PMP zum Thema Download-Kennzahlen für Podcasts
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Eigene Gedanken zum Thema "Kennzahlen für Podcast" aus dem Zug von Mainz nach Koblenz.
Vorgeschlagenen Währungen:
1. Anzahl der Abonnenten
2. Anzahl der Downloads pro Ausgabe
3. Anzahl der Hörer pro Ausgabe
4. Anzahl der Downloads pro Zeitraum X
zu 1. Anzahl der Abonnenten
=> Summe aller Downloads innerhalb von 5 Werktagen nach Onlinestellung der Episode.
Begründung: Ich führe seit Beginn Statistik über die von mir betreuten Podcasts. Und über alle Podcast hinweg zeigt sich eine stark abfallende Kurve nach Onlinestellung, die am fünften Tag in ein "Grundrauschen" übergeht. D.h. bezogen auf einen Zeitraum von 14 Tagen werden in
– den ersten 2 Tagen 50%,
– den ersten 3 Tagen 65%,
– den ersten 4 Tagen 71%,
– und den ersten 5 Tagen 78%
der Dateien heruntergeladen.
Das weitere Grundrauschen bedeutet bei mir ca. 50 – 80 DL / Tag / Episode, verursacht durch meinen Blog, die Suchmaschinen und Verzeichnisse, iTunes-Besuche etc.
zu 2. Anzahl der Downloads pro Ausgabe
=> Summe aller Downloads einer Ausgabe innerhalb eines Monats nach Onlinestellung
Begründung: Monatlich deshalb, weil es mitunter monatlich oder
unregelmäßig erscheinende Podcasts gibt, und man deshalb mit "14-tagig"
zu kurz greift. Zudem ist 14-tägig keine gängige Mediagröße.
zu 3. Anzahl der Hörer
=> Anzahl der Downloads pro Ausgabe x 0,8
Begründung: 80% der heruntergeladenen Podcasts werden angehört
zu 4. Anzahl der Downloads pro Zeitraum X
=> Anzahl der Downloads aller Episoden eines Podcasts
Begründung: adplace.com sowie neue AdServer-Technologien können auch auf mehrere Episoden eines Podcasts Werbung schalten. Da Podcasts mitunter auch Archivfunktion haben und auch viel ältere Episoden heruntergeladen werden, kann man diese ebenfalls "vermarkten", wenn man will. Dafür ist natürlich interessant, wieviele Downloads von einem Podcast in dem "Kampagnenzeitraum" erfolgen.
Hi Alex,
der Ansatz erscheint mir sehr gründlich. Sinnvoll wäre aus meiner Sicht, sich noch etwas an die Erfassungszeiträume der AgOF anzugleichen. Die AGOF erfasst die Buchungszeiträume ja wöchentlich.
Leider hat es ja sehr lange gedauert, bis die AGOF mit ihren größen im Markt akzeptiert wurde. Daher könnte ich mir vorstellen, dass eine Angleichung der Podcast-Kennzahlen aus politischen eine größere Aussicht auf Erfolg hat.
Außerdem: Folgende Studie ist sicher interessant. http://www.boozallen.de/presse/pressemitteilungen/pressemitteilung-detail/3194368
Ich freu mich auf die nächste Ausgabe.
Viele Grüße
Thorsten
Hallo Alex,
mit deinem Vorschlag stimme ich überein. Aber leigt nicht das Problem an der Messbarkeit selbst?
Ich bin mir nicht sicher, ob jeder in der Lage ist auf einfachste Art und Weise die Abrufzahlen bzw. Downloadzahlen zu messen.
Viele Grüße,
Alex
Hallo Alex,
Ich finde den Ansatz gut, mal verlässliche Zahlen zu haben. Im Moment kann ich nur die echten Downloads vom Server als eine verlässliche Zahl hernehmen.
Was gibt es Neues zum Thema Statistiktools in Bezug auf folgenden Aussagen:
– Wie lange hört denn ein User zu, wenn er z.B. einen gestreamten Podcast über WEB hört?
– Was ist aus dem Konzept der MP3-Tags geworden, die mir evtl. eine Idee über das Hörverhalten geben können.
– Wie kann ich die Downloads rausfiltern, die mein Podcatcher automatisch abholt, die ich aber nicht höre.
– Wie zähle ich belastbar die _verschiedenen_ Abonennten?
Es ist wie mit den Radiohörerzahlen. Auch wenn mein Radio einen Sender morgens als Berieselung dudelt, höre ich noch lange nicht hin 😉
Some thoughts on that…
Gruß
Rainer