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Welche Schreibplattform für neue Tech-Autoren im Jahr 2023 wirklich funktioniert und warumvon@codingjourneyfromunemployment
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Welche Schreibplattform für neue Tech-Autoren im Jahr 2023 wirklich funktioniert und warum

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Ich habe kürzlich ein Experiment zum Thema „Welche Schreibplattform funktioniert wirklich für neue Tech-Autoren im Jahr 2023“ durchgeführt und dabei auf meiner persönlichen Erfahrung gestützt? Die Ergebnisse waren ziemlich unerwartet. In diesem Artikel werde ich den gesamten experimentellen Prozess und die endgültigen Schlussfolgerungen offenlegen. Wenn Sie ein angehender Content-Ersteller sind, wird Ihnen dies meiner Meinung nach einige Erkenntnisse liefern.
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Bis heute scheint es, dass die wichtigsten Content-Produktionsbereiche im Internet von Videos dominiert werden und das Schreiben oft als eine veraltete Fähigkeit angesehen wird. Viele Content-Ersteller erkennen jedoch nicht, dass sich Content-Formen, die Text und Bilder als Medien nutzen, naturgemäß besser für die Vermittlung relativ komplexer Inhalte und Gedanken eignen. Das Medium des Inhalts selbst dient auch als eine Form der Zielgruppenfilterung. Untersuchungen haben gezeigt, dass Zuschauer, die textbasierte Inhalte lesen, im Allgemeinen über ein höheres Bildungsniveau verfügen als diejenigen, die sich kurze Videos ansehen. Auch ihre Zahlungsbereitschaft und -fähigkeit ist stärker.


Deshalb habe ich kürzlich ein Experiment zum Thema „Welche Schreibplattform funktioniert wirklich für neue Tech-Autoren im Jahr 2023“ durchgeführt und mich dabei auf meine persönlichen Erfahrungen gestützt? Die Ergebnisse waren ziemlich unerwartet. In diesem Artikel werde ich den gesamten experimentellen Prozess und die endgültigen Schlussfolgerungen offenlegen. Wenn Sie ein angehender Content-Ersteller sind, wird Ihnen dies meiner Meinung nach einige Erkenntnisse liefern.


Experimentbedingungen und Umgebungsaufbau

  1. Ausgewählter Inhaltsbereich: Zum Testen der Plattform habe ich bewusst auf beliebte Inhaltsbereiche wie KI verzichtet. Das liegt daran, dass ich berücksichtigt habe, dass es bei der Auswahl eines besonders angesagten Themas schwierig sein könnte, zu erkennen, ob der Traffic von der Beliebtheit des Themas oder der inhärenten Reichweitenfähigkeit der Plattform herrührt. Daher habe ich drei Themen ausgewählt, die nicht besonders beliebt waren, aber auch nicht zu sehr in die Nische gehörten: Über 40 ohne technischen Hintergrund, so habe ich in 3 Tagen HTML und CSS gelernt , Über 40 ohne technischen Hintergrund, so habe ich Javascript in 2 Wochen gelernt , über 40 ohne technischen Hintergrund, so habe ich in 2 Wochen ein Frontend-Framework gelernt .


  2. Ausgewählte Content-Plattformen: Unter Berücksichtigung der Schreibgewohnheiten von Tech-Autoren und der Lesepräferenzen ihres Publikums habe ich Twitter, dev.to , Medium und Hackernoon als Plattformen für dieses Experiment ausgewählt. Diese Plattformen sind Content-Erstellern recht vertraut, daher werde ich hier nicht näher auf ihre Besonderheiten eingehen. Im Wesentlichen dienen sie alle als Plattformen zur Verbreitung von Text- und Bildinhalten. Ihr Grundprinzip besteht in der algorithmischen Verteilung von Inhalten an ein Publikum und der anschließenden Neuverteilung auf der Grundlage von Interaktionsdaten, möglicherweise mehrfach.


  3. Bedingungen des Experiments: Ich habe neue Konten auf allen Plattformen registriert, ohne dabei mit null Followern zu beginnen und identische Registrierungsdaten (Profilbild, Benutzername, Biografie usw.) zu verwenden. Ich habe keinen technischen Hintergrund, keine Erfahrung im Schreiben auf Englisch und Englisch ist nicht einmal meine Muttersprache. Ich habe den Zeitpunkt der Veröffentlichung von Inhalten sorgfältig kontrolliert und so eine nahezu gleichzeitige Veröffentlichung auf allen vier Plattformen sichergestellt. Inhaltlich habe ich drei Wochen lang auf allen Plattformen identische Artikel gepostet – die drei oben genannten Artikel. Nach der Veröffentlichung habe ich keinen der Artikel selbst beworben und auch niemanden gebeten, ihn zu liken, zu kommentieren oder zu teilen.


Leistung jeder Plattform

  1. Twitter war eine Plattform, in die ich von Anfang an große Hoffnungen gesetzt hatte. Neben der Veröffentlichung der drei Artikel war ich im Alltag auch auf Twitter aktiv. Wenn ich zum Beispiel einen Kurs abgeschlossen habe, poste ich einen „Check-in“ wie diesen und markiere den Autor des Tutorials, dem ich danken möchte. Darüber hinaus habe ich in den drei Artikeln, die ich auf Twitter gepostet habe, die jeweiligen Autoren der Tutorials, auf die verwiesen wird, markiert und ihnen gedankt. Am Ende meiner Artikel habe ich auch einige Hashtags eingefügt, in der Hoffnung, mehr Traffic anzulocken. Einen Monat später betrug die Anzahl der Aufrufe meiner drei Artikel jeweils 76, 82 und 45. Keiner wurde retweetet. Jeder Artikel erhielt ungefähr 2-3 Likes. Außerdem habe ich in diesem Monat sechs neue Follower gewonnen. Wenn man bedenkt, dass ich bei Null angefangen habe und keine Follower hatte, war ich zwar nicht besonders zufrieden, aber auch nicht übermäßig enttäuscht.

  2. dev.to war eine Plattform, mit der ich nicht sehr vertraut war, und ich bin anfangs mit einer „Probieren wir es mal“-Mentalität an sie herangegangen. Mein Fazit ist nun, dass es vielleicht nicht besonders anfängerfreundlich ist und die Herausforderungen möglicherweise sogar größer sind als das Schreiben langer Artikel auf Twitter. Nach einem Monat zeigte mein Dashboard an, dass alle meine Artikel „<25“ Aufrufe hatten. Ich bin mir über die genaue Anzahl aussagekräftiger Aufrufe auf dev.to nicht sicher, aber sie ist wahrscheinlich sehr niedrig, möglicherweise im einstelligen Bereich. Im Laufe des Monats habe ich zwei Follower gewonnen, was angesichts der Zeit und Mühe, die ich in das Schreiben investiert habe, vielleicht nicht besonders wichtig erscheint.

  3. Medium war einst eine renommierte Plattform, wohl die bekannteste für die Erstellung von Text-Bild-Inhalten. Es verfügt nicht nur über eine große Benutzerbasis, sondern verfügt auch über Content-Ersteller aus verschiedenen Bereichen, nicht nur über technische Autoren. Daher hatte ich hohe Erwartungen daran. Die Realität war jedoch ein böses Erwachen. Einen Monat lang auf Medium erhielten meine drei Artikel insgesamt nur 16 Aufrufe, was entmutigend war. Ich habe keine Kommentare erhalten und keine Follower gewonnen. Angesichts der Nutzerbasis und des Einflusses von Medium im Vergleich zu ähnlichen Plattformen waren diese Ergebnisse ziemlich unerwartet.

  4. Hackernoon war keine Plattform, an die ich zu Beginn besonders hohe Erwartungen hatte. Ich hatte das Gefühl, dass die Benutzerbasis und der Bekanntheitsgrad geringer sein könnten als die von Medium. Die Ergebnisse haben mich jedoch überrascht.


  • Die drei oben genannten Artikel auf Hackernoon begannen bei Null und ohne Follower und sammelten schnell Tausende von Aufrufen! Und angesichts der zig Stunden Lesezeit waren es nicht nur versehentliche Klicks. Die Leser haben sich wirklich mit meinen Inhalten beschäftigt!


  • Was die Benutzerinteraktion betrifft, haben viele Leser nicht nur meine Artikel geliked oder mit Lesezeichen versehen, sondern sie haben auch meine Profilseite besucht, um mehr über mich zu erfahren. Offenbar interessierten sie sich nicht nur für den Inhalt, sondern auch für den Schöpfer dahinter. Diese Beobachtung ist entscheidend. Für Tech-Autoren hängt die Conversion-Rate oft nicht nur vom Inhalt ab, sondern auch vom Vertrauen und Interesse der Leser an den Inhaltsersteller.

  • Darüber hinaus habe ich deutlich gespürt, dass hochwertige Inhalte auf Hackernoon im Vergleich zu anderen Plattformen mehr Wertschätzung und Ressourcen erfahren, selbst wenn man sich gerade erst registriert hat. Nachdem ich meinen dritten Artikel veröffentlicht hatte, wurde er sofort zur Hackernoon Top Story gewählt und in acht Sprachen übersetzt. Viele Tage lang erhielt ich immer wieder Benachrichtigungen wie „Ihre Geschichte ist der Trend Nr. X im täglichen Tech-Beat!“. Für einen neuen Tech-Autor hat das Schreiberlebnis auf Hackernoon, abgesehen von Werbevorteilen, unbestreitbar alle anderen Plattformen übertroffen :)

Analyse und Schlussfolgerungen

  1. Aus meinem bescheidenen Experiment geht hervor, dass textbasierte Inhalte immer noch einen bedeutenden Platz auf dem heutigen Content-Markt einnehmen. Auch ohne bezahlte Werbung sind hochwertige schriftliche Inhalte weiterhin wirkungsvoll. Doch angesichts der zunehmenden Bedeutung von Videos und anderen Formen von Inhalten, die um die Aufmerksamkeit der Nutzer wetteifern, müssen Tech-Autoren, unabhängig davon, ob sie mit inhaltlichen Ergebnissen Einfluss aufbauen oder gezieltes Content-Marketing betreiben, höhere Standards für sich selbst in Bezug auf Inhalte, Vertriebskanäle und und Operationen.


  2. Für Artikel, die selten gepostet werden und relativ lang sind, ist Twitter möglicherweise nicht die ideale Plattform. Es eignet sich eher für tägliche Community-Interaktionen und die schnelle Verbreitung hochfrequenter (aber relativ kurzer) Informationen. Bei längeren Artikeln ist das Konzept der langfristigen Tail-Leserschaft – einer anhaltenden Leserschaft über einen längeren Zeitraum nach der Veröffentlichung des Artikels – von entscheidender Bedeutung, da es die kumulative Wirkung des Inhalts bestimmt. Aufgrund der Natur von Twitter gibt es kaum eine Long-Tail-Leserschaft. Jede Information ist nur für kurze Zeit sichtbar und wird schnell von neueren Updates überschattet.


  3. Für Anfänger, die wie ich ganz bei Null anfangen, könnte eine potenziell wirksame Strategie (ab 2023) für einen Kaltstart darin bestehen, sorgfältig erstellte Inhalte auf Hackernoon zu verbreiten und diese dann aktiv auf Twitter oder anderen sozialen Medien zu bewerben. Mit der richtigen Nischen- und Themenauswahl, wie z. B. der Entscheidung für Domains, die noch beliebter sind als die in meinem Experiment, könnten Ihre Inhalte in kurzer Zeit und ohne Werbekosten eine beträchtliche Bekanntheit erreichen. Natürlich sollte man sich nicht zu sehr auf kurzfristige Ergebnisse konzentrieren, da Content-Marketing oder die Etablierung als Content-Ersteller von Natur aus ein langfristiger und kumulativer Prozess ist.


  4. Für angehende Content-Ersteller sind die Veröffentlichung und das Experimentieren auf mehreren Plattformen sinnvoll. Aufgrund von Unterschieden bei Empfehlungsalgorithmen, Benutzerzahlen, Betriebsmethoden usw. können die Herausforderungen eines Kaltstarts für neue Tech-Autoren jedoch je nach Plattform erheblich variieren. Bei einigen dieser Plattformen kann es sein, dass Sie schon früh ein Gefühl der Niederlage bekommen und Sie möglicherweise davon abhalten, weiterzumachen. Es ist wichtig, mental darauf vorbereitet zu sein und über wirksame Strategien zu verfügen.


Das Obige ist ein kurzes Schreibexperiment, das ich im letzten Monat zum Thema durchgeführt habe: „Welche Schreibplattform funktioniert wirklich für neue Tech-Autoren im Jahr 2023?“ Wenn Sie ähnliche Erfahrungen gemacht haben oder eine Meinung zu meinem Experiment haben, hinterlassen Sie bitte einen Kommentar. Ich freue mich darauf, mit Ihnen allen in Kontakt zu treten!