تحيزات تقارير تحسين محركات البحث (SEO): كيف تظل موضوعيًا حول بيانات التسويق عبر الإنترنت

البشر ليسوا مفكرين مثاليين. نحب أن نتخيل أنفسنا كمحللين منطقيين ومباشرين للمشكلات ، لكن الحقيقة هي أننا في معظم الأوقات نعاني من التحيزات الخفية والمفاهيم الخاطئة التي تحرف تمامًا تفسيراتنا حتى لأكثر البيانات موضوعية. عندما ننظر إلى مجموعة من البيانات ، أو نلاحظ شيئًا ما في بيئتها الطبيعية ، فإننا نشكل أحكامًا ملموسة تشكل بعد ذلك تفاعلاتنا مع تلك العناصر. ومن وجهة نظر عملية ، نحن جيدون في ذلك ؛ تطور الدماغ البشري لاكتشاف الأنماط بسهولة كآلية للبقاء.

هذه الآلية شديدة الحساسية والعيوب ، مما أدى إلى العديد من التحيزات التي أنا على وشك تجاوزها. في حياتنا اليومية ، قد لا يكون لها تأثير كبير ، ولكن في مجال التسويق والإعلان ، تعتبر البيانات الموضوعية أمرًا بالغ الأهمية. إذا كانت هذه التحيزات تؤثر على تفسيراتك لمجموعات البيانات الموضوعية ، فقد ينتهي بك الأمر إلى تقديم معلومات خاطئة إلى عملائك ، أو الأسوأ من ذلك ، تعديل حملتك لتنمو في الاتجاه الخاطئ.

لماذا يعتبر تعويض التحيز مهمًا

لحسن الحظ ، ليس عليك أن تصبح عبدًا لتحيزاتك. لا توجد طريقة لإعادة برمجة عقلك وتجنبه تمامًا ، ولكن هناك استراتيجيات يمكنك وضعها لتجعل من الصعب على هذه التحيزات أن تؤثر على عملك. فكر في الأمر كنوع من نظام الإعاقة أو التكيف ؛ على سبيل المثال ، إذا كنت تعلم أن الريح تهب باتجاه الشرق في ملعب الجولف ، فيمكنك محاذاة تسديدتك إلى الغرب حيث تريد أن تتجه الكرة بالفعل. هذا لا يلغي عامل الريح ، لكنه يساعدك في الحصول على النتائج التي تحتاجها بتعديل بسيط فقط. خلافًا لذلك ، سينتهي بك المطاف في تسديدتك بعيدًا إلى الشرق من المكان الذي تريد أن تهبط فيه.

هناك مشكلة واحدة كبيرة في استعارة الغولف هذه ، وهي حقيقة أنك ستدرك أن تسديدتك تخرج عن مسارها بمجرد أن تكملها ؛ في عالم التسويق ، إذا فسرت مقاييسك بشكل غير صحيح ، فقد لا تتعلم هذه الحقيقة أبدًا.

ألقِ نظرة على هذا الوهم البصري كدليل فعال على كيف يمكن للتحيز أن يفسد عقلك:

(مصدر الصورة: Nerdist)

قارن المربع المركزي للوحة الجانبية بالمربع المركزي للوحة العلوية. سيحاجج معظم الناس بأن المربع الجانبي يبدو برتقاليًا فاتحًا ، بينما المربع العلوي يبدو بنيًا باهتًا. إذا توقفت عن الكتابة هنا ، فسيظل العديد منكم يؤمنون بذلك.

ومع ذلك ، فإن الحقيقة هي أن كلا المربعين لهما نفس اللون تمامًا. إذا قمت بتغطية المربعات الملونة المحيطة ، والتي تخدع عقلك لتعويض ظروف الإضاءة بشكل مفرط ، فسترى أن هذا صحيح. هذه العملية هي نوع من "تصحيح التحيز" الذي أتحدث عنه ؛ بدونها ، سينتهي بك الأمر إلى إساءة تفسير بياناتك ، ولكن باستخدامها ، يمكنك الوصول إلى استنتاج أكثر دقة.

أنواع التحيزات

هناك نوعان من التحيزات التي سأغطيها في هذا الدليل ، على الرغم من أن النوع الثاني ليس "تحيزًا" تقنيًا في التعريف الرسمي. يمكن أن يكون لكليهما تأثير كبير على كيفية رؤيتك للبيانات وتفسيرها ، لذلك ستحتاج إلى حساب كلاهما عندما تقيس أو تبلغ عن مقاييس لحملة معينة.

• التحيزات المعرفية. النوع الأول هو التحيزات المعرفية الكلاسيكية. هذه متأصلة في الغالبية العظمى من السكان ، على الرغم من أنها توفر درجات مختلفة من التأثير اعتمادًا على الفرد والسيناريو. فكر في هذه المواقف التي تستغل العمليات الطبيعية والقيّمة في الدماغ ؛ في مثال اللون أعلاه ، من الجيد أن أدمغتنا يمكن أن تفسر بشكل طبيعي وجود الضوء والظل. ومع ذلك ، فإنه ينتج عنه تصورات منحرفة. الأمر نفسه ينطبق على المثال التالي - أي سطر أقصر؟

(مصدر الصورة: Brain Bashers)

هناك أنواع فرعية لا حصر لها من التحيزات ، وسأستكشف بعضًا من أكثرها صلة بالمسوقين الحديثين.

• المفاهيم الخاطئة والتفسيرات الخاطئة. كما أنني أعتبره نوعًا من التحيز الذي يقودنا إلى إساءة تفسير "المعنى" الحقيقي للمقياس. بفضل التكنولوجيا الحديثة ، لدينا إمكانية الوصول إلى بيانات أكثر بكثير مما كنا نعتقد أنه ممكن قبل عقد من الزمان فقط. هذا لا يعني أن كل نقطة بيانات لها تعريف واضح ، أو أنه من السهل فهمها. تشترك العديد من المقاييس المتشابهة في أسماء متشابهة ، ولكنها تقدم عروض مميزة جدًا لحملتك. وبالمثل ، يمكن أن يؤدي سوء فهم واحد بين أعضاء الفريق إلى تفسيرات مختلفة جدًا لنفس الفكرة:

(مصدر الصورة: Connexin)

لنبدأ بإلقاء نظرة على بعض التحيزات المعرفية الأكثر شيوعًا التي يمكن أن تؤثر على تفسيرك للمقاييس.

التحيزات المعرفية

هذه القائمة ليست شاملة؛ هناك عدد مذهل من التحيزات المعرفية التي يمكن أن تؤثر على تفكيرك وسلوكك الاجتماعي وحتى ذاكرتك. ومع ذلك ، فقد استوعبت غالبية التحيزات التي يمكن أن تؤثر على كيفية اكتشاف عقلك لنتائج التسويق وتشريحها وتفسيرها. في كل قسم فرعي ، سأصف التحيز والاستراتيجيات التفصيلية التي يمكنك استخدامها للتعويض عن ذلك.

تأكيد التحيز

الأول هو التحيز التأكيدي ، وهو أحد أكثر التحيزات المعرفية شيوعًا. تنص هذه الظاهرة على أنه بمجرد أن يستقر الفرد على معتقد معين ، فإنه سوف يبحث و / أو يفضل أي معلومات تقودهم إلى "تأكيد" هذا الاعتقاد ، وتجنب و / أو إبطال أي معلومات تتعارض مع هذا الاعتقاد. على سبيل المثال ، خذ الفستان الغريب الذي أثار ضجة كبيرة على وسائل التواصل الاجتماعي منذ فترة:

(مصدر الصورة: لينكد إن)

الصورة المركزية هي الأصلية ، حيث يعرض الاثنان على كلا الجانبين الفستان بإضاءة وفلاتر مختلفة. ولدت الصورة الوسطى ردودًا تصفها بأنها إما ذهبية وأبيض أو زرقاء وأسود. غالبًا ما رأى المستخدمون الذين واجهوا تعريفًا واحدًا أن الفستان هو تلك الألوان ، ولم يدركوا أن المعلومات المرئية في الصورة كانت غامضة.

في سياق حملة تسويقية ، يمكن أن يحدث هذا عندما تكون قد قمت مسبقًا بتشكيل استنتاج حول إحدى استراتيجياتك. على سبيل المثال ، قد تفترض أن استراتيجية المحتوى الجديدة تعمل بشكل جيد لأنك استثمرت الكثير من الوقت والمال فيها. يمكنك عندئذٍ فقط النظر في نقاط البيانات التي تؤكد هذا الافتراض ؛ لنفترض أنك تحصل على المزيد من التعليقات وتطلق محادثات جديدة. ولكن قد تتجاهل نقاط البيانات المتناقضة أو تغفلها ، مثل انخفاض عدد الزيارات العضوية.

للتعويض عن ذلك ، حدد المقاييس التي ستقيسها لتحديد النجاح قبل حتى بلورة إستراتيجية. بعد ذلك ، حافظ على اتساقك مع هذه المجموعة من المقاييس وحافظ على الموضوعية قدر الإمكان في تحليلها - حتى لو كانت الأرقام تتعارض مع غرائزك.

التحيز في الاختيار

عادةً ما يتم إحالة تحيز الاختيار إلى الاستطلاعات ، والتي تعتمد على عينة عشوائية وافرة من المشاركين من أجل اعتبارها غير متحيزة وفعالة. قد يكون التحيز في الاختيار إجراءً غير لائق أدى إلى قيام مجموعة من المشاركين بتحويل النتائج في اتجاه أو آخر. على سبيل المثال ، إذا أجريت مقابلة مع أشخاص في ولاية أيداهو فقط لإجراء مسح على المستوى الوطني ، فستتلقى إجابات تمثل بشكل غير متناسب أحد سكان أيداهو.

إذا كنت تجري استطلاعات لحملتك التسويقية (مثل جمع البيانات حول تفضيلات المحتوى لجمهورك) ، فإن التأثيرات المحتملة هنا واضحة - إذا حددت مجموعة ضيقة أو منحرفة من المشاركين ، فستكون بياناتك بطبيعتها غير موثوقة. ولكن هذا ينطبق أيضًا على البيانات التي قد تسحبها في Google Analytics.

على سبيل المثال ، إذا كنت تتجول في أقسام مختلفة ، فقد تجد أن حركة المرور "العامة" تزور في المتوسط ​​ثلاث صفحات داخلية قبل المغادرة. من هذا ، يمكنك تكوين استنتاج مفاده أن موقعك فعال في جذب المزيد من الأشخاص - ولكن ماذا عن الزيارات الاجتماعية فقط؟ إذا ارتد زوار موقعك الاجتماعي غالبًا بعد الصفحة الأولى ، فقد يكون ذلك مؤشرًا على أن منشورات مدونتك (أو الروابط الاجتماعية الأخرى) ليست فعالة في إثارة هذا الفضول.

حصره

تأثير التثبيت له علاقة بكل ما تصادفه قبل مواجهة حدث معين (أو في هذه الحالة ، مقياس معين). نظرًا لأن عقولنا موصولة لإجراء المقارنات ، فكلما سمعنا قيمة عددية ، فإننا نقارن على الفور القيم الرقمية المستقبلية بها - حتى لو كانت هذه الأرقام غير مرتبطة تمامًا.

ألق نظرة على الرسوم المتحركة التالية كمثال:

(مصدر الصورة: Wealth Informatics)

يقوم كلا المشاركين بشكل أساسي بتوليد أرقام عشوائية - الأرقام الأخيرة من رقم الضمان الاجتماعي الخاص بهما. عندما يُسأل عن تقديره لزجاجة نبيذ متطابقة ، سيقدر الشخص صاحب الرقم الأعلى عمومًا أنه ذو قيمة أعلى.

يمكن أن يحدث هذا أيضًا في تقارير المقاييس الخاصة بك. على سبيل المثال ، لنفترض أنك قرأت مؤخرًا مقالة تفاخرت بتحسن بنسبة 300٪ في عائد الاستثمار بعد إجراء تغيير بسيط على حملة تسويقية. إذا لاحظت معدل نمو بنسبة 30 في المائة في حركة المرور الخاصة بك ، فقد تعتقد أنه منخفض جدًا. على العكس من ذلك ، إذا سمعت شخصًا يشتكي من معدل تحويل منخفض للغاية - مثل جزء من نسبة مئوية - فإن رقم النمو البالغ 30 بالمائة قد يبدأ في الظهور بشكل جيد.

تصعيد غير عقلاني

التصعيد غير العقلاني ، الذي يُعرف أحيانًا باسم تصعيد الالتزام ، هو تحيز لا علاقة له كثيرًا بكيفية الإبلاغ عن المقاييس أو تفسيرها ، وأكثر من ذلك حول ما تفعله باستنتاجاتك من هناك. في ظل هذا التحيز ، يكون لدى الأفراد احتمالية أكبر لاتخاذ بعض الإجراءات القوية إذا اتخذوا بعض الإجراءات الضعيفة ذات الصلة في الماضي.

المثال النموذجي هو لعبة "المزاد بالدولار" ، حيث يتم بيع فاتورة الدولار الواحد بالمزاد العلني أمام مجموعة. يمكن لأي شخص المزايدة بأي مبلغ يريده مقابل الدولار. في نهاية اللعبة ، يحصل الفائز على فاتورة بقيمة دولار واحد لأي مبلغ يقدمه مقابلها ، ولكن هناك تطورًا واحدًا - يجب أن يدفع صاحب المركز الثاني عرضه النهائي إلى البائع بالمزاد دون الحصول على الدولار في المقابل. بشكل ثابت ، تتصاعد العطاءات إلى ما هو أبعد من القيمة الدولارية لفاتورة الدولار الواحد ؛ هذا لأنه بمجرد أن تلتزم بفكرة معينة ، أو استراتيجية معينة ، فمن السهل أن تستثمر بشكل متزايد فقط "أكثر قليلاً" ، حتى لو أصبحت غير منطقية في مرحلة ما.

ما هي الوجبات الجاهزة العملية هنا؟ لنفترض أنك استثمرت في استراتيجية تسويقية معينة لعدة أشهر الآن ، وشهدت نتائج جيدة ، لكن الأشهر القليلة الماضية كانت بطيئة لدرجة أنك بالكاد تكسرها. إن تحيز التصعيد غير العقلاني سيجعلك تستمر في الاستثمار فيه ، لأنك وصلت بالفعل إلى هذا الحد ، حتى لو لم يكن هناك دليل على الفوائد المستقبلية. الطريقة الوحيدة للتغلب على هذا التحيز هي الموازنة بين إيجابيات وسلبيات كل استراتيجية ، حتى تلك التي اعتدت عليها ، بالأدلة الموضوعية ، ويفضل أن تكون رقمية.

تأثير الثقة الزائدة

كل واحد منا يائس ولا يمكن إصلاحه. أنا لا أتحدث عن احترامك لذاتك أو مستويات راحتك في المواقف الاجتماعية المختلفة ؛ أنا أتحدث عن ميلك لتقدير تصوراتك الخاصة. يعتقد الجميع أنهم أفضل من المتوسط ​​في اتخاذ القرارات والإجابة على الأسئلة ، في أي سيناريو تقريبًا.

لهذا السبب ، يعتقد المسوقون غالبًا أنهم يعرفون المزيد عن تحليل البيانات أكثر مما يعرفونه بالفعل ، ويعتقدون أنهم أفضل صناع القرار مما هم عليه في الواقع. ما يحدث هو هذا: سوف ينظر المسوق إلى البيانات ، ويشكل استنتاجًا بشأنها ، ثم يلتزم بهذا الاستنتاج دون استكشاف أي احتمالات أخرى. بشكل عام ، هناك الكثير من الأشياء المجهولة التي لا يمكن لأي استنتاج نهائي واحد أن يحملها.

للتعويض عن ذلك ، اجذب المزيد من العقول إلى تحليلك ومناقشتك. سيكون كل شخص شديد الثقة بشأن قدرته التحليلية ، ولكنكما معًا ، ستتمكنان من تعويض نقاط ضعف بعضكما والتوصل إلى استنتاج أكثر اتساقًا.

الجوهرية

الجوهرية هي تحيز معرفي معقد يتخلل حياتنا بطرق عميقة ، وأحيانًا مروعة. يُشتق اسمها من أصل كلمة "essence" لأنها تعكس ميلًا طبيعيًا للإنسان لتقليل الموضوعات والأفكار المعقدة وصولاً إلى جوهرها العاري. هذا مهم خلال المراحل الأولى من التعلم والتطوير ، حيث يكون التجريد صعبًا ويكون الاكتساب أمرًا حتميًا ، ولكن فيما بعد في الحياة ، يمنحنا هذا الميل السيئ لتصنيف الأشياء والأماكن والأشخاص بناءً على ما نعرفه عن أشياء أخرى ، الأماكن والأشخاص. إنها مسؤولة جزئيًا على الأقل عن الصور النمطية والأحكام المسبقة.

في جريمة أقل خطورة بكثير ، تعتبر الجوهرية مسؤولة أيضًا عن التسبب في قيام جهات التسويق بالإفراط في التعميم أو تصنيف أنواع معينة من المقاييس. على سبيل المثال ، قد يعتقدون أن معدل الارتداد "سيء" بطبيعته ، وبالتالي ، يجب أن تكون معدلات الارتداد دائمًا أقل - على الرغم من أن ارتداد الأشخاص قد يكون أمرًا جيدًا إذا لم يكونوا جزءًا من التركيبة السكانية المستهدفة للبدء بها.

لا توجد طريقة سهلة لمنع عقلك من الشرود في هذا الاتجاه ، ولكن يمكنك السعي وراء الحياد من خلال التعامل مع كل مقياس على أنه يحتوي على سمات إيجابية وسلبية ؛ رؤية كل مقياس لما هو عليه دون محاولة اختزاله إلى موضع "جيد" أو "سيئ" عالميًا. هذا مهم بشكل خاص للسمات المتعلقة بسلوك المستخدم ، والتي تكون نوعية وفي بعض الأحيان لا يمكن التنبؤ بها.

التفاؤل التحيز

(مصدر الصورة: Masmi)

أعتقد أننا جميعًا نعرف ما هو انحياز التفاؤل. لقد شعرنا بها جميعًا في تطبيق أو آخر ، وما زال معظمنا يختبرها طوال حياتنا اليومية. لا ، هذا ليس له علاقة بما إذا كنت تعتبر نفسك "متفائلاً" أو "متشائمًا" بشكل عام - بدلاً من ذلك ، إنها ظاهرة نفسية موثقة جيدًا تنطبق على معظم الناس.

التأثير الأكبر هنا هو أن الناس يعتقدون بطبيعتهم أنهم أقل عرضة من المتوسط ​​لتجربة الأحداث السيئة ، خاصةً إذا كانت نادرة. لا يعتقد معظم الناس أبدًا أنهم سيتعرضون للسرقة ، أو أن منزلهم سوف يشتعل ، أو أنهم سيفقدون وظائفهم. لكن الناس ما زالوا يفعلون.

في عالم التسويق ، يشير هذا عادةً إلى كوارث العلاقات العامة. لا تفكر معظم العلامات التجارية أبدًا في فكرة أن إحصاءات وسائل التواصل الاجتماعي الخاصة بها تنخفض بسبب تعليق أحمق أدلوا به في وقت سابق ، أو يعتقدون أن انخفاض حركة المرور العضوية قد يكون بسبب عقوبة خطيرة. الحقيقة هي أن هذه الأشياء تحدث ، حتى للعلامات التجارية والاستراتيجيات الذكية جيدة التخطيط. لا تحسب نفسك خارج الاحتمال هنا.

أخطاء إحالة المجموعة

ينتج الخطأ الأساسي في إحالة المجموعة عندما ترى سلوك شخص واحد ، وتعرض على الفور سمات هذا الشخص للمجموعة بأكملها. على سبيل المثال ، في حانة قد ترى مجموعة من الأشخاص على طاولة قريبة وأحدهم بغيض بشكل خاص ، ويصرخ ويصرخ. قد يفترض الكثيرون على الفور أن المجموعة بأكملها بغيضة ، وليس فردًا واحدًا فقط.

بمعنى التقارير ، يمكن أن ينطبق هذا أيضًا ، اعتمادًا على مدى اتساع قياساتك وما إذا كنت تستخدم أي أمثلة من الأدلة القصصية. على سبيل المثال ، لنفترض أنك كتبت جزءًا من المحتوى وقام عدد قليل من المستخدمين بالتعليق عليه بنشاط. بشكل عام ، تعد التعليقات علامة جيدة على أن مقالتك كانت ممتعة أو قيّمة بما يكفي للقراء للتفاعل معها ، ولكن هل يمكنك وضع هذا الافتراض للمجموعة بأكملها ، أم أنها مجرد حفنة من الغرباء الذين صادفتهم؟

هذا لا يعني أن عينات السكان الصغيرة عديمة الفائدة بطبيعتها - يمكن أن تكون ذات قيمة ويمكن أن تمثل الكل. المهم أن نتذكر أنهم لا يمثلون الكل دائمًا ، وتحتاج إلى تعويض ذلك من خلال النظر إلى عينات أكبر.

(مصدر الصورة: مجموعة راد)

المحصلة النهائية لمعظم هذه التحيزات هي أنه لا يجب أن تأخذ أي شيء في ظاهره ، أو تثق في غرائزك كثيرًا. تعتمد معظم غرائزك على وظائف معرفية مفيدة تطوريًا ، مما يعني أنه عندما يتعلق الأمر بمنطق ورياضيات التحليل الإحصائي ، لا يمكن أن تكون أذهاننا ثقة. تعامل مع كل شيء بدرجة ثانوية من التدقيق.

المفاهيم الخاطئة والتفسيرات الخاطئة

كما لو أن كل هذه التحيزات المعرفية لم تكن كافية ، فهناك حالات لم نحدد فيها مقاييسنا بدقة. ننسى تحيز التأكيد - إذا كنت تنظر إلى مقياس ما وتعتقد أنه مقياس آخر ، فإن أرقامك خاطئة على أي حال. تم تصميم هذا القسم لتوضيح بعض نقاط الالتباس الأكثر شيوعًا لحركة مرور الويب ومقاييس الوسائط الاجتماعية ، ولكن لا تخطئ - فهذا أبعد ما يكون عن الشمولية. أنت مدين لنفسك بمراجعة تفسيرك لكل مقياس تقيسه ؛ حتى كلمة واحدة مختلفة يمكن أن تعرض بنية كاملة للخطر.

تحليلات كوكل

برنامج Google Analytics مجاني وسهل التنقل وموثوق به ، لكن هذا لا يعني أنه دائمًا ما يكون مباشرًا. ألق نظرة على بعض التناقضات التي قد تجدها هنا.

• معدل الارتداد ومعدل الخروج. إذا حاولت التفكير في الأمر من الناحية المفاهيمية ، فإن معدل الارتداد ومعدل الخروج متطابقان. إنهم بجوار بعضهم البعض في لوحة التحكم الافتراضية في Analytics ، ولكن كما ترى أدناه ، يمكن أن يكونوا مختلفين تمامًا. في الأساس ، لا ينطبق معدل الخروج إلا على المستخدمين الذين كانت الصفحة المعنية هي الأخيرة في جلستهم. يشير معدل الارتداد إلى المستخدمين الذين كانت الصفحة المعنية هي الأولى والوحيدة من جلستهم.

• الزوار والزيارات ومشاهدات الصفحة. ما الفرق بين الزيارة وعرض الصفحة؟ هل يمكنك أن تخبرني دون أن تعيد نفسك بشكل أساسي؟ كما اتضح ، تحدث "الزيارة" عندما يصل المستخدم إلى موقع الويب الخاص بك من عنوان URL خارجي ، وتنتهي عندما يكون هذا المستخدم غير نشط لمدة 30 دقيقة أو أكثر (أو إذا غادر موقعك). من ناحية أخرى ، يتم حساب مشاهدة الصفحة عندما يقوم شخص بتحميل - أو إعادة تحميل - صفحة على موقعك. لذلك ، من الممكن أن يتم احتساب تجربة واحدة على أنها زيارة واحدة والعديد من المشاهدات. يشار إلى الزيارات أيضًا باسم "الجلسات".

• تجزئة. من السهل أيضًا إساءة تفسير المقاييس المحددة عندما تقوم بتقسيم حركة المرور الخاصة بك بشكل غير صحيح (أو لم تقم بتقسيمها على الإطلاق). في بعض الأحيان ، قد ترغب في إلقاء نظرة على "الجمهور العام" ، وفي أحيان أخرى سترغب في الانتقال إلى شيء أكثر تحديدًا ، مثل المستخدمين الذين عثروا عليك من خلال البحث أو من خلال وسائل التواصل الاجتماعي - ولكن من المهم معرفة الفرق. ألق نظرة على مدى اختلاف نتائج الزيارات المباشرة والعضوية:

• حركة المرور الداخلية. قد تقوم أيضًا بتحريف أرقامك من خلال السماح بالإبلاغ عن حركة المرور الداخلية في Google Analytics. من الناحية الفنية ، لم تسيء تفسير معنى المقياس هنا ، ولكنك قد تبالغ بشدة في تقدير عدد الأشخاص الذين يأتون بالفعل إلى موقعك. لحسن الحظ ، من السهل إعداد عامل تصفية يمنعك من تتبع جميع زملائك في العمل والشركاء الذين يصلون إلى الموقع يوميًا (لكنهم ليسوا جزءًا من التركيبة السكانية المستهدفة).

للبدء ، توجه إلى علامة التبويب المسؤول وحدد "عوامل التصفية".

سيمنحك هذا الفرصة "لإنشاء" مرشح جديد ؛ هناك العديد من أنواع الفلاتر للاختيار من بينها ، ولكنك سترغب عادةً في اختيار نوع يقوم بتصفية المستخدمين بناءً على عنوان IP أو معلومات مزود خدمة الإنترنت. سيؤدي هذا إلى منع Analytics من تتبع المعلومات من أي مستخدم تحدده.

• لعبة الأرقام. أخيرًا ، تذكر أن الأرقام هي مجرد أرقام. قد يكون معدل الارتداد مرتفعًا ، لكن هذا لا يعني أن كل من غادر الصفحة لم يكن مهتمًا بصفحتك. قد تكون معدلات النقر إلى الظهور من الشبكات الاجتماعية جيدة ، لكن هذا لا يعني أن الأشخاص قد أحبوا المحتوى الخاص بك. من المغري اختزال كل شيء إلى مقاييس موضوعية ، ولكن من المهم التعرف على تلك المقاييس الموضوعية على حقيقتها.

وسائل التواصل الاجتماعي

بعد ذلك ، هناك عدد قليل من مقاييس وسائل التواصل الاجتماعي التي تتطلب الاستكشاف.

• الإعجابات (أو المتابعات). بغض النظر عن النظام الأساسي الذي تستخدمه ، هناك بعض المقاييس التي تخبرك بعدد الأشخاص المهتمين بعلامتك التجارية. تزدهر معظم العلامات التجارية بناءً على هذا الرقم ، إما التباهي بعدد المتابعين لديهم أو الشكوى من أنهم بحاجة إلى المزيد من "الإعجابات". ومع ذلك ، لا تدع هذا المقياس يخدعك ؛ لا يعكس بدقة ما يشعر به الناس تجاه علامتك التجارية ، وهو الأمر الأكثر أهمية على المدى الطويل.
• رؤى الصفحة. تقدم معظم المنصات الاجتماعية رؤى للصفحة ، أو شيئًا مشابهًا ، والذي سيخبرك بعدد الأشخاص الذين شاهدوا موادك أو نقروا عليها. كن حذرًا هنا ؛ لا يرتبط "الانطباع" دائمًا برؤية الشخص لمشاركتك فعليًا - بل يعني فقط أنه تم نشرها في ملف الأخبار الخاص به. قد تعني "النقرة" الغامضة أي نوع من التفاعل ، حتى الإبلاغ عن المنشور. ابحث في ما تعنيه هذه المقاييس الغامضة المخادعة في الواقع قبل استخلاص أي استنتاجات مهمة منها ، وتذكر أن كل منصات اجتماعية ستكون مختلفة بعض الشيء - ولهذا السبب لا أتعمق في أي مقاييس محددة للمنصة هنا.

(مصدر الصورة: Facebook)

• الارتباطات. أخيرًا ، تعد المشاركات - مثل إبداءات الإعجاب والمشاركة والتعليقات ، كلها مهمة وقيمة ، ولكن لا تحاول تقليلها إلى قيمة كمية بحتة. على سبيل المثال ، يمكن اعتبار المقالة التي تربح 1000 مشاركة على أنها شائعة ، لكن هذا لا يعكس مدى جرأة الانطباع الذي أحدثته على الأشخاص الذين شاركوها - كان بإمكانهم مشاركتها فقط بسبب العنوان الذكي. وبالمثل ، لا تأخذ التعليقات كمؤشر أكيد على أن هؤلاء الأشخاص معجبون بعلامتك التجارية ، ولا تفترض أن كل "إعجاب" يعني أن شخصًا ما قرأ مقالتك واستمتع بها. خذ مقاييس المشاركة هذه بحذر.

أخطاء المقارنة

كقاعدة عامة ، فإن الطريقة التي تقارن بها المقاييس ببعضها البعض تحمل الكثير من القوة على الاستنتاجات التي ستصل إليها في النهاية. على سبيل المثال ، من المهم جدًا أن تأخذ قياسات "من التفاح إلى التفاح". إذا كنت ستقوم بتقييم تقدمك في منطقة معينة ، فأنت بحاجة إلى تكرار شروط القياس الخاصة بك بأكبر قدر ممكن من الدقة ؛ على سبيل المثال ، إذا كنت تنظر إلى معدل الارتداد للزائرين العضويين على مدار شهر ، فلا يمكنك مقارنته بمعدل ارتداد الزوار الاجتماعيين على مدار شهر مختلف. هذا يشبه مقارنة التفاح بالبرتقال. اسمح بمتغير واحد فقط بين المقاييس التي تمت مقارنتها ، مثل الشهر المعني أو نوع حركة المرور - عندما تقدم اثنين ، تنهار المقارنة.

تواصل

اعلم أن قدرتك على التواصل لها تأثير قوي على كيفية تفسير الآخرين للمقاييس. كلمة واحدة خاطئة أو مضللة حول كيفية قراءة مقياس معين يمكن أن تعرض تفسير الشخص لهذا المقياس للخطر في المستقبل المنظور. هذا مهم بشكل خاص مع العملاء ؛ تريد منهم أن يحصلوا على أوضح رؤية ممكنة وأكثرها موضوعية ، لذا ابق مجتهدًا ومتسقًا من البداية لمنحهم الصورة الكاملة والدقيقة لمقاييس التسويق الخاصة بك.

المنفعة والقيمة

هناك نوعان من الوجبات السريعة الهامة فيما يتعلق بفائدة وقيمة القياس والتحليل اللذين أحتاج إلى معالجتهما. حتى الآن ، قد يجعلك دليلي تعتقد أن القياسات غير دقيقة بطبيعتها ، أو أنها لا تستحق المتابعة ، لكن هذا بعيد عن الواقع. القياس والتحليل ضروريان إذا كنت تريد أن يظل عملك على قيد الحياة. ما يهم حقًا هو كيفية التعامل معهم:

أولاً ، تكون قياساتك مجدية فقط إذا كانت موضوعية . ولجعل الأمور أسوأ ، من الصعب للغاية أن تكون موضوعيًا (كما رأيت في قائمة التحيزات المعرفية الخاصة بي). إذا سمحت لغرائزك أو مفاهيمك المسبقة بالسيطرة ، ستصبح مقاييسك مثل المرآة - فأنت ترى فقط ما تريد رؤيته. يجب أن تكون البيانات أداة للإجابة على الأسئلة المهمة ، وليست وسيلة لتأكيد الذات.

ثانيًا ، لا تبني كل شيء على أساس الأرقام . الأرقام موضوعية ، هذا صحيح ، لكن بفضل التكنولوجيا الحديثة ، هناك الكثير من الأرقام. يمكن التلاعب بالبيانات لإخبارك بأي شيء تقريبًا ، وبفضل النقص البشري ، من المستحيل عمليًا التوصل إلى نتيجة موضوعية وغير متحيزة تمامًا حول أي شيء. المهم هنا هو الحفاظ على درجة صحية من الثقة. لا تتردد في استخدام المقاييس والأرقام الخاصة بك لتكوين استنتاجات ، ولكن في الجزء الخلفي من عقلك يجب أن يكون دائمًا ظلًا من الشك. التحليلات ليست مثالية. اقبل ذلك.

الوجبات الجاهزة النهائية

على الرغم من أن أملي كان إنشاء دليل مفصل وقيِّم ، إلا أنني أعلم أن هذا ليس دليلاً شاملاً بطبيعته. إن إنشاء دليل شامل حقًا حول التحيز البشري والميل لارتكاب أخطاء في التسويق يتطلب موارد أكثر بكثير مما لدي ، وربما معرفة أكثر بالعقل البشري مما لدينا حاليًا.

إذا كانت هناك نتيجة نهائية واحدة من هذا الدليل ، فهي كالتالي: بغض النظر عن مدى موثوقية بياناتك ، فإنها لا تزال تتطلب عقلًا بشريًا للتفسير ، والعقول البشرية غير معصومة. يمكنك تقليل قابلية الخطأ هذه (كما ينبغي) ، لكن لا يمكنك التخلص منها ، لذا توقعها بدلاً من ذلك ، وتعويضها ، ولا تدعها تعرض حملة إنشاء روابط تحسين محركات البحث (SEO) للخطر.