耗尽,保留和你:与总裁Val Witt和CCO Ann Handley注册未来的职业,4月26日
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几年前,我和一位营销顾问交谈过,她告诉我,当她为客户制定营销计划时,她很少把B2B博客的内容包括在内——因为这太麻烦了。

这是一种耻辱,因为那是真正的机会所在。

企业B2B博客的主要目标应该是与用户建立长期关系。换句话说,你想让他们成为一群信徒。

一般来说,一篇博客文章越详细,例子越多,你的内容就越可信。读者会看到你的全面,即使他们没有阅读整篇文章,他们也会被你的专业知识所打动。

这是建立信任你的受众的第一步,这也是为什么我不喜欢少于1000字的帖子:我不认为它们能充分涵盖一个主题,足以让你成为专家。

本文包含五种策略,可以帮助您将B2B博客打造为拥有忠实读者的博客。

1.讲述一个个人转变的故事

人们喜欢故事。好故事让你的观众与主角产生共鸣,让他们开始感受到同样的情感,并想要以同样的方式行动。这是建立忠实用户的基础。

英雄的旅程可能是编剧和文学作品中最突出的故事情节(想想《圣经》或《星球大战》)。

但这并不意味着你的内容帖子必须包含约瑟夫·坎贝尔英雄之旅的所有12个阶段。B2B营销公司Velocity Partners给出了一个更简单的思路:转型之一.但我认为你可以让它变得更简单:讲一个失败或挫折的故事,但你克服了。

大多数ceo都不愿意讲述他们是如何失败的,这很不幸,因为这是与听众建立联系最简单的方式之一:每个人都有挫折和失败,我们都想克服它们。

这里有一个CEO的例子,他认为事情会变得简单,但事实并非如此:

(引言段来自爬行TOR网络:接受挑战

这篇文章接着解释说,这个项目最终完全不同于他最初的想法,以及他是如何接受的。它给出了他和他的团队如何从经验中学习和成长的具体例子。

2.分享别人没有的数据

另一种让你的听众相信你的方法是用你自己的数据来支持你的观点。

这里有一些方法可以做到这一点:

  • 共享客户数据。
  • 分享你的客户调查数据。
  • 分享从数据团队获得的产品或服务数据。

您可能需要匿名化数据,但即使没有客户的姓名,数字也应该说明问题。

在下面的例子中,我的一个客户拥有关于各种文档中“冠状病毒”一词使用情况的特定Web数据集。该公司免费提供这些数据集,这些数据来自新闻网站、博客、论坛和网络评论。

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(来源:冠状病毒数据集

3.把你的产品与一个更大的、相关的主题联系起来

许多营销人员喜欢发布与特定新闻项目相关的文章,目的是利用与这些关键字搜索相关的流量。这种策略被称为“新闻劫持”。然而,根据我的经验,“抢新闻”需要很多营销部门根本不具备的敏捷性。

相反,我建议使用一个更大的主题,并将其与你的产品或服务相结合,当然,这个主题是很合适的。这就是凯文·韦兰所说的“搭配”内容营销策略

例如,这里有一个绑定内容的例子,它整合了社交媒体平台有争议的算法(特别是推荐引擎)和Web数据。毕竟,算法是由Web数据驱动的,您可以使用来自Web的新数据集重构推荐引擎。

为更大的利益重组社交媒体平台

这篇文章甚至包括了一些研究的例子,如何让推荐引擎减少偏见,并能够提供更真正个性化的体验(减少广告偏好)。

4.包括几个真实的例子

新闻业有句谚语:展示,而不是讲述。或者,正如著名剧作家安东·契科夫(Anton Chekov)所说,“不要告诉我的月亮在照耀。显示我是碎玻璃上的闪光。”

把这个原则应用到你的B2B博客上:如果你的产品是稳健的,就给出例子如何它是健壮的。如果你的产品比竞争对手的更准确,那就提供详细的客户案例研究,即使你不能提到客户的名字。如果你的产品可以用于多个垂直领域,状态实际的用例。

尽可能深入细节,使其可信。我认为有三个例子是可信的。

以下一篇来自数据供给提供者的博客文章列举了几个暗网市场的例子和细节完全它的服务如何能够通过存储库中的暗网数据识别这些网站的消失和重现。

暗网市场的兴衰

5.把前面四种战术尽可能多地结合起来

在下一篇文章中,三个主要示例(策略4:示例)解释了客户需要如何确保在COVID-19危机期间能够访问持续、高质量和相关的Web数据(策略3:绑定)。

(从全球危机时期对高质量数据的需求

* * *

B2B博客文章不是一蹴而就的。它们需要跨部门的规划、合作,以及组织中多个人员进行重写和编辑的时间。那么,为什么你要投入时间和精力呢?因为在一个生产大量内容的网络世界里,你的组织将不得不付出更大的努力来吸引观众的注意力。

如果你能创造出引人注目的、不容易被复制的内容,并展示你的经验,你就能把自己定位为行业专家,建立权威,赢得观众的信任。

换句话说,你会把他们变成信徒。

继续阅读“用你的B2B博客赢得忠实读者的五种方法”…阅读全文

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作者简介

Tamar Weiss的图片

玛维斯是一名B2B内容作者,专注于数据即服务(DaaS)、数据分析和网络安全行业。

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