Метаданные 101 для контент-маркетологов: ответы на ваши вопросы

1. Метаданные показывают связи в вашем контенте
2. Категории и теги блога - это два вида метаданных; есть другие
3. СПАСИБО ОДНОМУ из НАШИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СПОНСОРОВ КОНТЕНТА:
4. Там нет правильного количества метаданных
5. Amazon - идеальный пример метаданных в действии
6. Создание метаданных - это командная работа
7. Получить консенсус по метаданным может быть непросто
8. Вы можете получить помощь, помечая ваши старые данные
9. Метаданные развиваются; ваш план должен учитывать изменения.
10. Если вам нужна помощь с вашими метаданными, рассмотрите библиотекаря, разбирающегося в цифровых технологиях...

Назови меня ботаником (ты не будешь первым), но я очарован метаданными.

В течение многих лет я думал о важности организации нашего контента на веб-сайте CMI, чтобы люди могли найти то, что для них самое важное, а не то, что было самым последним, и я знаю, что метаданные являются ключом к этому. (На самом деле, я часто думаю об этом посте от Дуга Кесслера о том, что он назвал библиотечный маркетинг Ваааа назад в 2010 году.)

Конечно, контент-стратеги организовывали контент десятилетиями (это только одна из вещей, контент-маркетологи могут учиться у контент-стратегов ), и я полон решимости узнать больше.

К счастью для меня, Рейчел Ловингер, эксперт по всем метаданным, предложила мне ответить на несколько вопросов. Вот главные вещи, которые я узнал.

Метаданные показывают связи в вашем контенте

Начнем с самого начала. Мы все слышали термин метаданные, но что это такое - и, что более важно, почему маркетологи должны заботиться? Рейчел рассказала мне об основах.

Метаданные - это информация, которая выражает контекст и значение чего-либо. Например, когда вы показываете мне фотографию себя, которая ест мороженое, я вижу, что вы едите мороженое, но я не могу сказать, где вы его взяли, какой это был вкус, какое время года, кто сделал фото, и тому подобное, если вы явно не скажете мне.

Метаданные помогают создатели контента обеспечить лучшие связи, чтобы они могли раскрывать связанный контент для своей аудитории, и это делает эти связи намного более точными.

Категории и теги блога - это два вида метаданных; есть другие

Когда я думаю о метаданных, я сразу думаю о категории и теги постов в блоге , Но неужели это единственный вид метаданных, с которыми мне следует иметь дело? Рэйчел разбивает различные типы (и объясняет разницу между категориями и тегами).

Категории и теги - это два способа редакторского назначения метаданных для сообщений в блоге (или любого другого типа контента).

Теги, как правило, ориентированы на такие темы, как: SXSW2015, Тейлор Свифт, Tube Strike. Они гибки и могут расширяться, чтобы охватить любые темы, представляющие интерес в любой момент времени, позволяя людям добавлять новые по мере необходимости. Думайте о тегах как о эквивалентных хэштегам и актуальные темы в Твиттере.

С другой стороны, категории должны быть более организованы и распланированы. Фактически, когда блог использует и категории, и теги, набор категорий обычно намного меньше, чем набор тегов. Они могут быть использованы для захвата различных вещей. Например, категории могут быть:

• Темы (такие как политика, спорт, развлечения)
• Типы контента (например, Новости, Обзор, Интервью)
• Форматы (такие как Видео, Фотогалерея)

Метаданные относятся не только к сообщениям в блогах. Другие типы метаданных, кроме категорий и тегов, могут автоматически создаваться системой, которая используется для создания контента, например, имя автора или дата публикации. Этот тип, часто называемый «административными» метаданными, помогает установить достоверность и источник некоторого контента, потому что он назначается системой, поэтому он менее подвержен ошибкам или фальсификации пользователя.

СПАСИБО ОДНОМУ из НАШИХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СПОНСОРОВ КОНТЕНТА:

New Global Research - Рейтинг качества контента от 170 компаний
Загрузите полный отчет, чтобы узнать:
–Как 170 брендов оценивают качество и согласованность контента
- Какова связь между согласованностью контента и производительностью
–Какие типы контента (продукт, поддержка, блоги и т. Д.) Имеют самое высокое (и самое низкое) качество

Там нет правильного количества метаданных

Я работал над таксономией CMI (то есть над основными категориями или нашим контентом) в течение многих лет, и я обнаружил, что что-то настраиваю. Я не хочу слишком много категорий, так как сложно отслеживать их все. Но если у меня их слишком мало, это достаточно полезно? Рейчел объясняет, как найти этот баланс.

Если ваше основное внимание SEO Вероятно, существуют рекомендации о том, сколько ключевых слов необходимо для воздействия, а сколько «слишком много». С точки зрения пользовательского опыта вы хотите найти баланс между функциональностью и усилиями.

Если у вас слишком мало метаданных, они не будут поддерживать то, что вы хотите сделать со своим контентом, или то, что вы хотите разрешить своим пользователям. Итак, важно определить ваши бизнес-цели а затем подумайте, какие метаданные вам понадобятся для достижения этих целей.

Например, я работал над проектом, который объединил фотографии подходов к декорированию дома в галерею, которую можно было просматривать по категориям верхнего уровня: Комнаты, Детали комнаты и Решения. Сделав соответствующие метаданные видимыми для конечного пользователя - часть интерфейса, - мы помогли людям перейти к фотографиям, которые они хотели видеть, и призвали их просматривать, нажимая ссылки на похожие фотографии.

Для этого сайта (который больше не работает) мы включили метаданные в пользовательский опыт таким образом, чтобы поддержать нашу цель вдохновлять людей. Например, на панели навигации слева категории метаданных, активируемых щелчком мыши, - ванные комнаты, двери, небольшие помещения и т. Д. - сгруппированы в три категории верхнего уровня: комнаты, детализация помещений и решения. Внизу ссылки «Обзор похожих результатов» также создаются метаданными.

Нужно подумать, чтобы выяснить, сколько категорий создавать и какими они должны быть. Например, в разделе «Сведения о комнате» категория «Этаж» никому не поможет, потому что в каждой комнате есть этаж; эта категория не поможет людям найти похожие фотографии. Однако, если вы увидели красивую фотографию деревянного пола, возможно, вы захотите увидеть больше изображений с этой функцией, поэтому мы создали категорию «Деревянный пол».

Если вы попытаетесь применить слишком много метаданных, ваш персонал, возможно, не сможет управлять контентом эффективно, и вы будете в конечном итоге с пробелами или неточным содержанием. Чем более подробны ваши метаданные, тем больше усилий ваша команда должна приложить для принятия решения о том, какую категорию использовать. Если проведение этих различий не обеспечивает ценность, тогда это напрасная трата усилий.

Например, в приведенном выше примере с отделкой дома мы изначально подняли нашу таксономию на уровень «Деревянные полы» - у нас были подкатегории, такие как Бамбуковые полы, Пробковые полы и Деревянные полы. Проблема заключалась в том, что у нас не было такого объема контента, который требовал бы проводить это различие, и не всегда было ясно, какой вид дерева был изображен на фотографиях, поэтому подкатегоризация до этого уровня рискует запутать наших производителей контента. Возможно, они в конечном итоге присвоили категории непоследовательно или неправильно - некоторые применяют как деревянные полы, так и подкатегорию (например, деревянные полы), другие применяют только категорию более высокого уровня деревянные полы, другие применяют неправильную категорию, основанную на их лучшем предположении, третьи применяют другие. нет категории, если они не знали, какая из них была правильной.

Кроме того, поскольку галерея была разработана в первую очередь для того, чтобы вдохновлять, а не покупать материалы для полов, у нас не было оснований полагать, что наша аудитория хотела или нужен такой уровень детализации. В конце концов, мы удалили эти более конкретные термины и просто остановились на более высоком уровне категории Деревянные полы.

Amazon - идеальный пример метаданных в действии

Часто нет лучшего способа понять что-либо, чем иметь пример этого. Я спросил Рэйчел о ее любимом примере веб-сайта (предпочтительно брендов), который включает метаданные, чтобы улучшить восприятие посетителя или клиента.

Не всегда легко сказать, какие метаданные использует сайт, если вы над ним не работали, но можно с уверенностью сказать, что любой сайт с надежной навигацией или воплощение за ним стоит полный набор метаданных. Например, большинство из нас, вероятно, идут непосредственно к поиску, когда мы идем к Амазонка , Если вы введете такой термин, как «коврик для йоги», и вы не увидите в результатах именно то, что ищете, вы, вероятно, перейдете на левую сторону, где увидите группу категорий и фильтров, которые позволят вам сузить результаты.

Все эти категории и фильтры - которые некоторые люди называют граненый поиск - управляются метаданными. И, конечно же, все соответствующие рекомендации (например, товары, перечисленные под заголовками «Рекомендовано для вас» и «Покупатели, которые купили этот товар, также купили») также основаны на метаданных, включая метаданные о прошлых продуктах, которые вы приобрели у их.

Создание метаданных - это командная работа

Я знаю, как сложно придумать стандартный набор категорий. И с помощью тегов действительно трудно заставить всех использовать одни и те же теги последовательно. Каков наилучший способ предложить стандартный набор категорий (который в идеале становится относительно стабильным), а также процесс применения тегов (поскольку теги, как отмечалось выше, «имеют тенденцию быть более обширными, позволяя людям добавлять новые» по мере необходимости")? У Рэйчел есть несколько идей.

я начинаю анализируя существующий контент и метаданные. Если у вас есть множество терминов, которые необходимо нормализовать и объединить в более целостную организацию, вы можете выполнить некоторые упражнения по сортировке карточек. По сути, сортировка карточек - это подход из дисциплины взаимодействия с пользователем, когда вы общаетесь с пользователями, чтобы узнать, как они будут классифицировать ваш контент. Если вы хотите узнать больше, я рекомендую книгу Донны Спенсер, Сортировка контента: разработка полезных категорий ,

Также полезно вовлечь заинтересованные стороны в эти учения. Они могут помочь вам понять, почему одни слова были использованы вместо других, и они будут чувствовать себя более заинтересованными в использовании метаданных, если они участвовали в определении категорий.

Вот несколько советов по согласованию ваших команд:

• Проведите начальное обучение тому, что означают различные категории и теги метаданных и как их следует применять к контенту.

• Руководство по документам для людей, чтобы обратиться к позже. Включите информацию о том, как категории и теги будут использоваться на сайте, чтобы люди понимали последствия их неправильного применения. Например, на сайте, посвященном домашним украшениям, мы сообщаем нашим производителям контента, что если бы изображения не были классифицированы должным образом, посетители сайта вряд ли их увидят при просмотре галереи.

• Убедитесь, что люди знают, какой процесс следует выполнить, если им нужно добавить новую категорию или тег. В противном случае, если они не найдут то, что ищут, они могут потерять уверенность и прекратить добавлять метаданные в свой контент.

• Вся эта документация должна быть доступна каждому, кто создает контент, в идеале на вики или аналогичной платформе, где он может обновляться по мере роста и развития системы.

Получить консенсус по метаданным может быть непросто

Конечно, я не знаю, чего не знаю, когда дело доходит до метаданных. Я попросил Рэйчел поделиться некоторыми общими проблемами с метаданными, а также с их решениями.

Одной из самых больших проблем, с которыми я сталкивался, особенно в крупных сложных организациях, является достижение консенсуса. Нет простого решения, но вот пара рекомендаций:

• Вовлеките заинтересованные стороны как можно раньше и часто. Убедитесь, что они понимают преимущества тегирования своего контента, чтобы они не чувствовали, что вы просите их выполнить дополнительную работу без всякой причины.

• Заручиться поддержкой динамичного и влиятельного лидера, чтобы показать влиятельным заинтересованным сторонам преимущества использования метаданных и участия в вашем проекте.

Конечно, трудность в достижении консенсуса не уникальна для проектов метаданных, но поскольку метаданные часто наиболее эффективны, когда они являются частью последовательной, хорошо продуманной системы, проблемы могут выходить на первый план.

Вы можете получить помощь, помечая ваши старые данные

Еще одна вещь, которая меня немного ошеломляет в метаданных, это то, что мне нужно много работы, чтобы вернуться назад и пометить весь существующий контент. , , особенно если все может измениться в будущем. Должен ли я начать с недавнего контента и двигаться вперед? Или я должен просмотреть весь существующий контент - и как? Рейчел поделилась несколькими хорошими предложениями.

Текстовый контент

Если мы говорим о описательных метаданных (например, тэги вместо административных метаданных), то есть инструменты, которые могут просматривать ваш (текстовый) контент и извлекать концепции. Затем вы можете попросить людей проверить и подтвердить их. Например, есть Thomson Reuters Open Кале (TM) проект, который управляет плагином WordPress под названием Tagaroo , У них также есть API, чтобы его можно было интегрировать с другими системами публикации.

Нетекстовый контент

Если ваш контент не основан на тексте, вы можете попробовать краудсорсинг работы, используя что-то вроде Механический турок Амазонки Или просто попросите свою аудиторию помочь. Я знаю сеть художник комиксов который попросил своих читателей помочь расшифровать комиксы в его архиве. За короткое время они переписали более 1500 комиксов. Конечно, полезно иметь заинтересованную фанатскую базу, если вы собираетесь просить такого рода участие.

Контент, требующий специальных знаний

Если для маркировки вашего контента требуются специальные знания или вам нужен более высокий уровень точности по другим причинам, вам, возможно, придется нанять некоторые временные ресурсы, чтобы помочь устранить отставание, а затем обучить своих постоянных производителей контента маркировать текущий и будущий контент по мере их поступления. производя это. Это гораздо проще сделать во время создания, чем вернуться позже и добавить теги.

Метаданные развиваются; ваш план должен учитывать изменения.

Как и в случае с контентом, со временем метаданные должны меняться. Как лучше всего спланировать эти неизвестные эволюции?

Разработка словарного запаса метаданных - это постоянный проект. Первоначально он должен быть настроен так, чтобы новые термины могли быть добавлены с минимальным воздействием. Однако общая структура метаданных не должна меняться так часто. Постарайтесь определить все широкие области, которые вы хотите охватить в начале, чтобы вы могли сохранять их стабильность, добавляя больше деталей в каждую область по мере необходимости.

Например, в случае сайта по декорированию дома, описанного ранее, мы использовали категории верхнего уровня Комнаты, Детали комнаты и Решения. Это были основные способы, которыми люди будут просматривать галерею. В рамках этой структуры владельцы сайтов могут легко добавить новый стиль оформления - например, Rustic - с минимальными помехами. Но если бы через несколько месяцев после запуска они решили, что они хотят изменить структуру, добавив еще одну категорию верхнего уровня, по которой сортировать, например, по цвету, изменение будет намного сложнее, и потребуется изменить дизайн сайта. и требует, чтобы все фотографии были отнесены к новым метаданным, связанным с цветом.

Чтобы предотвратить выход метаданных из-под контроля, вам нужен план управления, чтобы определить, как и когда люди могут вносить изменения в категории, теги и другие метаданные. При принятии решения об изменениях должны учитываться те же факторы принятия решений, которые используются при создании первоначального набора терминов.

Если вам нужна помощь с вашими метаданными, рассмотрите библиотекаря, разбирающегося в цифровых технологиях

Многие маркетологи должны понимать важность метаданных, но во многих случаях они могут быть не самым лучшим человеком для создания и реализации этой стратегии. (Нам не нужно больше ничего в нашем списке, верно?) Я присутствовал на сессии Рэйчел по метаданным во время Confab, и она упомянула, что они наняли библиотекаря для одного из своих проектов таксономии. Это имеет смысл, но это то, что не произошло бы со мной. Рэйчел рассказала мне, как маркетологи могут найти правильную помощь.

Мы были взволнованы, когда убедили нашего редактора в Entertainment Weekly, что нам нужно нанять формально обученного библиотекаря. И нам очень повезло найти Барбару МакГлэмери, которая в то время работала в Нью-Йоркской публичной библиотеке. Она была подкована в области цифровых технологий, поэтому она отлично подходила для нас.

Сегодня я думаю, что многие люди, которые изучают библиотечное дело, больше подходят к своей работе с цифровой точки зрения и заинтересованы в широком спектре возможностей, а не только в традиционных библиотеках. Вероятно, гораздо проще найти людей с таким образованием и опытом, которым бы понравилось работать с цифровым контентом, чем это было 15 лет назад, когда мы нанимали Барбару!

Какие вопросы у вас есть о метаданных? Какую выгоду получила ваша команда контент-маркетинга от стратегического использования метаданных? Я хотел бы услышать о вашем опыте в комментарии ниже.

Хочу больше? Зарегистрируйтесь для Еженедельный электронный бюллетень Intelligent Content , Когда вы это сделаете, каждую субботу мы будем отправлять вам электронное письмо с указанием наших последних публикаций на темы интеллектуального контента и контент-стратегии, а также эксклюзивное письмо от Роберта Роуза, директора по стратегии Института контент-маркетинга.

Изображение на обложке: Иосиф Калиновский / Институт контент-маркетинга