Usando o Tarantulla — o caso para o mercado de publishers
Como já sabem, temos o Tarantulla que é como trazemos dados externos, públicos e desestruturados para podermos analisar. Temos tanto para web como para redes sociais e em breve começamos a incluir inteligência já no crawler! :)
Para isso, decidimos mostrar como usamos internamente o Tarantulla aplicado no mercado de publishers, pois é algo que usamos em uma escala considerável — imagina ter que acompanhar todos os players de jogos e tecnologia do Brasil e uma boa parte do mundo?! — e um que ser para qualquer pessoa que queira ter os dados organizados para análises, independente de vim da web, facebook, twitter ou youtuber, pois nesse caso usamos todos!
A integração dos módulos do Tarantulla ao Cássius mudou totalmente a entrega de valor para o nosso time de editores e clientes. Sendo uma tecnologia fundamental para o sucesso dos nossos conteúdos.
Sobhan Daliry — CEO — NZN
Web
Usamos o módulo web para crawlear as páginas de outros publishers do mercado de tecnologia e jogos. Para tal, o crawlear foi preparado para trazer vários dos metadados — tags, por exemplo — com o foco de entender melhor as estratégias de SEO de cada player.
O módulo está preparado para entender a descrição do robots e conseguir trazer todos os conteúdos. Depois disso, interpretar o markup da página e extrair o que se quer de conteúdo para análise.
Com isso, os dados estão preparados para se jogar em um “banco de dados” — as aspas são porque pode ser in memory, banco de dados relacionais, banco de dados nosql, etc — e deixar em ponto para as análises.
No caso do Facebook, o foco era entender o engajamento das máterias dentro da plataforma. Diferentemente de entender posts, pois achamos que tem ferramentas maduras para isso e podemos integrar diretamente na solução completa, o objetivo é entender as reação aos links da matérias em si. Ou seja, como o conteúdo realmente repercutiu dentro da plataforma.
Facebook é uma boa heurística para se ter a ideia de engajamento como um todo de repercusão de conteúdo, ainda mais no Brasil. Por isso foi a nossa opção. Dá para entender bem os reactions, comentários e compartilhamentos relacionado à cada link.
Para o Twitter é legal para entender tendências e um termomêtro do que as pessoas pensam sobre o conteúdo. Para o twitter, focamos mais nos post, porém não os posts em si, mas em explorar e entender o que se tem de tags ou tópicos dos links inseridos no tweet. Isso é por causa dos hastags usados no twitter são muito mais uma forma de se comunicar do que usados como tags mesmo.
Fizemos isso para começar a analisar conteúdo como omnichannel e começar a analisar conteúdo de uam forma mais “macro” do que post/matérias. Logo vemos conteúdos como algo que pode usar redes sociais, posts de conteúdos de blog ou como grandes publishers, bem como vídeos.
Youtube
Nossa abordagem para o Youtube é focado em analisar as descrições dos vídeos. Para os clientes atuais, os concorrentes/benchmarks usam bem a descrição para o SEO — foco da maioria. Há a possibilidade de analisar o vídeo em si, como por exemplo o que usamos o Parlezy, mas ainda não apareceu a necessidade, pois as descrições estão servindo bem.
E depois?
Nossa ideia para o Tarantulla é exatamente ter uma forma única de trazer dados não estruturados para análise e conseguir comparar vários canais de uma forma única — omnichannel. Com isso, conseguimos responder perguntas como “Como minha marca/empresa pode ter a melhor estratégia de conteúdo?” Será via sua página/blog empresarial, um parcerio com marketing de conteúdo — no qual posso chegar dizer até qual autor vai escrever o contéudo — se é melhor investir em postagem nas redes sociais ou um vídeo? ou será um mix disso?
Assim, conseguimos definir os melhores mix para sua estratégia de conteúdo, dizer como estruturar o seu texto, dizer como será melhor a colocação de tags e formato de título para o objetivo que se quer. Quer saber mais?! Tarantulla.io e a nossa solução para o mercado de publishers.
