Как индекс Outset Media в итоге поставил под сомнение общепринятые представления о медиаанализе

С момента запуска Outset Media Index (OMI) был представлен как ориентир для анализа медиаизданий. Откройте его — и платформа сразу отобразит оценки, рейтинги, фильтры и аккуратный список изданий, готовых к анализу.

В этот момент вы видите готовый продукт. Но за ним скрыта работа, которую не видно: поиск данных, системы, созданные с нуля, тестирование и ручные проверки, которые обеспечивают его работу.

Чтобы понять эту основу, в данном материале отражено недавнее интервью с Максимилианом Фонде, старшим медиааналитиком OMI, который входит в команду с первого дня.

Самые ценные данные были труднее всего получить

Чтобы стать тем, чем является сегодня, OMI вырос из многолетних разрозненных заметок и записей, которые команда накапливала в работе с медиаизданиями: от трафика и цен до скорости отклика, регионального охвата и того, кто с кем склонен делиться материалами. Объединить всё это в одной системе оказалось несложно. Сложнее было работать с данными, которых в этих записях попросту не было.

Как и следовало ожидать, команда начала с хорошо известных и практически незаменимых инструментов. Similarweb дал наиболее чёткое и полное представление о том, сколько трафика привлекает издание, откуда он поступает и как ведут себя читатели после перехода на сайт. Moz добавил аналитическую глубину, поэтому Domain Authority тоже был включён, но, по словам Фонде, главным образом потому, что индустрия по-прежнему по привычке опирается на него как на самостоятельный рабочий сигнал.

Каждый инструмент давал часть картины. Однако главного, что хотела команда, недоставало. Эти инструменты могли оценить издание, но не могли ответить на вопрос, есть ли у опубликованного материала потенциал найти своего читателя — а именно это является ключевым фактором.

Именно поэтому на протяжении всего разговора неоднократно звучала мысль о том, как часто OMI сталкивался с необходимостью ставить под сомнение допущения, которые в медиаанализе обычно принимаются как данность. Хороший пример — сама видимость материала. 

Максимилиан утверждает, что публикация и обнаружение нередко воспринимаются как одно и то же, хотя на самом деле это не так. 

"Само по себе существование статьи на каком-либо медиаресурсе не означает, что пользователи органически её найдут," — сказал он. 

Это осознание в итоге повлияло на часть внутренней инфраструктуры OMI, в том числе на создание специального парсера перепубликаций, который отслеживает, как контент распространяется после выхода в эфир.

Например, можно разместить материал в авторитетном издании и наблюдать, как он практически не доходит до аудитории. Показатель трафика говорит вам, что платформа активна, но не о том, всплыл ли ваш материал внутри неё, — и немало грамотно размещённых статей тонут без следа. Этот разрыв — между существованием материала и его обнаружением — Максимилиан неоднократно встречал на практике.

Отдельная статья редко остаётся только на том сайте, который опубликовал её первым. В сфере крипто она может появиться на десятке небольших сайтов за один день, и каждая такая перепубликация приводит читателей, на которых первоначальный издатель не рассчитывал. Если относиться к этим вторичным публикациям как к фоновому шуму, есть риск упустить большинство людей, увидевших материал. OMI учитывает эти перепубликации через метрики Reprints и Aggregators. 

Люди по-прежнему просматривают каждую строку

Почему бы не переложить всю работу на программное обеспечение? Это закономерный вопрос для любого продукта, работающего с данными в 2026 году, однако команда OMI отказывается идти по лёгкому пути. 

Максимилиан продолжает читать таблицы строку за строкой, выявляя домен, нарушающий правило, которое все утвердили в прошлом месяце. Когда он сталкивается с проблемой, то немедленно разбирается в ней самостоятельно. 

Автоматизация подключается после — преимущественно для того, чтобы выявить то, что человек мог пропустить. 

"Суждения и выводы в нашем процессе выносятся исключительно людьми," — так он это сформулировал, и вся система выстроена именно в таком порядке: люди принимают решения, программы помогают.

Масштаб требует такого же подхода. Поставьте крупное издание рядом с небольшим независимым — большое будет выигрывать по абсолютным показателям всегда, заслуживает оно этого или нет. Обеспечить справедливость такого сравнения означает, что человек должен интерпретировать, в каких условиях что имеет значение, прежде чем формировать рейтинг.

Крипто усугубляет каждую из этих проблем. Многие сайты, заслуживающие внимания, скрывают свои показатели и предоставляют слишком мало данных для оценки, поэтому их отбрасывают, даже когда они реально работают.

Там, где цифры всё же есть, они остаются оценочными, а оценка не скажет вам, является ли аудитория издания реальной или искусственно раздутой. Крупные поставщики аналитики тоже мало помогают, поскольку никто из них не рассматривает крипто как самостоятельную область. Всё превращается в размытую категорию, и любой, кто сравнивает крипто-издания, работает в рамках, которые никто специально для этого не разрабатывал.

Именно поэтому крипто-медиа не могло просто позаимствовать аналитику, созданную для финансовой сферы, — ему нужен был инструмент, разработанный с учётом его собственной специфики.

Что удерживает всё вместе

По словам Максимилиана, чем более завершённым выглядит конечный продукт, тем меньше в нём того, что было сделано машиной, — по крайней мере в этой нише. Наиболее важные данные приходилось собирать вручную, поскольку ни один инструмент их не продавал и не предоставлял, а суждения, из которых складываются рейтинги, по-прежнему выносит человек, потому что ни одна формула не справляется с этим достаточно хорошо. 

То, что появляется на вашем экране, — это чистая оценка и аккуратный список. За ним скрыта долгая работа: поиск материалов, которые были опубликованы, но так и не были найдены, и принятие решений, которые не позволяют небольшому изданию быть раздавленным гигантом. Именно эта скрытая работа и является причиной того, что видимая часть обладает ценностью и доверием.

The post How Outset Media Index Ended Up Challenging Common Assumptions About Media Analysis appeared first on TheCryptoUpdates.