Early 2023, Poool launched the first Conversion Funnel Benchmark Report, a new quarterly study that seeks to provide digital publishing professionals with the data, insights and expertise to both compare their conversion performance to others in the market and optimize each step in the funnel towards subscription. Having released the Q1 report earlier this year, available to all publishing professionals, the Q2 & Q3 2023 report’s are now live and available exclusively to Poool clients.

As with our previous reports, this edition shared benchmark data for 4 KPIs to improve the single conversion rate metric. Specifically, this framework:

• Takes into account the user engagement journey prior to the paywall, understanding that a user’s decision to convert doesn’t just happen at the point of the paywall
• Allows you to pinpoint exactly where you’re losing traffic to make very targeted corrective action
• Helps you to compare yourself to others in the market by reducing the number of factors at play

To access the report in full, with all takeaways and best practices to accompany each KPI, it’s here.

Step 1. Percentage of traffic on premium content

Def: out of total traffic on your website, how many users visit premium content vs free, unblocked content?

Overall average: 68%
Range: 1%-100%

The average traffic on premium content in Q3 (68%) is significantly higher than Q2 (56%), reflecting a tightening of digital subscription models, likely due to a growing level of maturity amongst these publishers and the continued fall in ad and print revenue streams.

Specialist media lie at the top of this scale with a very high average of 92%, the first time that a publisher-type has been above 80%. This reflects 2 key trends that are developing in the industry:

• The increasing focus on subscription models over advertising or print
• The nichization of the industry as publishers realize the benefits of specializing their value proposition to secure a smaller but more highly engaged audience who have a greater propensity to subscribe.

The takeaway: even if you aren’t a specialized media, you can build thematic sections, and use audience segmentation to benefit from each ‘niche’ within your wider title.

As for traditional news publishers, the average is at 66%. This figure has continued to increase year-on-year (21.3% in 2019 for instance) as publishers tighten their subscription model, not only placing increasingly more content behind a wall but also promoting these premium articles more widely.

We can compare this to lifestyle publishers who lie at the other end of the scale, with an average of 16.49% of traffic on premium content. These titles often publish a wide range of content and tend to have a very large, more volatile audience who are less likely to subscribe.

The advice in this case would be to maximize on soft conversion strategies, such as newsletter sign up or registration, to increase engagement and collect first-party data. This will not only positively impact propensity to subscribe but also allow you to increase ad revenue through targeting, personalize the user experience and gather data for us in AI and dynamic conversion strategies. Even if the reader never subscribes, you’ll still be able to benefit from their engagement in other ways.

In the full report:

• How to optimize this metric
• Balancing frustration and engagement
• Why and how to integrate registration into the user journey prior to the paywall

Step 2. Paywall visibility rate

Def: the percentage of users on premium content who see the paywall.

Overall average: 55.48%
Range: 1.60%-86.00%

Note, this metric shouldn’t be considered as a question of how much content you’re blocking. Rather, how many potential subscribers are being lost at this stage because they never actually see the paywall? It’s not only a question of paywall ‘height’ but also of content and engagement.

Since 2020, the interquartile range has shifted up a whole 10% (from 30-60% to 46.66-70.73%), and we can even see a difference since Q2, where the average was lower than Q3, at 54.72%. This reflects the increasingly tighter paywall strategies being employed by publishers as both them and the market becomes more mature. However, we’d also add that many are finally realizing how many readers are lost at this stage in the funnel, and the negative impact of a wall that readers on premium content never see.

One publisher in the benchmark, for example, tested increasing the paywall height by 10% and saw a more than 100% increase in click-through rates (the next KPI in the funnel towards subscription).

In the full report:

• How to optimize this metric
• Improving conversion rates on mobile and apps

Step 3. Click-through rate (CTR)

Def: how many of these users who saw the paywall actually click on the “Subscribe” button?

Overall average: 1.07%
Range: 0.04%-11.90%

This graph successfully sums up the results that we’re finding for this stage in the funnel… There’s a lot of variation!

To help make these results more valuable, the market average is around 0.2%, whilst the average CTR amongst Poool clients (who regularly update their wall, build dynamic walls for each audience segment and run A/B tests on wording, design & scenario) has been between 1.07-2.56% average over the 2023 reports.

Unsurprisingly, given their niche focus and so higher levels of engagement, B2B, specialist media and finance publishers are the best performing in this metric.

In the full report:

• A/B testing to optimize CTR
• « Keep readers on their toes » – the simplest strategy to put in place to reduce paywall blindness

Step 4. Conversion rate out of total clicks

Def: how many users who click-through your paywall end up paying to become a subscriber? 

Overall average: 2.45%
Range: 0.61% – 6.61%

Note that these benchmarks are not representative of overall conversion rates but rather how many users who clicked on the paywall ended up converting into a subscriber?

For comparison, Piano’s 2021 benchmark found a conversion rate of 0.22% for anonymous users who make up, on average, more than 90% of a publisher’s audience.

These conversion rates are gradually increasing each quarter as clients are improving performance at each of the previous steps in the funnel towards subscription.

In the full report:

• How can you optimize this metric?
• How can you be dynamic with the Poool Dashboard? – audience segmentation based on location, content type, source of traffic and readers who nearly subscribed but didn’t

Bringing the conversion steps together

Turning back to the new framework as a whole we can place our benchmark averages into each of the 4 steps:

Thanks to this broken-down conversion funnel, you can calculate and compare performance at each of the 4 steps, understanding exactly where you need to focus optimization efforts.

For instance, you may spend time and resources on optimizing paywall design, but in fact you’re losing the majority of your traffic at the first step – i.e. users are never actually moving through to a premium article where they have the chance to be exposed to the paywall. What’s the point in building a well-designed paywall if no one even sees it?

What you’ll also find is that even small improvements to each step will culminate into significant improvements to your overall user-to-subscriber conversion rates as increasing performance at one step naturally impacts the performance in the steps that follow.

Also in the report – What about unsubscription? We look at how making it easier to leave has convinced more people to stay in Norway.

Download the client-exclusive Report in full to discover the optimization strategies to put in place with the goal of improving each KPI in the funnel towards subscription.        

Les éditeurs sont souvent partagés quand il s’agit de déterminer s’il faut publier des articles brefs, peu développés, ou des formats longs et détaillés. A écrire trop, vous perdrez des lecteurs qui veulent uniquement des faits, des données. A n’écrire pas assez, vous sabotez peut-être l’engagement, en supprimant certains paragraphes de votre article ou certaines rubriques de votre média qui fidélisent le lecteur.

Chercher cet équilibre relève de la responsabilité de l’éditeur mais la nôtre, à Chartbeat, en tant que content intelligent platform, est de faciliter la prise de décision. Dans cette optique, notre équipe de data scientists s’est penchée sur la corrélation entre le nombre de mots écrits et l’engagement.

Notre objectif a été de comprendre comment le temps d’engagement moyen change au fur et à mesure que le nombre de mots augmente et comment les équipes éditoriales peuvent utiliser cette donnée pour optimiser leur contenu. 

Le temps d’engagement moyen augmente jusqu’à un certain point

Afin de mener à bien cette étude, les data scientists de Chartbeat ont analysé des millions d’articles longs (jusqu’à 10,000 mots) entre janvier 2019 et avril 2022. Avec un réseau d’éditeurs dans le monde entier, des langues et des règles de grammaire différentes pour les mêmes données, l’analyse était complexe et ne s’est pas résumée à scrapper du HTML et calculer le temps d’engagement mais nos équipes ont réussi ce défi et ont ainsi fourni quantité de données permettant de comprendre la corrélation entre longueur d’un article et engagement.

Lorsque l’on combine le temps d’engagement moyen au nombre de mots écrits, deux tendances émergent :

1. Entre 0 et 2 000 mots, le temps engagé moyen augmente à mesure que le nombre de mots augmente.
2. Au-delà de 4 000 mots, l’engagement a tendance à stagner.

En d’autres termes, en dessous de 4 000 mots, plus l’article sera long, plus vos lecteurs seront engagés. Au-delà de 4 000 mots, cette corrélation directe n’est plus valable. Cela ne veut pas dire qu’il n’y a plus d’engagement après cette limite mais que les performances de l’article dépendront bien plus de la manière dont la page a été optimisée. 

Vous pouvez comparer vos temps d’engagement et la longueur de vos articles à nos données.

Comprendre les nuages de points du graphique

Pour créer le graphique ci-dessus, nous avons utilisé un même point pour représenter le temps d’engagement moyen de tous les articles publiés de la même longueur. Les points qui sont coupés par une ligne correspondent au temps d’engagement moyen estimé pour un article de cette longueur. Entre 0 et 2 000 mots, la variable est de quelques centièmes de secondes et le point est donc parfaitement corrélé à la ligne. A partir de 10 000 mots, l’écart se creuse avec un intervalle de près de 9 secondes.

Si l’on prend l’exemple d’un article de 6 000 mots, le point sur le graphique nous indique que le temps d’engagement moyen pour tous les articles de 6 000 mots est de 80 secondes. La ligne qui coupe le point montre que les articles de 6 000 mots qui engagent le moins ont un temps d’engagement moyen de 77 secondes alors que ceux qui engagent le plus ont un temps d’engagement moyen de 83 secondes. 

La majorité des articles évalués fait bien moins de 2 000 mots

Après avoir établi que les articles entre 2 000 et 4 000 mots recevaient plus d’engagement que des articles plus courts, nous souhaitons établir la proportion d’articles de cette longueur sur les millions d’articles que nous analysons. En réalité, très peu d’articles dépassent les 2 000 mots et la majorité des articles font moins de 500 mots.

Pour les articles de 500 mots, le temps d’engagement moyen correspond aux résultats de temps d’engagement d’autres benchmarks mais il y a une différence de près de 30 secondes entre un article de 500 mots et un article de 2 000 mots.

Nombre de mots et engagement selon la fidélité des lecteurs

Le temps d’engagement étant un bon indicateur de la fidélité, nous avons aussi analysé ces données en fonction du type de visiteurs. Selon nos recherches, le pourcentage moyen de lecteurs fidèles ou de lecteurs ayant visité un site au moins 8 fois dans les 16 derniers jours est plus élevé sur les articles entre 0 et 2 500 mots avec un pic à 2 500 mots.

Les visiteurs fidèles ont tendance à lire plus de pages par visite mais à passer moins de temps sur chaque page donc ce n’est pas étonnant que, sur de plus longs articles, il y ait à la fois de nouveaux visiteurs et des visiteurs qui reviennent.

Nombre de mots et engagement par type d’appareils

Lorsque l’on regarde le nombre de mots et l’engagement par type d’appareils, on s’aperçoit que le temps d’engagement moyen est corrélé pour les deux types d’appareils. 

Bien que les visites sur smartphone génèrent plus de pages vues que les ordinateurs, l’engagement des utilisateurs sur mobile est plus faible. Comme le montre le graphique, cela ne veut pas dire que les lecteurs n’ont pas envie de lire des contenus plus longs sur mobiles. Les stratégies d’engagement doivent donc prendre en compte le type d’appareil utilisé pour mieux adapter l’expérience utilisateur.

Utiliser ces données pour optimiser vos contenus

Prenons d’abord un peu de recul : ce n’est pas le nombre de mots d’un article qui va permettre à vos lecteurs d’être engagés ou non mais l’optimisation et la curation de vos contenus. Le benchmark que nous vous avons proposé a donc pour objectif de vous fournir un outil supplémentaire pour comprendre vos performances et, si vous analysez celles-ci en temps réel, d’augmenter l’engagement de vos contenus avant et après la publication. 

Ce qu’il faut retenir de notre étude : 

1. Entre 0 et 2 000 mots, le temps engagé moyen augmente à mesure que le nombre de mots augmente.

Notre analyse montre que, jusqu’à 4 000 mots, plus l’article est long, plus les utilisateurs sont engagés. Si vos taux d’engagement sont inférieurs à nos moyennes, vous pouvez utiliser un outil d’optimisation en temps réel comme Heads Up Display pour voir jusqu’où vos lecteurs scrollent et pour optimiser vos points de rupture.

2. Au-delà de 4 000 mots, l’engagement a tendance à stagner.

Certaines actualités ou certains reportages doivent s’écrire en plus de mots. Nous le savons et nous ne voulons pas que vous abandonniez ces formats plus longs, simplement que vous gardiez en tête que, dans ce cas, les pages doivent être précautionneusement optimisées pour continuer à récolter de l’engagement. 

3. La plupart des articles publiés font moins de 500 mots.

Chaque contenu ne peut pas faire entre 2 000 et 4 000 mots : la différence de longueur entre les articles peut alimenter votre stratégie éditoriale en servant plusieurs objectifs. Par exemple, si une actualité courte fait le buzz grâce à Search, vous pouvez incorporer des liens et rediriger les utilisateurs vers des articles plus longs (et donc plus engageants) du même sujet.

4. L’engagement devrait être évalué sur tous types de contenu.

Nous écrivons un article de 1 300 mots alors que nous venons de vous parler des avantages des articles entre 2 000 et 4 000. Pour communiquer les résultats de notre étude selon laquelle le temps d’engagement moyen augmente quand l’article est plus long, nous avons fait “court”. Ou plutôt, nous avons écrit tant que nous avions des choses à dire. Alors, que se passe-t-il après ? Les jours suivants la publication de cet article, nous analyserons les performances de celui-ci dans notre Dashboard pour voir si le temps d’engagement moyen est d’une minute, c’est-à-dire s’il correspond au temps de référence pour les articles de même longueur.

---

Chartbeat, leader des content intelligence platforms, fournit les données nécessaires aux éditeurs pour fidéliser leurs audiences et ce grâce à des tableaux de bord, des outils d’optimisation de pages et des rapports de données sur tous types de support (mobiles, ordinateurs, réseaux sociaux).

Retrouvez d’autres études sur leur blog ou réservez une démo sur le site de Chartbeat.

Comment réussir un A/B test de paywall, en résumé : 
- Définissez clairement votre hypothèse, votre variable, votre objectif et vos segments d'audience avant de lancer le test. 
- N'oubliez pas que le paywall n'est pas le seul élément en jeu : la force de la proposition de valeur définie en amont, la visibilité du contenu premium, l'équilibre entre frustration et engagement… vous devez prendre en compte tous ces éléments. 
- Le suivi des taux de clics et de conversion a ses limites - en réalité, l'ARPU est probablement la mesure la plus importante à suivre.

Optimiser votre paywall et votre stratégie d’abonnement pour que vos lecteurs s’abonnent n’est pas une mince affaire. Bien que les benchmarks et les success stories puissent vous inspirer, ils ne remplaceront pas vos propres tests qui sont le seul moyen de trouver la stratégie la plus performante pour votre audience à vous.

Les benchmarks d’A/B tests ne courent pas les rues, et pour cause : les utilisateurs ne savent pas quand l’éditeur le réalise. Il faut donc aller voir en coulisses…

Voici trois exemples d’A/B tests de paywall effectués par des éditeurs clients de Poool : que pouvez-vous tester, que devez-vous définir avant de lancer le test, quels ont été les résultats et, surtout, que pouvons-nous apprendre de ces tests pour les appliquer à votre propre contexte ?

Au programme :

- A/B test de proposition de valeur chez Neos Kosmos, site d'actualité australien

- A/B test du wording du wall chez le Dauphiné Libéré, site français de presse quotidienne régionale

- A/B test de parcours utilisateurs chez ELLE.fr, site français du célèbre magazine

1 – Neos Kosmos

L’un des aspects les plus importants de votre modèle premium est la proposition de valeur. Pourquoi un utilisateur devrait-il s’abonner ? Quelles solutions, quelle plus-value lui apportez-vous ? Cette proposition de valeur doit être clairement communiquée aux lecteurs et apparaître sur votre paywall pour les inciter à cliquer et à s’abonner.

Neos Kosmos, un média australien qui s’adresse à la communauté grecque, l’a bien compris et a ainsi testé une version plus courte de sa proposition de valeur, qui met davantage l’accent sur le « soutien » à l’éditeur que sur les avantages de l’abonnement.

Hypothèse à tester : Est-ce que changer la manière dont la proposition de valeur est présentée influence les taux de conversion ?

Variable : Formulation de la proposition de valeur dans le wall

Objectif : Augmenter les taux de conversion

Contrôle (version A) : Ton impersonnel – Détaille ce à quoi l’offre premium de Neos Kosmos donne accès pour un abonné.

Traitement (version B) : Ton personnel – Renforce le sentiment d’appartenance, demande à l’utilisateur de soutenir le travail d’une équipe.

Résultat : 16 % d’augmentation des taux de conversion avec la version B

Le résultat montre qu’il est plus efficace de demander au lecteur de soutenir le journalisme de Neos Kosmos en mettant en avant la communauté, le patrimoine et la culture grecque que de détailler les bénéfices de l’accès au contenu.

A retenir : Faites comme Neos Kosmos : testez en permanence et prenez le temps de définir votre proposition de valeur en amont !

---

2 – Le Dauphiné Libéré

Hypothèse à tester : La longueur et le wording des textes sur le wall influencent-ils les taux de clics et de conversion ?

Variable : Wording du wall

Objectif : Augmenter le CTR et découvrir la formulation la plus adaptée.

Contrôle (version A) : Texte court sur la manière de s’informer (autour d’un café, s’intégrant donc au quotidien de l’utilisateur)

Traitement (version B) : Texte plus long sur les avantages de l’abonnement (accès illimité, prix de l’offre)

Résultats : Le paywall A l’a emporté ! Avec près de deux fois plus de clics sur cette version que sur la version B. Ce qui se comprend, car la version A s’ancre dans le quotidien du lecteur : il peut consommer l’information le matin au réveil, comme un journal qui vient d’être imprimé.

Conseil : vous pouvez également segmenter vos audiences et effectuer vos tests sur chaque segment d’audience car les résultats obtenus peuvent différer en fonction du segment auquel appartient votre lecteur.

---

3 – ELLE.fr

ELLE.fr a lancé sa stratégie d’abonnement avec un parcours de conversion en deux étapes : un registration wall suivi d’un paywall. Ce parcours a permis d’accroître l’engagement et d’informer son audience de l’importance du paiement pour l’accès au contenu. L’équipe d’ELLE.fr a néanmoins souhaité aller plus loin, en testant un parcours composé uniquement d’un hard paywall pour voir si cela engendrerait des taux de conversion plus élevés.

Hypothèse à tester : Un hard paywall entraînera des taux de conversion plus élevés qu’un parcours de conversion « doux ».

Variable : Parcours de l’utilisateur.

Objectif : Augmenter les taux de conversion.

Version A : Un scénario en deux étapes avec un registration wall suivi d’un paywall.

Version B : Un hard paywall.

‌

Résultats : La version B a donné lieu à des taux de conversion à l’abonnement supérieurs à ceux de la version A. Mais ces résultats sont à prendre avec des pincettes…

Parce que les résultats que vous obtiendrez dépendent du contexte : où en êtes-vous dans votre stratégie d’abonnement ?

Dans le cas de ELLE, bien que la version A ait très bien fonctionné pour le lancement de la stratégie, la collecte de données et l’augmentation de l’engagement avant l’abonnement, la version B a obtenu de meilleurs résultats lors de ce test. L’audience est donc, à cette étape de la stratégie d’abonnement, vraisemblablement plus engagée et moins frustrée par un paywall « rigide ».

Lorsque vous modifiez le parcours de vos utilisateurs, en plus du taux de conversion, vous devez également prendre en compte d’autres indicateurs, comme le revenu moyen par utilisateur (ARPU).

Si l’on considère que l’engagement est directement corrélé au revenu et que les étapes de conversion douce, comme le registration wall, augmentent l’engagement de l’utilisateur, il est plus intéressant, sur le long terme, de mettre en place un parcours utilisateur semblable à la version A, malgré ce que suggèrent les résultats de ces tests.

De plus, un registration wall permet de désanonymiser un utilisateur ce qui augmente les revenus publicitaires grâce au ciblage, tout en stimulant la propension de l’utilisateur à s’abonner ainsi que son taux de fidélisation.

A retenir : lorsque vous lisez ou que vous faites des benchmarks, prenez en compte le contexte, l’ARPU global et n’oubliez pas que le paywall n’est pas le seul wall à influencer les conversions.

Dans le cas de ELLE, bien que les équipes aient décidé d’employer le segment B sur tous les parcours utilisateurs, elles ont aussi beaucoup travaillé sur l’engagement afin de réduire la frustration des utilisateurs. Les équipes de ELLE ont augmenté la visibilité des contenus premium tout en réduisant la frustration en identifiant clairement les articles premium grâce à un libellé jaune, et en promouvant leur newsletter ainsi que la création de compte afin d’améliorer l’engagement et amener les lecteurs dans le tunnel de conversion.

On l’a dit, les benchmarks sont une belle source d’inspiration, mais il n’existe pas de stratégie unique qui fonctionne pour tous les éditeurs numériques. Alors, bon test !