Även om det är sant att innehåll avsevärt förbättrar effekten du gör på din webbplats besökare, visar det sig att en betydande del av det glöms bort på bara några dagar. Hur mycket folk kommer ihåg och glömmer beror på vilket läge du väljer för att distribuera innehållet.
Enligt en vetenskaplig studie, människor kommer sannolikt att glömma 90% av den information de hör på bara tre dagar. Intressant nog minskar frekvensen avsevärt till 35% när informationen är i par med relevanta bilder.
Du undrar varför?
Tja, tro eller ej - hjärnan är ansluten för att filtrera bort 99 % av all sensorisk information nästan omedelbart. Endast 1% behandlas i slutändan, och det inkluderar infografik.
Ögespårningsstudier har också visat att webbbesökare ägnar mer uppmärksamhet åt information inbäddad med bilder. 81% av dem är skummare, och de slutar vanligtvis bara läsa 20-28% av orden.
Vad betyder det?
Helt enkelt måste du prioritera att integrera infografik i din webbplats innehållslayout. Faktum är att innehållet är parat med infografik lockar 94% fler visningar än andra innehållstyper. Och som ett resultat kan infografik öka din webbplats den totala trafiken med 12%.
Så, för att hjälpa dig utforma en idealisk ram för infografik, här är 10 gratis verktyg som du kan använda för att effektivt konvertera dina innehållsdata till relevanta visualiseringar:
WebDataRocks
Ganska ett intressant namn vi har här för att starta oss. Och programvaran lever verkligen upp till det genom att effektivt visa exakta data genererade från JSON- och CSV-filer.
WebDataRocks är i huvudsak en pivottabell för webb som jag tycker är tillfredsställande enkelt, särskilt när det gäller datat visualisering i realtid. När du har matat in de kritiska värdena från huvudkällan kan du utnyttja WebDataRocks för att räkna, sortera och medelvärdesdata innan du till slut visar allt som en sammanfattad information om rutnätet.
Det jag gillar mest med det här verktyget är dess användarvänlighet. JavaScript-ramverket här innehåller flera analytiska element för att förenkla och berika webbrapportering. I själva verket kan du spara de resulterande rapporterna och sedan hämta dem när det passar dig.
Och vet du vad? Du behöver inte vara en teknisk nörd för att enkelt använda WebDataRocks. Gå bara vidare och mata JSON- eller CSV-filer i systemet och låt det hantera tunga lyft. Om du behöver arbeta med värdena kan du dra nytta av borrning nedåt, filtrering, sortering och dra- och släppfält.
Det är verkligen så enkelt. Och vad är mer? Du kan bädda in WebDataRocks i vinkelram.
Tableau Public
Har någonsin hört talas om Tableau Desktop? Det är ett kraftfullt datavisualiseringssystem som endast är tillgängligt för betalda användare.
Det visar sig att det har en gratis version - den Tablå Public. Och om du undrar, ja - det är också otroligt effektfullt. Den enda varningen här är dock att alla visualiseringar är offentliga. Allt du skapar kan nås från systemets offentliga galleri. Så ha inte bråttom att gå med på tåget när du har att göra med extremt känslig information.
Men än en gång kan du också hitta kuraterade visualiseringar från andra användare som kan vara till hjälp för dina projekt. Tänk på det som en vinn-förlora situation.
Om det inte är något problem att använda dina data till allmänheten, kommer du att njuta av att arbeta med Tableau Public's drag-and-drop-gränssnitt - som kan visa förbättrade kartor, diagram, grafer och mycket mer. Du kan också bjuda in gruppmedlemmar att samarbeta och hålla dig uppdaterad med informationen i realtid.
Lagringsbidraget här är avsevärt solid eftersom det sträcker sig till 10 GB. Så naturligtvis borde det ta dig ganska lång tid och tusentals datavisualiseringar att till och med komma nära att uttömma det.
Tableau Public är särskilt effektiv när det gäller bekvämlighet. Den ansluts direkt till ett brett utbud av datakällor, inklusive Google Sheets och Excel. Då är det tillräckligt optimerat för mobila enheter för att hjälpa användare att skiva och tärna data när du är på språng.
d3.js
D3.js är särskilt framträdande i programmeringsvärlden, och många utvecklare hänvisar helt enkelt till det som "D3". Officiellt representerar namnet emellertid de tre "D" i "Data Driven Documents".
Den dåliga nyheten om D3.js är att den inte är perfekt för nybörjare eftersom den kräver kodning. Men om du är villig att lägga ner lite extra arbete kommer du att märka att dess ramverk är mycket flexibelt. Du kan dra nytta av det för att skapa engagerande komplexa grafer och diagram, vilket annars skulle vara omöjligt i andra vänligare verktyg.
Tack och lov handlar D3.js om öppna webbteknologier - CSS, SVG och HTML. Det betyder att du kan lita på att den sömlöst kan integreras med olika plattformar och webbläsare. Desktop, Android och iOS-applikationer kan bekvämt stödja alla tre teknologierna.
Och med tanke på webbläsare, kommer du att behöva en modern för att smidigt hantera D3.js. Allt som kom före Internet Explorer 9 kanske inte är fullt kompatibelt med hela ramverket.
Men det är inte allt. Det händer bara så att du måste bekanta dig med D3 API innan du börjar med det här verktyget. Även om detta kan ta dig lite tid, är det helt värt varje uns ansträngning eftersom D3.js är oerhört robust.
FusionCharts
Även om D3 endast är kompatibel med de senaste webbläsarversionerna, kan FusionCharts rymma äldre - så långt tillbaka som Internet Explorer 6. Så du kan förvänta dig att arbeta felfritt med det utan att ha problem med kompatibilitet.
Rimligt nog. Men hur kraftfull är den?
Tja, till att börja med använder FusionCharts över 960 kartor och mer än 90 diagram. Och det är långt utöver vad de flesta visualiseringspersonal och utvecklare skulle behöva.
Utöver detta är verktyget byggt för att stödja XML- och JSON-filer samt integreras med ett brett utbud av plattformar och enheter.
Men det finns ett problem. Tyvärr är FusionCharts inte helt gratis. Det låter användare bara prova alla diagram utan att betala. Allt utöver detta är endast tillgängligt efter att du har köpt en licens. Så det bästa sättet här skulle vara att utnyttja verktyget bara ett par gånger.
datawrapper
Även om det officiellt är registrerat under ett företag baserat i Tyskland, är Datawrapper ett open source-verktyg som har utvecklats av flera journalister, utvecklare och designers i flera länder.
Journalister var involverade eftersom det visar sig att de är de primära målanvändarna. Datawrapper har optimerats för skapande av engagerande visualiseringar som är exceptionellt lämpliga för nyheter.
Men missförstå mig inte. Andra typer av användare kan fortfarande dra nytta av dess funktioner för att visa upp sina data. Introducera helt enkelt dina data i CSV-format och fortsätt med att skapa anpassade visualiseringar som linje- och stapeldiagram.
Tyvärr är antalet personer som kan se de resulterande listorna begränsat. Du får vara värd för upp till 10,000 XNUMX visningar per diagram. Allt utöver det kräver att du uppgraderar till den betalade versionen.
Låt oss tänka på det, 10,000 XNUMX är dock ett ganska bra antal. Ett vanligt småföretag skulle ta ett tag att träffa det. Stora företag, å andra sidan, är mycket bättre på den betalade versionen.
Inlärningskurvan här är inte så brant, tack vare en "Academy" -del i det webbaserade verktyget. Användare utnyttjar det för detaljerade onlinekurser för att bekanta sig med Datawrapper. Bortsett från det kommer systemet också med en "River" -del för att dela uppladdade bilder.
Kartläggare
Om du letar efter ett utsökt rent användargränssnitt bör Chartbuilder vara en av dina främsta prioriteringar. Detta är ett annat framträdande verktyg som byggdes för journalister av ett känt ekonomiskt mediehus som heter Kvarts.
Till en början utformade de det för att hjälpa sina journalister snabbt omvandla sina numeriska värden till engagerande visuals för att säkerhetskopiera sina publicerade berättelser. Sedan släpptes det senare för allmänheten som ett gratis open source-verktyg.
Som sagt, ironin här är att en typisk journalist faktiskt skulle ha svårt att använda Chartbuilder. Endast en utvecklare skulle kunna ställa in den eftersom aktiveringsprocessen efter nedladdningen av appen innebär Python-kodning.
Men när det är gjort är allt som behövs bara att ladda upp data i CSV-form eller få dem direkt från en länk till Google Sheets. Systemet återger därefter motsvarande bilder, som kan anpassas genom stilark eller själva verktyget.
Tyvärr kommer de resulterande visualiseringarna inte att vara dynamiska och interaktiva. Det verkar som att Chartbuilder endast kan stödja statiska diagram. Men få detta - du kan vara beroende av att göra sitt jobb heltäckande. Den slutliga grafiken är vanligtvis välpolerad och redo att publiceras.
google Charts
Det säger sig självt att Google nästan alltid kommer att presenteras varje gång vi diskuterar dataverktyg. Det är väl respekterat för dess extremt kraftfulla dataanalys och rapporteringsförmåga. Och på visualiseringsfronten ger kraftcentret Google-diagram gratis.
Nu finns det många saker du tänker gilla med det här verktyget, börjar med dess oerhört enkla och vänliga användargränssnitt. Och vet du vad? Google har utvecklat det som ett bärbart system som kan fungera bra på alla plattformar och webbläsare. Det fortsätter också att erbjuda ett allt mer rikt galleri som kan justeras dynamiskt baserat på dina preferenser.
För att avsluta det erbjuder Google Chart ett brett utbud av datavisualiseringslägen - från standardraddiagram till omfattande komplexa hierarkiska trekort. Nu tillsammans med motsvarande uppsättning enorma datakontroller gör Google-diagram exceptionellt idealiskt för alla typer av projekt.
kart
Om du letar efter enkelhet som överträffar Google Charts "kanske du vill kolla in Charted. Det är överlägset det enklaste datavisualiseringsverktyget på denna lista.
För att skapa bilder här krävs det att du klistrar in filens länk och trycker sedan på "go". Det är verkligen så enkelt. Du introducerar ett Google Spreadsheet-, TSV- eller CSV-fil, och systemet kommer därefter att visa motsvarande grafik inom några sekunder.
Problemet här är att Charted bara skapar stapeldiagram och linjediagram, inklusive staplade diagram. Du kan inte utnyttja det för ett komplext diagram. Men än en gång slutar de flesta av datavisualiseringsprojekten vanligtvis med dessa två typer av visualer.
För att ytterligare berika ditt projekt har Charted kommer inbäddade komponenter som GeoJS geospatial visualiseringar, Vega-visualiseringar, Onset-komponent, Upset-komponent och LineUp-komponent. Men du kommer inte att kunna spara eller anpassa informationen.
OpenHeatMap
Värmekartor är visualiseringar som i hög grad använder olika färger för att bilda en intuitiv visning av geografiska data. Tja, du kan överväga att använda ett generiskt verktyg för att skapa med ett. Men det kan ta timmar med tung kodning för att få fram exakta och dynamiska bilder.
För att spara sådana problem har vi sett utvecklare introducera olika verktyg som är specifikt optimerade för värmekartor. Och en av de mest framstående gratis är OpenHeatMaps.
Verktyget har väsentligen komprimerat hela proceduren för att skapa funktionella värmekartor med bara ett klick. När du har importerat data från Google Sheets, Excel eller CSV trycker du bara på knappen och voila! Du kommer att ha din värmekarta inom några sekunder.
Google Data Studio
Som en del av Googles marknadsföringsram är Google Data Studio byggd för att förbättra beslutsfattandet genom att generera detaljerade datavisualiseringar.
Här är det intressanta med det här verktyget. Medan de tjänster vi redan täcker skapar vanligtvis visualiseringar som är redo att publiceras, använder Google Data Studio en något annorlunda strategi. Det hjälper användare att ställa in flera datavynpunkter såväl som instrumentpaneler. Det gör det idealiskt för holistisk delning och spårning av realtidsmätningar.
Och för att ytterligare förbättra sina rapporter kan du koppla ihop Google Data Studio med andra Google-tjänster som Google Analytics, Adwords, Youtube, etc.
Slutsats
Samtidigt som alla dessa alternativ är oerhört effektiva, bör ditt slutliga val huvudsakligen baseras på den typ av infografik du vill bädda in för lång tid, webbplatsens övergripande layout, datatyp och källa, plus besökarnas allmänna preferenser.
Hej, jag tror att om du använder alla dessa verktyg tillsammans kommer vi att få bättre resultat och jämföra resultaten