これらのヒントを使用して、ドライデータをリッチで関連性のあるストーリーに変換します

コンテンツライターになることの最も良い点の1つは、トピックに関係なく、私たちがすぐに多くの洞察を得ることができるということです。 これを使用して、視点を提供したり、アイデアを検証したり、より多くのコンテキストを提供したりできます。

もちろん、そのすべてのデータは、コンテンツライターにとって最悪のものの1つでもあります。 事実や統計の山に埋もれることなく、数字の背後にある物語をどのように掘り下げますか？

Stackerでは、データを中心にニュースワイヤーストーリーを形成し、それを使用してすべてのストーリーテリングを推進しています。 トピックに関係なく、最もパフォーマンスの高い記事が、同様の戦略的データ中心のアプローチを共有していることがわかりました。 視聴者を引き付け、他のサイトからリンクを獲得するデータ駆動型コンテンツを作成することで学んだことの一部を次に示します。

地元に行って、彼らがいる場所で読者に会いましょう

地域、州、または都市に合わせたストーリーは、即座に関連性があり、その地域に住む読者の注意を引き付けます。 実際、私たちの出版パートナーの71％は、彼らの最も優先度の高い記事にはローカルニュースの角度があると言っています。

データ主導のストーリーを州またはメトロレベルに絞り込むことは、制限のように思われるかもしれません。 コンテンツライターは、ストーリーに焦点を絞るほど、リーチは小さくなると考えています。 ただし、ローカライズされたデータを提示することは、どちらか一方の選択である必要はありません。

CNBCは、米国の世帯の上位1％が毎年いくら稼ぐかについての話で選択をしませんでした。 それは最も広い地理的数字、つまり国民番号（平均して年間597,815ドル）に言及しました。 次に、ウェストバージニア州の350,000ドルからコネチカット州の896,490ドルまで、各州の平均を詳しく説明しました。

CNBCは、データ主導のストーリーを全国的およびハイパーローカルにアピールします。

ブランドパートナーにとって最も成果の高いストーリーの1つは、閉鎖のリスクが最も高い地方の病院に注目しました。 それは43の州以上の地方の病院の状態を分析し、次にカリフォルニアからニューヨークまでの対象となる聴衆にとって最も意味があると感じるであろう地方のバージョンを蒸留しました。

要点：州レベルまたは都市レベルのデータは、ニュースの多い全国的な傾向につながりながら、地域にアピールすることができます。 また、国や地方のニュースサイトにコンテンツのプロモーションの可能性を広げます。

データを比較して地元の対決を主催する

人々は自分の世界の隅を他の人と比較するのが大好きです。 最近のRedfinのレポートによると、米国の住宅の前例のない8％が少なくとも100万ドルの価値があることがわかりました。 ストーリーは上位5つまたは10の都市を明らかにしただけでなく、99にランク付けされたため、読者は100万ドルの近隣が他の100万ドルの近隣とどのように比較されるかを確認できます。

この比較コンテンツの抜粋では、6つの都市がカリフォルニアにあり、その半分は2022年に少なくとも100万ドル相当の住宅の50％以上のシェアを持っています。リストの一番上にある他の都市には、ホノルル、シアトル、ニューヨーク市。

住宅価格データを州ごとにランク付けするRedfinのストーリーの抜粋。

人々が自分の都市の結果を他の人と並置して見ることができるとき、それは情報をより強力な文脈に置きます。 所得税が最も低い州や家賃が最も高い都市などのランキング記事は、多くの場合、うまく機能します。

「最高から最低」、「最大の増加」、「最低価格」などのフレーズで見出しを書くことも、コンテンツで使用されている基本的な数字主導の方法論を読者に知らせます。 彼らはデータファーストのアプローチを強化するだけでなく、コンテンツが意見ではなくデータによって動かされているという将来の読者への信頼を築きます。

要点：データ主導のランキングを使用して、タイムリーな傾向で自分の地域が他の地域とどのように比較されるかを示すことで、読者の好奇心を活用します。

最新のデータを過去に考えて、時間をかけて話しましょう

多くのコンテンツクリエーターは、当然のことながら、最新の数字や調査結果を中心にストーリーを構築し、関連性があり、流行に敏感であることに焦点を当てています。

しかし、古いデータセットを介して少しの履歴を取り込むと、ストーリーテリングにさらに豊かな次元を追加できます。 歴史的な情報は、最新のデータや最新ニュースにコンテキストを追加するだけでなく、作品がより常緑になるのに役立ちます。 ニュースの見出しが消えた後も、読者はまだ豊富に階層化されたコンテンツに興味を持っているかもしれません。

これは、過去50年間にアメリカでの通勤がどのように変化したかについての話で行いました。

スタッカーは、過去のデータを使用して、アメリカの通勤が時間の経過とともにどのように変化したかを強調しました。

過去のデータを追加しなければ、通勤の平均時間が2006年から10％増加したことを強調することは不可能でした。このコンテキスト化は、現在の平均通勤時間を詳細化するだけでは不可能な視点を提供します。

信用構築アプリであるSelfは、米国国勢調査局のデータを使用して、州ごとに貧困レベルをマッピングしました。 物語は、各州の最新の貧困率で国をマッピングするだけでなく、時間の経過とともに率をグラフ化したものでもあります。 この貴重な文脈で、読者は、自然災害、金融ブームとバスト、そして最終的にはCOVID-19の後に州の貧困率がどのように上下したかを見ることができ、これらの貧困率の変化の原因を特定したより思慮深い物語を与えます。

ジョージタウン大学の教育と労働力に関するセンターは、別のデータ中心のアプローチで高等教育の価値に取り組みました。それは、大学卒業生の入学から10年ごとの給与を調べました。 Yahoo!が取り上げた調査結果財務などは、学生が大学の費用で投資収益を得るのに何十年かかったかを評価しました。

要点：時間の経過とともにデータを使用すると、今日の数字の意味にさらに豊かなコンテキストを追加でき、コンテンツをより常緑に感じさせることができます。

さまざまなデータフィルターで騒がしいストーリーを盛り上げる

データ主導のストーリーは、関連性を強調します。視聴者とのつながりを深め、同じ古いストーリーのアプローチとは一線を画す新しい角度を提示することがよくあります。 ローカル角度を見つけて比較し、履歴データを使用して一意のコンテキストを提供できます。

開始するデータがわからない場合は、 米国労働統計局や教育省などの政府機関のサイトをざっと見てください。 これらは、業界、キャリア分野、世帯収入、大都市圏などでフィルタリングされた場合に、国レベルのデータがどのように表示されるかを掘り下げて確認するのに最適な場所です。 コンテンツに焦点を絞ったデータを追加することで、読者にとってよりパーソナライズされた、意味のあるストーリーを伝えることができます。

JosephKalinowski/コンテンツマーケティングインスティテュートによる表紙画像