Jourcros_Les8_Analytics-in-journalistiek_2025-26.pptx

# Introductie tot analytics in de journalistiek Dit gedeelte introduceert het concept van analytics in nieuwsredacties, inclusief definities, soorten data en de impact ervan op journalistieke praktijken. ### 1.1 Wat zijn analytics en metrics? Analytics wordt gedefinieerd als een dienst die webstatistieken verzamelt, weergeeft, interpreteert en voorspelt. Dit kan betrekking hebben op zowel externe data, zoals informatie van sociale media, als interne data, afkomstig van de eigen website en platformen. De tools die hiervoor gebruikt worden, kunnen zowel aangekochte software als in-house ontwikkelde oplossingen zijn. Metrics zijn de specifieke parameters en indicatoren waarover de analytics statistieken verzamelen. Voorbeelden hiervan zijn conversie (bijvoorbeeld het voltooien van een abonnement), de tijd die lezers besteden aan een artikel (time spent) en het aantal keren dat een artikel wordt aangeklikt (kliks). ### 1.2 Bedreiging voor journalistieke autonomie? Er bestaat bezorgdheid dat analytics een bedreiging kunnen vormen voor de journalistieke autonomie. Het is echter belangrijk dat analytics dienen als inspiratie en oriëntatie, maar niet als een fetisj. Journalisten moeten de mogelijkheid behouden om data te monitoren, bij te sturen en te overrulen. Hoewel commerciële en publieksgerichte aspecten belangrijk zijn, mogen ze nooit het uiteindelijke doel van de journalistiek worden. ### 1.3 Misverstanden rond metrics Er zijn twee veelvoorkomende misverstanden met betrekking tot metrics: * **"Frequency fallacy"**: De aanname dat wat men aanklikt, gelijkstaat aan wat men waardeert. Dit klopt niet altijd, omdat kliks niet per definitie duiden op diepgaande interesse of waardering. * **"Duration fallacy"**: De aanname dat de tijd die men besteedt aan een artikel, gelijkstaat aan interesse. Ook dit is niet altijd accuraat, aangezien lezers lang op een pagina kunnen blijven hangen zonder de content echt te consumeren. ### 1.4 Gebruik van analytics in Vlaamse nieuwsredacties Een studie onder 11 Vlaamse nieuwsredacties (kranten, omroepen en digital-only media) heeft de toepassing van analytics in kaart gebracht. De methode bestond uit 21 interviews met digitale nieuwsmanagers en journalisten. De bevindingen toonden aan dat analytics op verschillende manieren worden ingezet: #### 1.4.1 Artikelplaatsing (story placement) Analytics worden gebruikt om de positie van artikelen op de website te bepalen. Artikelen die goed presteren in termen van lezersaantallen, krijgen een betere plaatsing. Hierbij wordt echter wel de journalistieke waarde van een stuk gerespecteerd, waardoor belangrijke artikelen niet onderaan de site geplaatst zullen worden enkel omdat ze minder kliks genereren. > **Tip:** Het optimaliseren van artikelplaatsing op basis van analytics kan de zichtbaarheid van content vergroten, maar journalistieke prioriteiten mogen hierbij niet genegeerd worden. #### 1.4.2 Artikelpresentatie (story packaging) Analytics kunnen de keuze voor bepaalde presentaties van artikelen beïnvloeden, bijvoorbeeld door A/B-testen van koppen om te zien welke het meest effectief is in het aantrekken van lezers. #### 1.4.3 Artikelplanning (story planning) Analytics spelen een rol bij het plannen van publicaties op verschillende manieren: * **"Day-parting"**: Het bepalen van het optimale tijdstip voor het publiceren van artikelen. * **"Platform-parting"**: Het plannen welke stukken worden opgenomen op specifieke platformen zoals nieuwsbrieven, Facebookpagina's of in de papieren editie. * Planning van vervolgartikels, waarbij de prestaties van eerdere artikelen als leidraad kunnen dienen. De online aandacht voor een onderwerp kan zelfs de prioriteit van een gepland item aanpassen. #### 1.4.4 Artikelimitatie (story imitation) Nieuwsredacties houden in de gaten welke artikelen goed presteren bij concurrenten. Als een artikel daar succesvol is, kan dit leiden tot een soortgelijk artikel binnen de eigen redactie. #### 1.4.5 Evaluatie van journalisten (performance evaluation) Analytics kunnen worden gebruikt bij de evaluatie van journalisten. Goed presterende journalisten (gemeten aan de hand van populaire stukken) kunnen worden beloond, wat kan leiden tot prikkels voor het creëren van content die goed scoort. Dit kan wel controversieel zijn, bijvoorbeeld in de vorm van "klikbonussen". #### 1.4.6 Inschatting van het publiek (audience conception) Analytics bieden inzicht in het publiek, wat kan helpen bij het beter begrijpen van hun interesses en behoeften. ### 1.5 Conclusie over het gebruik van analytics in Vlaamse nieuwsredacties Over het algemeen is er consensus onder digitale nieuwsmanagers dat analytics hun journalistiek ondersteunen in plaats van schaden. De journalisten in de studie minimaliseren de risico's van "verwatering" of "dumbing-down" van content, en stellen dat nieuwsredacties altijd al een balans hebben moeten zoeken tussen commerciële en redactionele belangen. ### 1.6 Modellen voor data-gestuurde journalistiek Verschillende organisaties gebruiken modellen om analytics te integreren in hun journalistieke processen: #### 1.6.1 BBC’s ‘User Needs’ model (i.s.m. SmartOcto) Dit model richt zich op het begrijpen van de behoeften van gebruikers om content beter af te stemmen op het publiek. #### 1.6.2 Mediahuis: ‘Article DNA’ Een model dat helpt bij het analyseren van de kenmerken van artikelen en hun prestaties. #### 1.6.3 DPG Media’s Kwadrantenmodel Dit model, gebruikt voor interne workshops over contentoptimalisatie, deelt artikelen in vier kwadranten in op basis van bereik (reach) en betrokkenheid (engagement): * **Low engagement & low reach (no-go area)**: Artikelen die weinig interesse wekken en weinig gelezen worden. * **Low reach & high engagement (niche)**: Artikelen die specifiek een kleine groep sterk aanspreken. * **Low engagement & high reach (Reach Champions)**: Artikelen die veel gelezen worden maar weinig diepgaande betrokkenheid oproepen (mogelijk "clickbait"). * **High engagement & high reach (pure win)**: Artikelen die zowel veel gelezen worden als veel betrokkenheid genereren. Dit model helpt beslissingen te nemen over welke content wel of juist niet te produceren. De assen van dit model kunnen variëren, bijvoorbeeld volume (kliks en leestijd) en waarde (conversie). > **Voorbeeld:** Een artikel over een niche-onderwerp dat een kleine, maar zeer betrokken groep bereikt, kan waardevol zijn voor loyaliteit, terwijl een sensatieartikel met veel klikken maar weinig diepgang (een 'Reach Champion') meer gericht kan zijn op het aantrekken van een breed publiek. ### 1.7 Impact op redactionele keuzes De integratie van analytics kan leiden tot discussies over de impact op redactionele keuzes, met name in gevallen van uitzonderlijke publieke interesse. > **Voorbeeld:** Het artikel over het ongeval van Tom Waes kreeg meer dan een miljoen klikken, wat uitzonderlijk is. Hoewel de berichtgeving feitelijk was, rijzen er vragen of dergelijke grote aandacht voor nevenaspecten (zoals hoe botsabsorbeerders werken) niet eerder gedreven wordt door sensatiezucht dan door journalistieke noodzaak. Analytics kunnen ook de crossmediale zichtbaarheid van nieuwsartikels beïnvloeden. Er wordt gekeken welk soort nieuwsartikels het meest gepromoot worden over verschillende platformen heen, wat leidt tot het concept van "nieuws/#promotiedruk". #### 1.7.1 Onderzoek naar "nieuws/#promotiedruk" Een studie analyseerde nieuwsartikels van vier Vlaamse nationale krantentitels gedurende een maand. Hierbij werd gekeken naar publicaties op website, Facebook, Twitter en nieuwsbrieven, evenals de zichtbaarheid op de homepage gedurende de dag. De methoden omvatten kwantitatieve en kwalitatieve inhoudsanalyse om de zichtbaarheid van nieuws in een digitale mediacontext te begrijpen. De resultaten suggereerden dat bepaalde formaten, zoals opiniestukken, interviews en reportages, meer promotie kregen. --- # Toepassingen van analytics in Vlaamse nieuwsredacties Dit gedeelte verkent hoe analytics worden ingezet in elf Vlaamse nieuwsredacties voor diverse journalistieke processen, waaronder artikelplaatsing, presentatie, planning, imitatie, evaluatie en het verkrijgen van publieksinzichten. ### 2.1 Wat zijn analytics en metrics? Analytics is een dienst die webstatistieken verzamelt, weergeeft, interpreteert en voorspelt. Dit kan betrekking hebben op zowel externe data (afkomstig van andere platformen zoals sociale media) als interne data (informatie over de eigen website en platformen). De tools die hiervoor gebruikt worden, kunnen aangekochte software of in-house ontwikkelde systemen zijn. Metrics zijn de specifieke parameters en indicatoren waarover de analytics statistieken verzamelen. Voorbeelden hiervan zijn conversie, time spent (leestijd), en kliks. > **Tip:** Het is cruciaal om het verschil te begrijpen tussen analytics (de dienst) en metrics (de meeteenheden). ### 2.2 Bedreiging voor journalistieke autonomie? Er bestaat bezorgdheid dat analytics de journalistieke autonomie kunnen bedreigen. Journalistenverenigingen benadrukken dat tools zoals Chartbeat en SmartOcto een inspiratiebron mogen zijn, maar geen fetisj mogen worden. Journalisten moeten altijd de mogelijkheid behouden om deze data te monitoren, bij te sturen en te overrulen. Hoewel het bedrijfsmodel, data en publieksgerichtheid belangrijk zijn, mogen ze nooit het "omega" van de journalistiek worden. #### 2.2.1 Misverstanden rond metrics Er zijn twee veelvoorkomende misverstanden met betrekking tot het interpreteren van metrics: * **"Frequency fallacy"**: De aanname dat wat men aanklikt, gelijk staat aan appreciatie of interesse. Dit klopt niet, aangezien kliks vaak misleidend kunnen zijn. * **"Duration fallacy"**: De aanname dat tijdsbesteding aan een artikel gelijk staat aan interesse. Ook dit is niet altijd het geval, aangezien lange leestijden ook door andere factoren veroorzaakt kunnen worden. > **Tip:** Wees kritisch bij het interpreteren van metrics. Beschouw ze als een hulpmiddel, niet als de absolute waarheid. ### 2.3 Analytics in 11 Vlaamse nieuwsredacties: specifieke toepassingen De studie naar 11 Vlaamse nieuwsredacties (kranten, omroepen en digital-only media) identificeerde zes kerngebieden waar analytics een rol spelen: #### 2.3.1 Artikelplaatsing (story placement) Analytics worden gebruikt om te bepalen welke artikelen een prominentere plaats krijgen op de website. Als een artikel veel gelezen wordt, is het logisch om het een betere positie te geven. Omgekeerd, als een artikel weinig "return" oplevert, kan het lager geplaatst worden zonder dat dit afbreuk doet aan journalistieke waarden, zolang belangrijke stukken niet stelselmatig worden weggepromoveerd. #### 2.3.2 Artikelpresentatie (story packaging) Dit omvat het optimaliseren van hoe een artikel wordt aangeboden aan het publiek. Een veelgebruikte techniek is A/B-testen van koppen (headlines) om te zien welke variant het meest effectief is. #### 2.3.3 Planning (story planning) Analytics beïnvloeden de planning op verschillende manieren: * **"Day-parting"**: Het strategisch plannen van publicaties op specifieke tijdstippen van de dag. * **"Platform-parting"**: Het plannen van de verspreiding van artikelen over diverse platforms, zoals nieuwsbrieven, sociale mediapagina's of de papieren editie. * **Planning van vervolgartikels**: De aandacht die een artikel online genereert, kan invloed hebben op de prioriteit van gerelateerde of vervolgartikels, zelfs als deze oorspronkelijk lager op de planning stonden. #### 2.3.4 Artikel-imitatie (story imitation) Nieuwsredacties houden de prestaties van artikelen op concurrerende websites in de gaten. Als een concurrent succesvol is met een bepaald type artikel, kan dit leiden tot een vergelijkbare aanpak in de eigen redactie. #### 2.3.5 Evaluatie van journalisten (performance evaluation) Analytics kunnen worden ingezet bij de evaluatie van journalisten. Dit kan leiden tot het belonen van goed presterende journalisten, het aanmoedigen van populaire stukken, of zelfs het koppelen van bonussen aan eind- of hoofdredacteuren op basis van de prestaties van gepubliceerde content. > **Tip:** De koppeling van financiële bonussen aan klikcijfers of populariteit kan leiden tot ethische dilemma's en dient met de nodige voorzichtigheid te worden geïmplementeerd. #### 2.3.6 Inschatting van het publiek (audience conception) Analytics helpen nieuwsredacties om hun publiek beter te begrijpen. Modellen zoals het "User Needs" model van de BBC (in samenwerking met SmartOcto), het "Article DNA" van Mediahuis, en het "Kwadrantenmodel" van DPG Media zijn hier voorbeelden van. * **Het Kwadrantenmodel (DPG Media)**: Dit model helpt nieuwsredacties om te begrijpen welke onderwerpen, verhalen, secties en gebruikersbehoeften goed presteren en welke niet. Het model definieert vier kwadranten op basis van twee assen (bijvoorbeeld Bereik en Engagement): * Lage engagement, lage bereik ("no-go area") * Lage bereik, hoge engagement ("niche") * Lage engagement, hoge bereik ("Reach Champions") - potentieel clickbait * Hoge engagement, hoge bereik ("pure win") - gouden stukken > **Example:** DPG Media gebruikt dit model als basis voor in-house workshops over contentoptimalisatie en het schrijven van verhalen waar het publiek voor wil betalen. ### 2.4 Impact op redactionele keuzes en crossmediale zichtbaarheid De inzet van analytics kan de redactionele keuzes van nieuwsredacties beïnvloeden. De vraag is of de massale aandacht die bepaalde artikelen genereren, voortkomt uit publieke interesse of uit sensatiezucht van de media. Een onderzoek naar "nieuws **promotie druk**" (nieuwspromotiedruk) onder vier Vlaamse nationale krantentitels analyseerde de crossmediale zichtbaarheid van nieuwsartikels over een maand in januari-februari 2020 (N = 10.071 items). Hierbij werd gekeken naar publicaties op vier platforms: website, Facebook, Twitter en nieuwsbrief. De methoden omvatten kwantitatieve en kwalitatieve inhoudsanalyse. **Conclusie van de "nieuwspromotiedruk" analyse**: * Bepaalde soorten nieuwsartikels, zoals opiniestukken, interviews en reportages, krijgen significant meer promotie over verschillende platforms heen. Dit suggereert dat niet alle content in gelijke mate wordt gepresenteerd, wat deels wordt gestuurd door analyses van hun potentiële bereik en engagement. ### 2.5 Algemene conclusie over analytics in nieuwsredacties Over het algemeen heerst er consensus onder digitale nieuwsmanagers dat analytics hun journalistiek ondersteunen in plaats van schaden. Hoewel academische bezorgdheden over mogelijke misbruik of het "dumbing down" van journalistiek bestaan, minimaliseren de journalisten in de bestudeerde steekproef deze risico's. Zij stellen dat nieuwsredacties altijd al de taak hadden om een balans te vinden tussen commerciële en redactionele belangen. Analytics worden gezien als een middel om deze balans te optimaliseren. --- # De impact van analytics op journalistieke keuzes en autonomie Dit gedeelte onderzoekt de potentiële bedreigingen voor journalistieke autonomie door het gebruik van analytics, evenals de conclusies uit onderzoek naar de balans tussen data-gedreven beslissingen en journalistieke waarden. ### 3.1 Wat zijn analytics en metrics in de journalistiek? Analytics in nieuwsredacties verwijst naar een dienst die webstatistieken verzamelt, weergeeft, interpreteert en voorspelt. Dit omvat zowel externe data (van social media) als interne data (van de eigen website en platforms). De tools die hiervoor gebruikt worden, kunnen aangekochte software of in-house ontwikkelde oplossingen zijn. Metrics zijn de specifieke parameters en indicatoren waarop deze analytics statistieken verzamelen. Veelgebruikte metrics zijn onder andere conversie, "time spent" (leestijd) en kliks. > **Tip:** Het is belangrijk onderscheid te maken tussen analytics (het proces) en metrics (de meeteenheden). Beide zijn cruciaal voor data-gedreven beslissingen in de journalistiek. ### 3.2 Bedreigingen voor journalistieke autonomie Het gebruik van analytics kan een bedreiging vormen voor de journalistieke autonomie. De kern van deze zorg is dat data en publieksgerichtheid, hoewel belangrijk, de overhand kunnen krijgen en journalistieke waarden kunnen ondermijnen. Een veelgehoorde mening is dat analytics gediend moeten worden als inspiratie en oriëntatie, maar nooit als een "fetisj". Journalisten moeten altijd de mogelijkheid behouden om de data te monitoren, bij te sturen en te overrulen. Het bedrijfsmodel, data en publieksgerichtheid mogen wel het alfa zijn van de journalistiek, maar nooit het omega. #### 3.2.1 Misverstanden rond metrics Er bestaan enkele veelvoorkomende misverstanden over de interpretatie van metrics: * **De "frequency fallacy" (frequentie-misvatting):** De aanname dat de consumptie van content (wat men aanklikt) gelijk staat aan de appreciatie ervan (wat men werkelijk wil). Dit klopt niet, omdat kijkgedrag niet altijd een accurate weerspiegeling is van interesse of tevredenheid. * **De "duration fallacy" (duur-misvatting):** De aanname dat tijdsbesteding (hoe lang men leest) gelijk staat aan interesse. Dit klopt ook niet, aangezien lange leestijden ook kunnen duiden op verwarring, frustratie of het simpelweg niet vinden van de gezochte informatie. > **Tip:** Kritisch omgaan met metrics is essentieel. Begrijp de beperkingen van elke metric en zoek naar aanvullende kwalitatieve inzichten. ### 3.3 Impact van analytics op redactiekeuzes (onderzoek in 11 Vlaamse nieuwsredacties) Een studie in 11 Vlaamse nieuwsredacties (kranten, omroepen en digital-only media) toonde aan hoe analytics de redactiekeuzes beïnvloeden op verschillende gebieden: 1. **Artikelplaatsing (story placement):** Analytics worden gebruikt om te bepalen welke artikels een betere positie op de website krijgen. Als een artikel "geen return" oplevert, kan het lager geplaatst worden. Echter, er is een consensus dat belangrijke journalistieke stukken niet zomaar naar lagere posities verplaatst mogen worden enkel omdat ze minder "klikwaardig" zijn. > **Voorbeeld:** "if you have a dozen articles, it makes sense to give the most-read article a better position than those that are not read at all." 2. **Artikelpresentatie (story packaging):** Analytics kunnen worden ingezet voor A/B-testen van bijvoorbeeld koppen om de effectiviteit te meten en de presentatie te optimaliseren. 3. **Artikelplanning (story planning):** * **"Day-parting":** Het plannen van publicaties op specifieke tijdstippen van de dag, gebaseerd op wanneer het publiek het meest actief is. * **"Platform-parting":** Het strategisch plannen van welke stukken verschijnen op welk platform (nieuwsbrief, Facebook, papieren editie, etc.). * Analytics kunnen ook de planning van vervolgartikels beïnvloeden. Een artikel dat online veel aandacht krijgt, kan bijvoorbeeld opschuiven in de prioriteit voor andere media-uitingen. > **Voorbeeld:** "Recently, something he had planned to be the third item became the opening piece of the broadcast, because he saw how much attention it gained online." 4. **Artikel-imitatie (story imitation):** Het signaleren dat een artikel op een concurrent zijn website bijzonder goed presteert, kan leiden tot het oppakken van vergelijkbare content. 5. **Evaluatie van journalisten (performance evaluation):** Analytics kunnen worden gebruikt om journalisten te beoordelen, waarbij goed presterende artikels beloond worden. Dit kan variëren van het aanmoedigen van populaire stukken tot zelfs bonussen voor eind- of hoofdredacteurs op basis van klikcijfers. Er is echter kritiek op het ongeoorloofd beïnvloeden van redactionele keuzes door dergelijke beloningen. 6. **Inschatting van de lezers (audience conception):** Het begrijpen van het publiek aan de hand van data, wat kan leiden tot contentcreatie die beter aansluit bij de interesses en behoeften van de lezers. ### 3.4 Conclusies en balansen Onderzoekers hebben bezorgdheid geuit over mogelijke misbruiken of "vervlakkingseffecten" van analytics. Echter, de journalisten in de bestudeerde nieuwsredacties lijken deze risico's te minimaliseren. Ze suggereren dat nieuwsredacties altijd al een balans hebben moeten vinden tussen commerciële en redactionele belangen. Analytics worden gezien als een hulpmiddel dat de journalistiek ondersteunt in plaats van schaadt. Verschillende mediabedrijven hebben modellen ontwikkeld om de impact van data te structureren: * **BBC's ‘User Needs’ model (i.s.m. SmartOcto):** Helpt nieuwsredacties te begrijpen welke onderwerpen, verhalen, secties en gebruikersbehoeften goed presteren en welke niet. * **Mediahuis: ‘Article DNA’:** Een model om content te analyseren en te optimaliseren. * **DPG Media’s Kwadrantenmodel:** Dit model helpt bij het classificeren van content op basis van twee assen, bijvoorbeeld "bereik" en "engagement". De vier resulterende kwadranten (laag bereik/lage engagement; laag bereik/hoge engagement - niche; hoge bereik/lage engagement - ‘Reach Champions’; hoge bereik/hoge engagement - ‘Gouden stuk’) kunnen beslissingen ondersteunen over wat wel en niet meer te produceren. Dit model vormt ook de basis voor workshops over contentoptimalisatie. #### 3.4.1 Impact op redactionele keuzes: massale interesse of sensatiezucht? De vraag rijst of de focus op data, die leidt tot massale publieke interesse, voortkomt uit werkelijke journalistieke relevantie of uit sensatiezucht van de media. Voorbeelden zoals de grote publieke belangstelling voor een artikel over het ongeval van Tom Waes (met meer dan een miljoen kliks) illustreren dit spanningsveld. Hoewel de redactie veel vragen over nevenaspecten kreeg, kan de nadruk op het ongeval zelf als "sensatie" worden beschouwd, afhankelijk van het perspectief. #### 3.4.2 Crossmediale zichtbaarheid en "nieuws­promotiedruk" De crossmediale zichtbaarheid van nieuws varieert sterk per artikel. Onderzoek naar "nieuws­promotiedruk" analyseert welk soort nieuwsartikels het meest gepromoot worden over verschillende platformen heen. Een studie die nieuwsartikels van vier Vlaamse nationale krantentitels gedurende één maand analyseerde, keek naar publicaties op de website, Facebook, Twitter en in nieuwsbrieven ("platform-parting"). Door middel van "day-parting" (metingen op vaste tijdstippen) en het registreren van engagement metrics zoals pageviews, werd de "story prominence" en "lifespan" berekend. De bevindingen uit dergelijk onderzoek kunnen bepalen welke formats, zoals opiniestukken, interviews of reportages, meer promotie krijgen. > **Tip:** Analytics bieden waardevolle inzichten voor efficiëntie en publieksbereik, maar het blijft cruciaal om de journalistieke principes van nieuwswaardigheid, onafhankelijkheid en diepgang te waarborgen. De balans tussen data en journalistieke waarden is een continu proces van afweging en bijsturing. --- ## Veelgemaakte fouten om te vermijden - Bestudeer alle onderwerpen grondig voor examens - Let op formules en belangrijke definities - Oefen met de voorbeelden in elke sectie - Memoriseer niet zonder de onderliggende concepten te begrijpen

| Term | Definition | |------|------------| | Analytics | Een dienst die webstatistieken verzamelt, weergeeft, interpreteert en voorspelt, en helpt bij het begrijpen van gebruikersgedrag en prestaties van content. | | Webstatistieken | Gegevens die worden verzameld over het verkeer en gedrag van gebruikers op een website, zoals het aantal bezoekers, paginaweergaven en de tijd die op de site wordt doorgebracht. | | Metrics | De specifieke parameters en indicatoren die worden gemeten en geanalyseerd door analytics-systemen, zoals kliks, leestijd en conversies, om de prestaties te evalueren. | | Conversie | Een meetbare actie die een gebruiker onderneemt en die als waardevol wordt beschouwd voor de organisatie, zoals het inschrijven voor een nieuwsbrief of het doen van een aankoop. | | Time spent | De totale hoeveelheid tijd die een gebruiker besteedt aan het bekijken van een artikel, pagina of de website in het algemeen, wat kan duiden op interesse. | | Kliks | Het aantal keren dat een gebruiker op een link, knop of ander interactief element klikt, wat een indicatie is van engagement en interesse. | | Crossmedialiteit | De strategie om content te verspreiden via meerdere mediakanalen om een breder publiek te bereiken en de betrokkenheid te vergroten. | | Chartbeat | Een analyseplatform dat nieuwsredacties inzicht geeft in real-time publieksgedrag, waardoor ze de prestaties van artikelen kunnen volgen en redactionele beslissingen kunnen bijsturen. | | SmartOcto | Een tool die nieuwsredacties helpt bij het begrijpen en optimaliseren van hun content op basis van data-analyse, gericht op publieksbehoeften en prestaties. | | Dwell time | De tijd die een gebruiker besteedt op een specifieke pagina of artikel, wat een indicator kan zijn van de diepgang van de betrokkenheid en interesse. | | Frequency fallacy | Het misverstand dat een hoog aantal kliks automatisch gelijkstaat aan waardering of interesse, terwijl de werkelijke interesse dieper kan liggen. | | Duration fallacy | Het misverstand dat lange leestijd altijd duidt op diepe interesse, terwijl het ook kan komen door herhaald klikken of het navigeren binnen een artikel. | | Artikelplaatsing (story placement) | De beslissing over waar een artikel wordt gepresenteerd op de website of in de publicatie, vaak beïnvloed door de verwachte prestaties. | | Artikelpresentatie (story packaging) | De manier waarop een artikel wordt gepresenteerd, inclusief de titel, afbeeldingen en de lay-out, om de aantrekkelijkheid en klikwaarschijnlijkheid te vergroten. | | Artikelplanning (story planning) | Het strategisch bepalen wanneer en hoe artikelen worden gepubliceerd, rekening houdend met publieksgedrag en crossmediale verspreiding. | | Artikelimitatie (story imitation) | Het overnemen of inspireren van artikelen op basis van de succesvolle prestaties van vergelijkbare content bij concurrenten of op andere platforms. | | Evaluatie van journalisten (performance evaluation) | Het beoordelen van de prestaties van journalisten op basis van de betrokkenheid en populariteit van hun gepubliceerde artikelen, vaak met bonussen of beloningen. | | Inschatting van de lezers (audience conception) | Het proces van het begrijpen en anticiperen op wat het publiek wil lezen en welke onderwerpen hen interesseren, mede op basis van analytics. | | A/B-testen | Een experimentele methode waarbij twee versies van een element (bijvoorbeeld een titel) worden vergeleken om te bepalen welke beter presteert in termen van gebruikersinteractie. | | Day-parting | Het plannen van de publicatie van content op specifieke tijdstippen gedurende de dag om de maximale zichtbaarheid en betrokkenheid bij het publiek te garanderen. | | Platform-parting | Het strategisch kiezen op welke platforms (website, sociale media, nieuwsbrief, etc.) bepaalde artikelen worden gepubliceerd of gepromoot. | | User Needs model | Een analytisch model dat nieuwsredacties helpt de behoeften van hun publiek te begrijpen en content te creëren die aansluit bij die behoeften, gebaseerd op data. | | Article DNA | Een model of framework dat de kenmerken van een artikel analyseert om te bepalen waarom het succesvol is, vaak met betrekking tot onderwerp, stijl en publieksbereik. | | Kwadrantenmodel (DPG Media) | Een visueel hulpmiddel dat artikelen classificeert in vier kwadranten op basis van bereik en engagement (bijv. 'niche', 'Reach Champions', 'pure win', 'no-go area') om redactionele beslissingen te ondersteunen. | | Volume (kliks en leestijd) | De kwantitatieve aspecten van gebruikersbetrokkenheid, gemeten aan de hand van het aantal kliks en de duur van de leestijd. | | Waarde (conversie) | Het meten van de impact van content in termen van gewenste acties of resultaten, zoals inschrijvingen of aankopen, in plaats van alleen engagement. | | Nieuwspromotiedruk | De mate waarin nieuwsartikelen actief worden gepromoot over verschillende platforms heen, wat redactionele keuzes kan beïnvloeden. | | Engagement metrics | Gegevens die de mate van interactie en betrokkenheid van het publiek met content meten, zoals pageviews, reacties en deelacties. |