De datagedreven redactie: eerste stappen met machine learning

De datagedreven redactie is in opkomst. Zelflerende mechanismen gaan precies vertellen waar en wanneer een doelgroep is te bereiken en met welke content.

Dat data van grote waarde zijn, is op een beetje redactievloer wel doorgedrongen. Een social media-expert of eindredacteur houdt cijfers uit sociale media en Google Analytics nauwlettend in de gaten. Op de redactie hangt een groot scherm met belangrijkste cijfers: het aantal likes en bezoekers en goed scorende artikelen. In het beste geval is de rest van de redactie wisselend geïnteresseerd in die inzichten. In het slechte geval heeft de journalist geen idee of zijn content wordt gelezen.

“Blijft vaak bij knutselen”

Dat is al een hele verbetering ten opzichte van een paar jaar geleden, zegt Erik van Heeswijk, CEO van CleverLions. “Men heeft wat tools in huis en daardoor redelijk zicht op hoe de verschillende kanalen het doen.” Maar de strategische inzet blijft tot op heden echter beperkt. Van een echte datagedreven redactie is bij veel mediabedrijven nog geen sprake. “Het blijft vaak bij knutselen.”

Van Heeswijk ontwikkelde daarom samen met compagnon Rutger Verhoeven SmartOcto. De tool wordt door diverse Nederlandse mediabedrijven gebruikt en belooft ze op basis van al die data te vertellen waar, wanneer en in welke vorm content moet worden geproduceerd om impact te hebben op de doelgroep. Van Heeswijk en Verhoeven hebben zelf jarenlang voor omroepen gewerkt als ‘hoofd nieuwe media’ en ondervonden aan den lijve dat ze informatie misten. “Onze data waren op orde, programma’s waren online succesvol. Maar op de vraag of er meer in had gezeten hadden we geen antwoord. Liggen die Excel-sheets en cijfers eenmaal op je bureau dan zijn de cijfers alweer dood.”

De zoektocht naar software die slim genoeg zou zijn om advies te geven – ‘De concurrent laat het rond het middaguur afweten’ of ‘Artikel ‘X’ verdient een follow-up’ – bleek tevergeefs. In de ogen van Van Heeswijk is nog steeds zeer weinig software omnichannel en ontbreekt met name concreet advies. Juist dat is nodig: “Op redacties worden data serieus genomen om de impact te vergroten of verhalen beter af te stemmen op de doelgroep. Creatieve mensen willen wel data, maar ze houden gewoon niet van cijfers. Ze willen inzicht en er eigenlijk niet écht naar hoeven kijken.”

Democratisering van data

Hij vergelijkt de tool het liefste met een TomTom. Waarom kan zo’n navigatiesysteem precies vertellen hoe je moet rijden en waarom kunnen analytics dat niet? Slimme software kan in zijn ogen prima voorspellen wat het resultaat zal zijn van een actie. Binnen een kanaal (‘Artikel ‘X’ is bovengemiddeld populair, voeg deze toe aan de nieuwsbrief voor extra betrokkenheid’), maar ook op verhaalniveau (‘Doelgroepsegment ‘X’ is erg geïnteresseerd in verhaal ‘Y’ en onderwerp ‘Z’).

Betekent dit dat de journalist zich moet bezighouden met zijn impact? Dat vraagt om nogal een cultuuromslag. “Het liefst wel ja”, zegt Van Heeswijk. “Het draait om de democratisering van data. De journalist is ‘story-owner’ en zou moeten nadenken over de impact die hij creëert. Maar in praktijk merken we wel dat dit niet de route is die huidige klanten bewandelen. Ze brengen het toch bij die ene eindredacteur onder. Die cultuuromslag komt uiteindelijk vanzelf.”

Met hulp van de data kunnen redacties zowel op korte als lange termijn winst behalen, meent hij. Zo kun je als uitgever A/B-testen “over de kanalen heen”. “Gezien de hoeveelheid content kunnen veel uitgevers lang niet alle content via alle kanalen delen. Dan loopt iemand zijn feed helemaal vol. Soms blijkt uit die data dat de populariteit van een Instagram-post een goede voorspeller is van de impact op Facebook. Zo kun je selectiever doorplaatsen en toch bereik hebben.”

“Maak eens 30 procent minder”

Op dat vlak hoeft hij hoofdredacties eigenlijk nauwelijks te overtuigen. “Die snappen dit.” Nee, hoofdredacties hebben zo hun eigen uitdagingen. “De meeste media maken namelijk veel te veel verhalen. Maak eens 30 procent minder en focus je op andere metrics dan het aantal paginaweergaves.” Dat dit nu nog onvoldoende gebeurt heeft natuurlijk te maken met het onderliggende advertentiemodel. Zolang uitgevers nog voor een groot deel afhankelijk zijn van omzet uit bannerweergaven, gaat die verandering traag. Van Heeswijk is dan ook blij dat de advertentiemodellen eindelijk onder een vergrootglas liggen. Dat moet de verandering versnellen.

“Op langere termijn is er vooral de durf nodig om minder content te maken. Veel mediabedrijven doen aan contentdumping. Ze stoppen alles maar in die kanalen zonder echt na te denken over wat de impact daarvan is. Wil je doelgroep wel duizenden artikelen en YouTube-video’s? Nee, mensen willen alleen goede content. De komende jaren moeten media eens nodig nadenken over schaarste.”

Andere manier van meten

Leidt het sturen op historische data niet logischerwijs tot content die goed scoort? Lijstjes en clickbaits dus. “Nee, we kijken per redactie naar de doelstellingen en soorten content die daarbij passen. Iedereen weet dat je niet gebaat bent bij clickbait.” Het advies is om ‘gelaagder’ te kijken naar de productie: zorg je met een verhaal voor zeer hoge betrokkenheid onder een specifieke niche dan is dat van grote waarde. Je zou daarop in kunnen spelen met een format dat die doelgroep aanspreekt. “Het voordeel van al die data is dat je gedifferentieerder kunt produceren. Een korte rubriek om nieuw publiek aan te spreken, diepgaandere content voor de trouwe lezer.”

Daarbij zijn nieuwe methoden nodig om succes te meten. In plaats van weergaven of de algemene consumptietijd gaan media volgens Van Heeswijk voor ieder verhaal een andere succesmetric hanteren. “Soms stuur je met een interview over een niche-onderwerp aan op het bereiken van 70 nieuwe lezers, een andere keer voor de loyaliteit onder abonnementhouders. Dat wordt onderdeel van de contentstrategie.”

Hoe verhoudt deze ontwikkeling zich tot de kwaliteit die de journalistiek over het algemeen nastreeft? “De journalist zorgt voor de menselijke maat. In 70 procent van de gevallen blijft een redactie de journalist volgen. Maar een deel is natuurlijk te automatiseren. Grote persbureaus robotiseren de productie van bijvoorbeeld beursberichten al. Het is mogelijk dat we ons systeem daar ooit op aansluiten en automatisch bepalen wanneer zo’n bericht moet worden gepubliceerd. Journalisten zullen moeten wennen aan robotisering. Journalistiek is zowel wetenschap als kunst. Dat eerste automatiseren we, aan de bovenkant blijft de kunst over. Tegen een mooi interview kan geen robot op.”