usando paywalls. Este ponto é importante para quem lança conteúdo. Paywalls deve ser algo levado em consideração, como eles poderiam reduzir significativamente a distribuição em outro lugar.
  3. O cluster da NPR é outro fascinante, sugerindo que há uma forte interligação entre as histórias relacionadas à NPR e também entre a NPR e o Washington Post e o NYTimes. Conseguir uma picape no site principal da NPR pode resultar em sindicação para muitos de seus afiliados. Os captadores do NYTimes ou do Washington Post também podem ter um efeito semelhante devido a essa interligação.
  4. Para aqueles que procuram sindicatos internacionais, há alguns outros destaques interessantes. Sites como NYYibada.com cobrem notícias nos EUA. Eles estão envolvidos com publicações em chinês, mas também têm versões em outros idiomas, incluindo inglês. Sites como esse talvez não pareçam ser bons alvos, mas provavelmente seriam bem-sucedidos, dada sua cobertura de muitas das mesmas histórias que as publicações em inglês nos EUA.
  5. Os clusters azul e rosa na parte inferior do gráfico são saídas da imprensa russa e ucraniana, respectivamente. Você notará que, embora a grande maioria de suas ligações seja independente, parece haver três pontes para a imprensa internacional, especificamente via BBC, Reuters e AP. Isso sugere que obter captadores nessas tomadas poderia resultar em distribuição internacional muito mais ampla, pelo menos na Europa Oriental e na Rússia.
  6. Além disso, a falta geral de interligação profunda entre publicações de diferentes idiomas sugere que é bem difícil para obter histórias em inglês coletadas internacionalmente.
  7. Sites como o ZDnet.com têm contrapartes em idiomas estrangeiros e geralmente traduzem suas histórias para suas propriedades internacionais. Sites como esses oferecer oportunidades únicas para a organização de links em ilhas isoladas de publicações estrangeiras que seriam de difícil acesso de outra forma.

Eu encorajaria os leitores a explorar mais essa interação. O isolamento de publicações individuais pode fornecer uma visão profunda sobre o potencial de distribuição possível para qualquer matéria abordada. Naturalmente, muitos fatores afetam o modo como uma história se espalha por essas redes. Como regra geral, quanto mais ampla a rede de distribuição, mais oportunidades existem.

Link Syndication na prática

Ao longo dos nossos 6 anos de actividade, a Fractl executou mais de 1.500 campanhas de marketing de conteúdo, promovidas através do alcance de um toque de um para um das principais publicações. Abaixo estão duas visões da distribuição de conteúdo que temos visto como resultado do nosso trabalho de produção e promoção de conteúdo.

Vamos primeiro ver apenas uma única campanha.

Recentemente, a Fractl conquistou uma grande vitória para o nosso cliente, a Signs.com, com a nossa campanha “Branded in Memory”, que foi uma visão divertida e visual de como as pessoas se lembram dos logotipos da marca. Tivemos a multidão tentando recriar logotipos de marcas bem conhecidos da memória, e completamos a análise de dados para entender mais profundamente quais marcas parecem ter a melhor lembrança geral.

Como resultado do pitching estratégico, do alto apelo público e do fator "coolness" geral do projeto, ele foi amplamente adotado por muitas publicações tradicionais e desfrutou de ampla distribuição.

Aqui está como era essa organização na forma de gráfico de rede ao longo do tempo:

Se você estiver interessado em ver e explorar o gráfico completo, acesse o interativo clicando no gif acima ou clicando aqui. Como nos exemplos anteriores, o tamanho do nó está relacionado à autoridade do domínio.

Algumas coisas importantes a serem observadas:

  • O cluster laranja de nós ao redor do nó central são links diretamente para a página de destino no Signs.com.
  • Várias capturas resultaram em nós (publicações) que geraram muitos números de links apontando para a história que eles escreveram sobre o projeto da Signs.com. O cluster azul na posição das 20 horas é um ótimo exemplo. Neste caso, foi um captador de BoredPanda.com.
  • Os nós que não estão vinculados ao Signs.com são sindicatos secundários. Eles passam o valor do link por meio do nó que se vincula ao Signs.com e representam uma oportunidade para recuperação de link. A Fractl acompanha todas essas oportunidades em uma tentativa de transformar essas associações secundárias em links de acompanhamento que apontam diretamente para o domínio de nossos clientes.
  • Uma visualização animada fornece uma visão interessante do ritmo de acumulação de links, tanto para a história principal no Signs.com, como também para os nós que acumularam suas próprias consorciações secundárias. O GIF representa um ano inteiro de pickups. Como descobrimos na minha publicação anterior, Moz, examinando a aquisição de links ao longo do tempo, aproximadamente 50% dos links foram adquiridos no primeiro mês e os outros 50% nos próximos 11 meses.

Agora, vamos dar uma olhada em como as redes de distribuição se parecem quando agregadas em cerca de 3 meses de campanhas de clientes Fractl (não totalmente abrangentes):

Se você estiver interessado em explorar isso com mais profundidade, clique aqui ou na imagem acima para o interativo. Como nos exemplos anteriores, o tamanho do nó está relacionado à autoridade do domínio.

Algumas coisas importantes a serem observadas:

  1. O cluster marrom próximo ao centro, com o rótulo "canais", é um link apontando diretamente para as páginas de destino nos sites de nossos clientes. Muitos / a maioria desses links foram o resultado de discursos para escritores e editores dessas publicações, e não como resultado de distribuição natural.
  2. Podemos ver muitos hubs principais com suas próprias órbitas anexadas de nós de ligação. Às 9 da noite, vemos o empreendedor.com, às 12 da noite, vemos a CNBC.com, as 10 da noite, a USAToday, etc.
  3. Publicações com um grande número de nós de ligação em torno deles são exemplos de alvos primos de pitching, dado como as ligações de sindicatos com as histórias dessas publicações aparecem nessa visão agregada.

Colocando tudo junto

Novas ferramentas de dados estão permitindo a compreensão mais profunda de como o universo de publicações de notícias e a maior "blogosfera" operam dinamicamente. Ferramentas de visualização de rede, em particular, podem ser postas em prática para fornecer percepções impossíveis de outra forma sobre as relações entre publicações e como o conteúdo é distribuído e distribuído através destas redes.

A melhor parte é que criar visualizações com seus próprios dados é muito simples. Por exemplo, os gráficos de links dos exemplos de conteúdo da Fractl, juntamente com a primeira visão geral das redes de notícias, foram construídos usando exportações de backlink da SEMrush. Além disso, recursos de terceiros, como o Gdelt, oferecem ferramentas e conjuntos de dados praticamente inexplorados, proporcionando uma oportunidade de compreensão profunda que pode trazer vantagens significativas para aqueles que buscam otimizar seu processo de promoção e distribuição de conteúdo.

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