이 팁을 사용하여 드라이 데이터를 풍부하고 관련성 높은 스토리로 변환

콘텐츠 작가의 가장 좋은 점 중 하나는 주제에 관계없이 손끝에서 많은 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 이를 사용하여 관점을 제공하고, 아이디어를 검증하고, 더 많은 컨텍스트를 제공하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

물론 그 모든 데이터는 콘텐츠 작성자에게 최악의 것 중 하나이기도 합니다. 사실과 통계의 산 속에 묻히지 않고 어떻게 숫자 뒤에 숨은 이야기를 파헤칠 수 있습니까?

Stacker에서 우리는 데이터를 중심으로 뉴스와이어 스토리를 만들고 이를 사용하여 모든 스토리텔링을 추진합니다. 주제에 관계없이 가장 실적이 좋은 기사가 유사한 전략적 데이터 중심 접근 방식을 공유한다는 것을 발견했습니다. 다음은 청중을 참여시키고 다른 사이트에서 링크를 얻는 데이터 기반 콘텐츠를 만들어 학습한 내용입니다.

현지에 가서 독자들이 있는 곳에서 만나십시오.

지역, 주 또는 도시에 맞게 조정된 이야기는 즉시 공감할 수 있고 해당 지역에 사는 독자의 관심을 사로잡습니다. 사실, 우리 출판 파트너의 71%는 그들의 가장 우선순위가 높은 기사가 지역 뉴스 앵글을 가지고 있다고 말합니다.

데이터 기반 스토리를 주 또는 대도시 수준으로 좁히는 것은 제한적으로 보일 수 있습니다. 콘텐츠 작가는 이야기가 더 집중될수록 도달 범위가 더 작아진다고 생각합니다. 그러나 현지화된 데이터를 제시하는 것이 하나의 선택일 필요는 없습니다.

CNBC는 미국 가정의 상위 1%가 매년 얼마를 버는지에 대한 기사에서 선택을 하지 않았습니다. 가장 광범위한 지리적 수치인 국가 번호(연간 평균 $597,815)를 언급했습니다. 그런 다음 웨스트 버지니아의 $350,000에서 코네티컷의 $896,490에 이르기까지 각 주의 평균을 자세히 설명했습니다.

CNBC는 데이터 기반 스토리를 전국 및 지역적으로 호소력 있게 제공합니다.

브랜드 파트너에 대한 최고 실적 사례 중 하나는 문을 닫을 위험이 가장 큰 시골 병원을 살펴보았습니다. 그것은 43개 주에 걸친 시골 병원의 상태를 분석한 다음 캘리포니아에서 뉴욕에 이르기까지 대상 청중에게 가장 의미 있는 지역 버전을 증류했습니다.

요점 : 주 또는 도시 수준의 데이터는 새로운 국가적 추세와 연결되면서 지역적으로 호소력을 가질 수 있습니다. 또한 전국 및 지역 뉴스 사이트에 콘텐츠의 판촉 가능성을 열어줍니다.

데이터 비교를 통한 고향 대결 개최

사람들은 세상의 한 구석을 다른 사람들과 비교하는 것을 좋아합니다. 최근 Redfin 보고서에 따르면 전례 없는 미국 주택의 8%가 현재 최소 100만 달러의 가치가 있는 것으로 나타났습니다. 이 이야기는 상위 5개 또는 10개 도시를 공개했을 뿐만 아니라 99위에 랭크되어 독자들이 다른 백만 달러 지역과 비교하여 백만 달러 규모의 이웃을 볼 수 있습니다.

이 비교 콘텐츠 스니펫에서 6개 도시가 캘리포니아에 있습니다. 그 중 절반은 2022년에 최소 100만 달러 가치의 주택이 50% 이상 점유율을 차지합니다. 목록 상단에 있는 다른 도시에는 호놀룰루, 시애틀, 뉴욕시.

주별로 주택 가격 데이터의 순위를 매기는 Redfin의 이야기에서 발췌한 내용입니다.

사람들이 다른 도시와 나란히 놓인 도시의 결과를 볼 수 있을 때 정보를 보다 강력한 컨텍스트에 넣을 수 있습니다. 소득세가 가장 낮은 주나 임대료가 가장 높은 도시와 같은 순위 이야기는 종종 잘 수행됩니다.

"최고에서 최저로", "가장 큰 증가" 및 "가장 낮은 가격"과 같은 문구로 헤드라인을 작성하는 것도 콘텐츠에 사용된 기본 숫자 중심 방법론을 독자에게 알립니다. 그들은 데이터 우선 접근 방식을 강화할 뿐만 아니라 콘텐츠가 의견이 아니라 데이터에 의해 뒷받침된다는 잠재 독자에게 확신을 심어줍니다.

요점: 데이터 기반 순위를 사용하여 시기적절한 추세에서 해당 지역이 다른 지역과 어떻게 비교되는지 보여줌으로써 독자의 호기심을 활용하십시오.

최신 데이터를 생각하면서 시간이 이야기를 전하게 하십시오.

많은 콘텐츠 제작자가 관련성 있고 트렌디한 최신 수치나 연구 결과를 중심으로 이야기를 만드는 데 집중하는 것은 당연합니다.

그러나 오래된 데이터 세트를 통해 약간의 기록을 가져오면 스토리텔링에 더 풍부한 차원을 추가할 수 있습니다. 역사적 정보는 최신 데이터나 속보에 더 많은 맥락을 추가할 뿐만 아니라 그 기사가 더 상생하도록 돕습니다. 뉴스 헤드라인이 사라진 후에도 독자들은 여전히 ​​풍부한 계층의 콘텐츠에 관심을 가질 수 있습니다.

지난 50년 동안 미국의 통근 방식이 어떻게 변했는지에 대한 이야기로 이를 수행했습니다.

Stacker는 과거 데이터를 사용하여 시간이 지남에 따라 미국인 통근 방식이 어떻게 변화했는지 강조했습니다.

과거 데이터를 추가하지 않았다면 2006년 이후 평균 출퇴근 시간이 10% 증가했다는 사실을 강조하는 것은 불가능했을 것입니다. 이러한 맥락화는 현재의 평균 통근 시간을 자세히 설명하는 것만으로는 불가능한 관점을 제공합니다.

신용 구축 앱인 Self는 미국 인구조사국의 데이터를 사용하여 주별로 빈곤 수준을 매핑했습니다. 이 이야기는 각 주의 최근 빈곤율로 국가를 매핑하는 대신 시간 경과에 따른 비율을 차트로 표시했습니다. 이 귀중한 맥락을 통해 독자는 자연 재해, 금융 호황 및 불황, 궁극적으로 COVID-19 이후 각 주의 빈곤율이 어떻게 오르락내리락하는지 볼 수 있었고 빈곤율 변화에 기여한 사람을 식별한 보다 사려 깊은 이야기를 제공할 수 있었습니다.

Georgetown University의 Center on Education and Workforce는 또 다른 데이터 중심 접근 방식으로 고등 교육의 가치를 다루었습니다. 즉, 등록 후 10년 단위로 대학 졸업생의 급여를 조사했습니다. 조사 결과, Yahoo! 재정 및 기타 기관에서는 학생이 대학 등록금으로 투자 수익을 얻는 데 몇 십 년이 걸렸는지 평가했습니다.

요점: 시간이 지남에 따라 데이터를 사용하면 오늘날 숫자가 의미하는 바에 더 풍부한 컨텍스트를 추가할 수 있으며 콘텐츠가 더 늘푸른 느낌을 줄 수 있습니다.

다양한 데이터 필터로 평범한 이야기에 활기를 불어넣으세요.

데이터 기반 스토리는 관련성을 강조합니다. 즉, 청중과 더 잘 연결할 수 있고 종종 기존 스토리 접근 방식에서 눈에 띄는 새로운 각도를 제시할 수 있습니다. 로컬 각도를 찾고, 비교하고, 기록 데이터를 사용하여 고유한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

어떤 데이터로 시작해야 할지 확신이 서지 않습니까? 미국 노동 통계국 및 교육부와 같은 정부 사이트를 살펴보십시오. 산업, 경력 분야, 가계 소득, 대도시 지역 등을 필터링할 때 국가 수준 데이터가 어떻게 보이는지 자세히 살펴보고 볼 수 있는 좋은 장소가 될 수 있습니다. 콘텐츠에 집중된 데이터를 추가하여 독자에게 보다 개인화되고 의미 있는 이야기를 전달할 수 있습니다.

Joseph Kalinowski/Content Marketing Institute의 표지 이미지