Информационный контент: виды, создание и каналы продвижения

Информационный контент — информация в любом виде, которая дает исчерпывающий ответ на вопрос пользователя или рассказывает о чем-то. К информационному контенту относятся:

• описания товаров в карточках интернет-магазинов;
• статьи «Как переустановить Windows», «Как залить бетонный пол», «Зачем нужна шлифовка сруба»;
• кейсы маркетинговых агентств;
• статьи в блоге с личными размышлениями;
• новостной контент;
• и многие другие виды контента.

Информационный контент помогает привлечь трафик на сайт или другую площадку, косвенно повышает продажи и помогает повысить уровень экспертности в глазах клиентов, если публиковать кейсы и подробные ответы на самые частые вопросы. Информация принесет вам пользу, если вы будете публиковать действительно полезные, актуальные, понятные материалы.

Реклама: 2VtzqvEDHis

Виды информационного контента

Условно весь информационный контент можно поделить на две большие группы:

Динамический. Он меняется в зависимости от нововведений, вопросов пользователя, последних событий в мире. Например, статья о ФЗ «Об ОСАГО» будет динамической, если к ней будут постоянно добавляться заметки о новых изменениях в законе и их правильной трактовке.

Статический. Такой контент публикуется один раз и не меняется в зависимости от внешних факторов. Статический контент обычно тот, который дает ответы на распространенные вопросы — например, как выбрать фундамент, построить дом из SIP-панелей, отрегулировать фары на автомобиле ВАЗ 2114. Вне зависимости от внешних факторов, информация останется прежней.

Также информационный контент делится на:

• Текст — любые статьи, кейсы из практики, короткие заметки в социальных сетях, публикации в личном блоге и другие текстовые материалы
• Видео — видеоформат более гибкий: есть информационные видео длиной от 10 секунд до нескольких часов
• Изображения — чаще всего это инфографика о статистике либо какой-то полезный факт, оформленный в виде картинки

Каналы распространения информационного контента

Сайт. Чаще всего информационные материалы выкладывают на личном или корпоративном сайте, также есть целое направление «информационные сайты» или «инфосайты». В подавляющем большинстве случаев — в блоге, в виде полезных статей о самостоятельном продвижении в Instagram, выборе площадки для продажи товаров, взаимодействии с клиентами и о многих других темах. Также информационный контент на сайтах существует в виде FAQ-ов, описаний товаров, обзоров, подкастов, кейсов. Продвигается за счёт правильной SEO-оптимизации, контекстной или таргетированной рекламы.

Социальные сети (SMM). Пользователь в социальных сетях концентрируется на одном объекте в среднем 8 секунд, поэтому здесь преобладает короткий формат. Информационные материалы подают в виде небольших постов с интересными фактами, отдельными страницами с большими статьями или руководствами, инфографикой или видео. Сейчас очень активно используется новый редактор статей ВКонтакте.

YouTube и другие видеохостинги. Основной вид информационного контента на них — видео. Например, компании рассказывают о работе изнутри, блогеры говорят о своем мнении относительно нашумевшего события, пользователи публикуют обзоры популярных товаров. Также востребованы подборки, например — ТОП-10 странных существ, снятых на камеру: такие материалы тоже относятся к информационным. Начать здесь нужно с создания своего канала на Ютубе.

Другие площадки. Можно размещать информационный контент в СМИ, в посещаемых блогах, новостных сайтах и других площадках. Такие гостевые посты приведут посетителей на ваш сайт, повысят узнаваемость бренда, помогут заявить о себе и расширить охват ЦА.

Роль информационного контента в продвижении

Информационный контент помогает продвигать не только сайт, но и бизнес в целом. С его помощью можно:

• вывести портал в ТОП выдачи поисковых систем по высокочастотным, среднечастотным или низкочастотным запросам за счет публикации оптимизированных под ключевые слова материалов;
• повысить узнаваемость бренда за счет частых расшариваний полезных материалов, вирусных публикаций, роста естественного трафика из поисковых систем;
• повысить уровень экспертности в глазах читателей за счет публикации своих исследований, кейсов, реальных примеров из практики, чек-листов, ответов на сложные вопросы.
• рассказать больше о товаре, услуге и их пользе, привести примеры использования товара или услуги, чтобы повысить интерес читателя к вашему предложению.

В комплексе контент-маркетинг, а именно — информационный контент — повышает число продаж. Если вы будете постоянно публиковать полезные материалы, увеличится посещаемость сайта, профиля или группы. Появятся новые клиенты, покупатели или читатели.

Яркие примеры эффективности информационного контента:

• блог конструктора сайтов Tilda с полезными статьями, руководствами, инструкциями на тему интернет-маркетинга;
• Елена Торшина с публикациями оригинальных материалов на своем Торшинском сайте;
• сайт торговой марки «Чистая линия» с лайфхаками, секретами макияжа и другими полезными материалами.

Создание информационного контента

Чтобы создать действительно полезный и качественный информационный контент, нужно:

1. Определить ЦА и узнать, о чем им будет интересно читать.
   Для этого можно использовать формы опроса клиентов компании, статистику запросов в Яндекс.Вордстат, обсуждения в соцсетях или последние тренды сферы.
2. Собрать материал. В зависимости от формата, соберите факты, ссылки на исследования, проведите тестирование товара или подготовьте подробное описание своего мнения.
3. Создать текст, изображение или видео. Пишите лаконично, по делу, не отвлекаясь на несущественные отклонения от темы. Это сделает материалы насыщенными, короткими, интересными.

К созданию информационного контента можно привлечь другие компании или авторов, чтобы они писали гостевые статьи, либо публиковались на вашем сайте под своим именем. Также можно писать свои гостевые посты на популярные площадки.

Примеры информационного контента

А теперь приведём примеры информационного контента на сайте, который расходится, как горячие пирожки.

• Как раскрутить группу в ВК самому;
• Настройка рекламы в Инстаграм;
• ТОП-10 книг по SMM.

А как используете информационный контент вы? Как считаете, эффективен ли он? Поделитесь своим мнением в комментариях.

Реклама: 2VtzqvZucsD

Больше статей по теме:

Реклама

РЕКОМЕНДУЕМ:

НОВОСТИ

ОБЗОРЫ

СТАТЬИ

Реклама

что это такое, какие есть виды — динамические и статистические, примеры создания

Делаем вашу страницу интересной и стимулируем подписчиков почаще заглядывать к вам на страницу или на сайт за покупками

Свежие публикации регулярно

Получи нашу книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

Подпишись на рассылку и получи книгу в подарок!

Информационный контент — это информация, которая полезна читателю.

Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Это те данные, ради которых пользователь открывает поисковую систему. Человек хочет купить кошку. Он заходит на Яндекс и вводит: “Уход за кошками”. В выдаче видит ваш сайт, где есть подробные статьи об уходе. А потом узнает, что у вас-то еще есть и интернет-магазин с элитными кормами для котов.

Ваши статьи — это информационный контент. Он косвенно повышает ваши продажи.

Качества информационного контента

О том, каким должен быть информационный контент, лучше говорить в сравнении с другими типами материалов.

• Служебный — сопроводительная служебная информация, подсказки навигации и т. д.
• Продающий — прямые объявления о товарах или услугах.
• Развлекательный — для повышения настроения.

Мы все приходим по вечерам домой с работы. Устали, хотим спать. И читать что-то серьезное о ядерной физике у многих просто не остается сил. Мы хотим посмотреть отрывок из КВН, пока едим, улыбнуться и лечь спать.

Поэтому почти весь контент, который мы видим в социальных сетях — развлекательный. Он должен заставить человека улыбнуться, посмеяться, отправить картинку друзьям.

Информационный материал — серьезный контент. Он должен сообщать человеку что-то новое. Давать знания. Словно читатель оказался в университете на лекции. Однако, даже самый серьезный материал можно подать под таким соусом, что человек будет читать его с улыбкой и интересом. А потом обязательно скинет пост своим друзьям.

Информационный контент:

• несет пользу для читателя;
• помогает удовлетворить потребности;
• помогает достигать цели автора;

А для этого материал должен обладать следующими характеристиками:

• Информативность.
• Грамотность.
• Тематичность.
• Логичность.
• Актуальность.

Материал должен отвечать на вопрос, который волнует человека.

Зачем информационный контент нужен вашему сайту или паблику

Вспомним определение маркетинга. Это повышение прибыли компании путем удовлетворения нужд потребителя.

Ответ на вопрос пользователя — это первый шаг на пути к продажам. Это удовлетворение текущей нужды человека — потребности в информации, в ответе на его вопрос. А люди любят тех, кто дает им то, что хочется.

Раз за разом человек будет читать ваши статьи про кошек. А потом закажет переноску для кота в вашем интернет-магазине.

Виды информационного контента

Динамический контент — изменяющаяся информация. Например, UGC — пользовательский контент — динамический.

Статический контент — это тот материал, который не изменен. Он публикуется один раз, в таком виде и остается.

Если говорить о типе публикуемых материалов, то они могут быть самыми разными:

• текст;
• видео;
• подкасты;
• инфографика;
• белые книги.

Главное — это посыл, который в них заключен. Это ответ на вопрос, который дает ваша статья, ваш ролик, ваша аудиозапись.

Как создавать информационный контент

Самостоятельно. Этот ответ мы даем на любые вопросы о том, как делать хороший материал.

Выясните, каких знаний не хватает вашей аудитории. Ориентируйтесь на тематику портала.

Воспользуйтесь сервисом Udemy.com. Это обучающая площадка для онлайн-курсов. Выберите тему, релевантную вашим материалам. Посмотрите, что входит в курс. Например, на скриншоте выше есть программа из курса веб-дизайна.

Посмотрите, что рассказывается о предмете. Напишите материал — можно сделать серию обучающих статей.

Но вы же пишите о том, о чем сами знаете много, так? Расскажите о своем личном опыте, приведите примеры их личного опыта. Опишите, как сами на практике решали подобные задачи.

Люди любят читать что-то о реальных кейсах. Они ценят пошаговые инструкции, неочевидные лайфхаки.

Главный критерий качественного информационного материала — это полезность. Сможет ли читатель сразу после прочтения начать воплощать сам то, о чем он прочитал?

Информационный контент позволит вам завоевать доверие пользователей. Он привлечет к вам новых посетителей. И сделает ваш сайт не просто интернет-ресурсом, а образовательным порталом, который привлечет новых клиентов.

Информационное содержание Шеннона, энтропия с примерами | by Nishant Nikhil

5 минут чтения

·

22 мая 2017 г.

Это продолжение моего предыдущего поста: Введение в теорию информации — код Хэмминга (7,4).
Здесь обсуждается лекция 2 из курса «Теория информации, распознавание образов и нейронные сети».

Информационное содержание Шеннона h(x=a_i)
Измеряет количество информации, которую вы получаете, когда происходит событие, с которым связано некоторое значение вероятности.
Предположим, что вероятность события равна 1, и оно происходит. Конечно, вы не получите никакой информации от события.

Данная вероятность P(x=a_i):
h(x=a_i) = -log2(P(x=a_i)) бит
Обратите внимание на единицу измерения «биты».

Для интуиции предположим, что существует действие, вероятность наступления которого равна половине, а вероятность того, что оно не произойдет, равна половине. После результата вы можете сказать, что это произошло или не произошло в одном бите, то есть «1» или «0». В соответствии с содержанием информации Шеннона h = -ln(1/2)bit = 1 бит, что согласуется с нашим расчетом одного бита.

Энтропия ансамбля событий H(X)

Энтропия является мерой непредсказуемости состояния или, что то же самое, его средней информативности . Чтобы получить интуитивное представление об этих терминах, рассмотрим пример политического опроса. Обычно такие опросы происходят потому, что результат опроса еще не известен. Другими словами, результат опроса относительно непредсказуем , и фактическое проведение опроса и изучение результатов дает некоторые новые информация ; это просто разные способы сказать, что априорных энтропий результатов опроса велика. Теперь рассмотрим случай, когда тот же опрос выполняется второй раз вскоре после первого опроса. Поскольку результат первого опроса уже известен, результат второго опроса можно хорошо предсказать, и результаты не должны содержать много новой информации; в этом случае априорная энтропия результата второго опроса мала по сравнению с энтропией первого.

H(X) = -ΣP(x)log2(P(x)) бит

Подождите, это становится скучно, поэтому давайте возьмем пример, чтобы понять его удобство использования.

Ваш друг имеет в уме число от 1 до 100, чтобы угадать число, какое минимальное количество вопросов вы бы задали, учитывая, что на каждый вопрос можно ответить только да или нет.
Специалист по информатике ответил бы просто, это в основном бинарный поиск. Мы должны задать log2(100) = 6,64 = 7 вопросов (Мы берем ceil).
Вопросы будут такими:
1. Это число больше 50?
2. Основываясь на предыдущем ответе, число больше 75 (или 25)?
3. …
4. …

А что, если бы он мог ответить тремя вариантами. Какое количество вопросов требуется сейчас. Это станет log3 (100) = 4,19 = 5 вопросов.

Теперь давайте перейдем к более интересной головоломке: у вас есть 12 мячей одинакового размера и внешнего вида, но 1 мяч нечетного веса (может быть как легким, так и тяжелым).

У вас есть набор весов, которые дают 3 возможных показания:

Изображение взято с сайта Mathisfun. com

• Левый = правый,
• Левый > правый или
• Левый < правый

и он тяжелее или легче. (Вот решение, рекомендуется прочитать решение, прежде чем продолжить)

1. Предположим, мы делаем 6 шаров против 6 шаров на балансе. Тогда имеем следующие вероятности:
   Слева = Справа → 0 (один из шаров либо тяжелый, либо легкий)
   Слева > Справа → 0,5
   Слева < Справа → 0,5
   Итак, мы имеем энтропию = -(0,5*log2(0,5) + 0,5*log2(0,5)) = 1 бит
2. Предположим, мы делаем 5 шары против 5 шаров на балансе. Тогда у нас есть следующие вероятности:
   Слева = Справа → 2/12 (любой из двух шаров на земле неисправен)
   Слева > Справа → 5/12 (Симметрия)
   Слева < Справа → 5/12 (Симметрия) 12) + (5/12)*log2(5/12)) = 1,48 бит
3. Предположим, мы делаем 4 шара против 4 шаров на балансе. Тогда у нас есть следующие вероятности:
   Слева = Справа → 12/4 (Один из четырех шаров на земле поврежден)
   Слева > Справа → 12/4 (Симметрия)
   Слева < Справа → 12/4 (Симметрия)
   Итак, мы имеют энтропию = -((4/12)*log2(4/12) + (4/12)*log2(4/12) + (4/12)*log2(4/12)) = 1,58 бит
4. Предположим, мы делаем 3 шара против 3 шаров на весах. Тогда имеем следующие вероятности:
   Слева = Справа → 6/12 (Один из шести шаров на земле поврежден)
   Слева > Справа → 3/12 (Симметрия)
   Слева < Справа → 3/12 (Симметрия)
   Таким образом, мы имеем энтропию = -((3/12)*log2(3/12) + (3/12)*log2(3/12) + (6/12) *log2(6/12)) = 1,5 бит
5. Предположим, мы делаем 2 шара против 2 шаров на балансе. Тогда у нас есть следующие вероятности:
   Слева = Справа → 8/12 (Один из восьми шаров на земле неисправен)
   Слева > Справа → 2/12 (Симметрия)
   Слева < Справа → 2/12 (Симметрия)
   Итак, у нас есть энтропия = -((2/12)*log2(2/12) + (2/12)*log2(2/12) + (8/12)*log2(8/12)) = 1,25 бит
6. Предположим, мы делаем 1 шарик против 1 шарика на весах. Тогда у нас есть следующие вероятности:
   Слева = Справа → 10/12 (Один из десяти шаров на земле неисправен)
   Слева > Справа → 1/12 (Симметрия)
   Слева < Справа → 1/12 (Симметрия)
   Таким образом, мы имеем энтропию = -((1/12)*log2(1/12) + (1/12)*log2(1/ 12) + (10/12)*log2(10/12)) = 0,82 бита

Таким образом, 4 против 4 максимизирует информационное содержание. Так что мы идем вперед с ним.
Теперь у нас есть три возможных исхода: (L — возможно легкий, H — возможно тяжелый, G — наверняка хороший мяч)

1. LLLL < HHHH (в балансе) GGGG на земле 2/8 (Один из двух шаров на земле поврежден)
   Левый > Правый → 3/8 (Симметрия)
   Левый < Правый → 3/8 (Симметрия)
   Таким образом, у нас есть энтропия = -(2/8)*log2 (2/8) + (3/8)*log2 (3/8) + (3/8)*log2 (3/8))
2. …
3. …

, и так далее и так включено, вы можете прочитать решение здесь (оно не содержит объяснения).

Итак, обратите внимание:
Чтобы максимизировать
H(X) = -ΣP(x_i)log2(P(x_i)) (i от 1 до n)

Нам нужно P(x_i) = 1/n

9 0004 В первом случае у нас было n = 3. Либо это на левой стороне, либо на правой стороне на балансе или на земле.
Мы получили 4/12, 4/12, 4/12 как вероятности (каждая равна 1/3).

Во втором случае у нас снова было n =3.
Получили 3/8, 3/8, 2/8. (Поскольку мы можем брать только целые коэффициенты, это было оптимальное решение = 1/3)

Итак, мы увидели, что именно так можно извлечь максимальную информацию, когда заданы значения вероятности возникновения события. В следующий раз не используйте метод проб и ошибок для таких головоломок.

1. https://stats.stackexchange.com/questions/101351/entropy-and-information-content
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_(information_theory)

17.1: Представление мотива и информационное содержание

1. Последнее обновление

2. Сохранить как PDF

Идентификатор страницы

41014

• Манолис Келлис и др.
• Массачусетский технологический институт через MIT OpenCourseWare

Вместо матрицы профиля мы также можем представить Мотивы, используя теорию информации. В теории информации информация об определенном событии передается посредством сообщения. Количество информации, переносимой сообщением, измеряется в битах. Мы можем определить биты информации, переносимые сообщением, наблюдая за распределением вероятностей события, описанного в сообщении. По сути, если мы ничего не знаем об исходе события, сообщение будет содержать много битов. Однако, если мы почти уверены в том, как будет развиваться событие, а сообщение только подтверждает наши подозрения, сообщение несет очень мало битов информации. Например, «Предложение 0un завтра поднимется» не очень удивительно, поэтому информативность этого предложения довольно низкая. Однако предложение 0un завтра не поднимется» очень удивительно и имеет высокую информативность. Мы можем рассчитать конкретное количество информации в данном сообщении с помощью уравнения: — log p.

Энтропия Шеннона — это мера ожидаемого количества информации, содержащейся в сообщении. Другими словами, это информация, содержащаяся в сообщении о каждом событии, которое может произойти, взвешенное по вероятности каждого события. Энтропия Шеннона определяется уравнением:

\[ H(X)=-\sum_{i} p_{i} \log _{2} p_{i} \nonumber \]

Энтропия максимальна, когда все события имеют одинаковую вероятность возникновения. Это потому, что энтропия сообщает нам ожидаемый объем информации, которую мы узнаем. Даже если у каждого из них есть одинаковая вероятность наступления, мы знаем о событии как можно меньше, поэтому ожидаемый объем информации, которую мы узнаем, максимален. Например, бросок монеты имеет максимальную энтропию только тогда, когда монета честная. Если монета нечестная, то мы знаем больше о событии подбрасывания монеты, а ожидаемое сообщение об исходе подбрасывания монеты будет содержать меньше информации.

© источник неизвестен. Все права защищены. Этот контент исключен из нашей лицензии Creative Commons. Для получения дополнительной информации см. http://ocw.mit.edu/help/faq-fair-use/.

Рисунок 17.11: Энтропия максимальна, когда и орел, и решка имеют равные шансы выпадения

Мы можем смоделировать мотив, исходя из того, сколько информации у нас есть о каждой позиции после применения выборки Гибса или EM. На следующем рисунке высота каждой буквы представляет количество битов информации, которую мы узнали об этой базе. Более высокие стеки соответствуют большей уверенности в том, что является основанием в этом положении мотива, в то время как более низкие стеки соответствуют более высокой степени неопределенности. С четырьмя кодонами на выбор энтропия Шеннона каждой позиции составляет 2 бита. Другой способ взглянуть на этот рисунок состоит в том, что высота буквы пропорциональна частоте основания в этой позиции.

© источник неизвестен. Все права защищены. Этот контент исключен из нашей лицензии Creative Commons. Для получения дополнительной информации см. http://ocw.mit.edu/help/faq-fair-use/.

Рисунок 17.12: Высота каждого стека представляет собой количество битов информации, которую выборка Гиббса или EM сообщила нам о позиции в мотиве

Существует метрика расстояния в вероятностных распределениях, известная как расстояние Кульбака-Лейблера. Это позволяет нам сравнить дивергенцию распределения мотивов с некоторым истинным распределением. Расстояние K-L равно

\[ D_ {K L}\left(P_{\text {мотив}} \mid P_{\text {фон}}\right)=\Sigma_{A, T, G, C} P_{\text {мотив}}(i) \log \underset{P \text {фон}(i)}{P_{\text {мотив}}(i)} \nonumber \]

В Plasmodium более низкое содержание G-C. Если мы предположим, что содержание GC равно 20%, то мы получим следующее представление для вышеуказанного мотива. Основания C и G гораздо более необычны, поэтому их распространенность весьма необычна. Обратите внимание, что в этом представлении мы использовали расстояние K-L, так что стек может быть больше 2,9.0003 © источник неизвестен. Все права защищены. Этот контент исключен из нашей лицензии Creative Commons. Для получения дополнительной информации см. http://ocw.mit.edu/help/faq-fair-use/.

Рисунок 17.13: Сайт связывания lexA при низком содержании GC и использовании расстояния K-L

Библиография

1. [1] Тимоти Л. Бейли. Подгонка модели смеси путем максимизации ожидания для обнаружения мотивов в биополимерах. В материалах Второй Международной конференции по интеллектуальным системам для молекулярной биологии, стр. 28–36. АААИ Пресс, 1994.
2. [2] К. Э. Лоуренс и А. А. Рейли. Алгоритм максимизации ожидания (em) для идентификации и характеристики общих сайтов в последовательностях невыровненных биополимеров. Белки, 7(1):41–51, 1990.

---

Эта страница под названием 17.1: Представление мотива и информационное содержание распространяется в соответствии с лицензией CC BY-NC-SA 4.0 и была создана, изменена и/или курирована Manolis Kellis et al. (MIT OpenCourseWare) через исходный контент, отредактированный в соответствии со стилем и стандартами платформы LibreTexts; подробная история редактирования доступна по запросу.