Veta när ni ska nudga, och när ni inte ska.
Det svåra var aldrig att trycka skicka. Det var att sitta med en story och inte veta om den förtjänade någons kväll.
Se en Nudge i praktikenTre möjliga utfall
NUDGE TARGETED
Artikeln är relevant för ett definierat segment. Skicka till läsare med stark affinitet som inte är överexponerade eller trötta.
NUDGE BROAD
Artikeln betyder något för en bred del av audience. Skicka brett, men respektera fortfarande trötthetsregler och tysta timmar.
DO NOT NUDGE
Artikeln är svag, fel-timad eller audience är för trött. Hoppa över utskick och skydda kanalen för något som förtjänar avbrottet.
Så ser en rekommendation ut
Ta en fotbollsartikel. Ni börjar med hela listan. Sen plockar ni bort folk som är trötta, folk som just fått tre sport-pushar, folk som inte öppnat något på månader. Det som är kvar är utskicket. Bortplocken behöver skäl, annars går mötet ingenstans.
Illustrativt exempel
- Total webbläsar-audience
- 180 000
- Stark sportaffinitet
- 52 400
- Vilande läsare skyddade
- −17 400
- Hög trötthet skyddad
- −9 200
- Rekommenderad audience
- 33 800
- Beslut
- NUDGE TARGETED
Beslutsunderlag
- Ämne och entiteter
- Geografi
- Brådska och hållbarhet
- Ämnes- och entitetsaffinitet
- Nyligt engagemang
- Nylig notisexponering
- Ignorerad streak
- Tysta timmar och cooldowns
- Redaktionell policy
Det redaktörer ser
Varje rekommendation visar audience som ingår, audience som skyddas och skälen bakom båda. Redaktörer kan granska meddelandet, skicka test, åsidosätta beslutet eller hoppa över med loggat skäl. Inget skickas tyst.
Så fungerar intelligensen
Språkmodeller hjälper till att strukturera artikeln. Transparenta policys och audiencesignaler ger rekommendationen. Redaktörer ansvarar fortfarande för det slutliga utskicket.
Veta när ni ska nudga.
Veta när en notis faktiskt är värd att skicka.
Den användbara frågan är vem som inte ska få den här.