SEO-Berichterstattungsverzerrungen: So bleiben Sie bei Online-Marketing-Daten objektiv

Menschen sind keine perfekten Denker. Wir stellen uns gerne als logische, unkomplizierte Problemlöser vor, aber die Realität ist, dass wir die meiste Zeit von versteckten Vorurteilen und Missverständnissen heimgesucht werden, die unsere Interpretation selbst der objektivsten Daten völlig verzerren. Wenn wir einen Datensatz betrachten oder etwas in seiner natürlichen Umgebung beobachten, bilden wir konkrete Urteile, die dann unsere Interaktionen mit diesen Elementen prägen. Und aus praktischer Sicht sind wir gut darin; Das menschliche Gehirn hat sich entwickelt, um Muster als Überlebensmechanismus leicht zu erkennen.

Dieser Mechanismus ist überempfindlich und fehlerhaft, was zu vielen der Vorurteile führt, auf die ich gleich eingehen werde. In unserem Alltag haben sie vielleicht keine große Bedeutung, aber im Bereich Marketing und Werbung sind objektive Daten entscheidend. Wenn diese Verzerrungen Ihre Interpretation von ansonsten objektiven Datensätzen beeinflussen, könnten Sie Ihren Kunden falsche Informationen präsentieren oder, schlimmer noch, Ihre Kampagne so anpassen, dass sie in die falsche Richtung wächst.

Warum eine Verzerrungskompensation wichtig ist

Glücklicherweise müssen Sie nicht ein Sklave Ihrer Vorurteile werden. Es gibt keine Möglichkeit, Ihr Gehirn umzuprogrammieren und sie ganz zu vermeiden, aber es gibt Strategien, die Sie ergreifen können, um es für diese Voreingenommenheit zu erschweren, Ihre Arbeit zu beeinträchtigen. Betrachten Sie es als eine Art Behinderung oder Anpassungssystem; Wenn Sie beispielsweise wissen, dass der Wind auf dem Golfplatz aus Osten weht, können Sie Ihren Schlag westlich von der gewünschten Position des Balls ausrichten. Dadurch wird der Wind als Faktor nicht eliminiert, aber es hilft Ihnen, die gewünschten Ergebnisse mit nur einer geringfügigen Anpassung zu erzielen. Andernfalls wird Ihr Schuss am Ende weit östlich davon wehen, wo Sie ihn landen müssen.

Es gibt ein großes Problem mit dieser Golfmetapher, und das ist die Tatsache, dass Sie feststellen werden, dass Ihr Schlag vom Kurs abweicht, sobald Sie ihn abgeschlossen haben. Im Marketingbereich werden Sie diese Tatsache möglicherweise nie erfahren, wenn Sie Ihre Metriken falsch interpretieren.

Sehen Sie sich diese optische Täuschung als effektive Demonstration an, wie Voreingenommenheit Ihren Verstand durcheinander bringen kann:

(Bildquelle: Nerdist)

Vergleichen Sie das mittlere Quadrat der Seitenplatte mit dem mittleren Quadrat der oberen Platte. Die meisten Leute werden argumentieren, dass das seitliche Quadrat hellorange erscheint, während das obere Quadrat mattbraun erscheint. Wenn ich hier aufhören würde zu schreiben, würden das viele von euch weiterhin glauben.

Die Realität ist jedoch, dass beide Quadrate genau die gleiche Farbe haben. Wenn Sie die umliegenden farbigen Quadrate verdecken, die Ihr Gehirn dazu bringen, die Lichtverhältnisse zu überkompensieren, werden Sie feststellen, dass dies wahr ist. Dieser Prozess ist die Art der „Bias-Korrektur“, von der ich spreche; ohne sie werden Sie Ihre Daten falsch interpretieren, aber damit können Sie zu einem genaueren Ergebnis kommen.

Arten von Verzerrungen

Es gibt zwei Arten von Verzerrungen, die ich in diesem Handbuch behandeln werde, obwohl die zweite technisch gesehen keine "Verzerrung" in der formalen Definition ist. Beides kann einen dramatischen Einfluss darauf haben, wie Sie Daten sehen und interpretieren. Daher müssen Sie beide berücksichtigen, wenn Sie Messwerte für eine bestimmte Kampagne messen oder melden.

• Kognitive Voreingenommenheit. Der erste Typ sind klassische kognitive Verzerrungen. Diese sind der überwiegenden Mehrheit der Bevölkerung inhärent, bieten jedoch je nach Individuum und Szenario unterschiedliche Einflussmöglichkeiten. Stellen Sie sich diese als Situationen vor, die natürliche, ansonsten wertvolle Prozesse im Gehirn ausnutzen; Im obigen Farbbeispiel ist es gut, dass unser Gehirn das Vorhandensein von Licht und Schatten auf natürliche Weise berücksichtigen kann. Dies führt jedoch zu verzerrten Wahrnehmungen. Das gleiche gilt für das folgende Beispiel – welche Zeile ist kürzer?

(Bildquelle: Brain Bashers)

Es gibt unzählige Unterarten von Vorurteilen, und ich werde einige der für moderne Marketingspezialisten relevantesten untersuchen.

• Missverständnisse und Fehlinterpretationen. Ich betrachte es auch als eine Art Voreingenommenheit, die uns dazu führt, die wahre „Bedeutung“ einer Metrik falsch zu interpretieren. Dank moderner Technik haben wir Zugriff auf weit mehr Daten, als wir noch vor einem Jahrzehnt für möglich gehalten hätten. Das bedeutet nicht, dass jeder Datenpunkt eine klare Definition hat oder einfach zu verstehen ist. Viele ähnliche Messwerte haben ähnliche Namen, bieten jedoch sehr unterschiedliche Ansichten zu Ihrer Kampagne. Ebenso kann eine Fehlkommunikation zwischen Teammitgliedern zu sehr unterschiedlichen Interpretationen derselben Idee führen:

(Bildquelle: Connexin)

Lassen Sie uns zunächst einen Blick auf einige der häufigsten kognitiven Verzerrungen werfen, die sich auf Ihre Interpretation von Metriken auswirken können.

Kognitive Voreingenommenheit

Diese Liste ist nicht vollständig; Es gibt eine erstaunliche Anzahl von kognitiven Verzerrungen, die Ihr Denken, Ihr Sozialverhalten und sogar Ihr Gedächtnis beeinflussen können. Ich habe jedoch die meisten Vorurteile erfasst, die sich darauf auswirken können, wie Ihr Verstand Marketingergebnisse findet, analysiert und interpretiert. In jedem Unterabschnitt beschreibe ich die Verzerrungs- und Detailstrategien, die Sie verwenden können, um sie zu kompensieren.

Bestätigungsfehler

An erster Stelle steht die Bestätigungsverzerrung, eine der am häufigsten erkannten kognitiven Verzerrungen. Dieses Phänomen besagt, dass eine Person, sobald sie sich für eine bestimmte Überzeugung entschieden hat, Informationen sucht und/oder bevorzugt, die sie dazu führen, diese Überzeugung zu „bestätigen“, und Informationen, die dieser Überzeugung widersprechen, vermeiden und/oder abwerten. Nehmen wir zum Beispiel das seltsame Kleid, das vor einiger Zeit in den sozialen Medien für Furore sorgte:

(Bildquelle: LinkedIn)

Das mittlere Bild ist das Original, wobei die beiden auf beiden Seiten das Kleid mit unterschiedlicher Beleuchtung und Filtern zeigen. Das mittlere Bild generierte Antworten, die es entweder als Gold und Weiß oder Blau und Schwarz bezeichneten. Benutzer, die auf eine Definition stießen, sahen das Kleid oft als diese Farben an, ohne zu erkennen, dass die visuellen Informationen auf dem Foto mehrdeutig waren.

Im Rahmen einer Marketingkampagne kann dies passieren, wenn Sie eine Schlussfolgerung zu einer Ihrer Strategien gezogen haben. Sie könnten beispielsweise davon ausgehen, dass Ihre neue Content-Strategie gut läuft, weil Sie viel Zeit und Geld in sie investiert haben. Sie können sich dann nur Datenpunkte ansehen, die diese Annahme bestätigen; Nehmen wir an, Sie erhalten viel mehr Kommentare und entfachen neue Konversationen. Möglicherweise ignorieren oder übersehen Sie jedoch widersprüchliche Datenpunkte, wie z. B. niedrigere organische Verkehrszahlen.

Um dies auszugleichen, wählen Sie aus, welche Metriken Sie messen, um den Erfolg zu bestimmen, bevor Sie überhaupt eine Strategie ausarbeiten. Bleiben Sie dann bei dieser Reihe von Metriken konsistent und bleiben Sie bei der Analyse so objektiv wie möglich – selbst wenn die Zahlen Ihren Instinkten widersprechen.

Auswahlverzerrung

Der Selektionsbias wird in der Regel auf Umfragen zurückgeführt, die von einer großen, zufälligen Stichprobe von Teilnehmern abhängen, um als unvoreingenommen und effektiv zu gelten. Ein Selektionsbias wäre ein unangemessenes Verfahren, das dazu führt, dass ein Pool von Teilnehmern die Ergebnisse in die eine oder andere Richtung neigt. Wenn Sie beispielsweise nur Personen in Idaho für eine landesweite Umfrage befragen, erhalten Sie Antworten, die unverhältnismäßig einen Einwohner von Idaho repräsentieren.

Wenn Sie Umfragen für Ihre Marketingkampagne durchführen (z. B. Daten über die Inhaltspräferenzen Ihres Publikums sammeln), sind die möglichen Auswirkungen hier offensichtlich – wenn Sie einen engen oder verzerrten Teilnehmerkreis auswählen, sind Ihre Daten von Natur aus unzuverlässig. Dies gilt jedoch auch für Daten, die Sie möglicherweise in Google Analytics abrufen.

Wenn Sie beispielsweise in verschiedenen Abschnitten herumstöbern, werden Sie möglicherweise feststellen, dass Ihr „allgemeiner“ Traffic durchschnittlich drei interne Seiten besucht, bevor er sie verlässt. Daraus könnten Sie den Schluss ziehen, dass Ihre Website effektiv dazu beiträgt, die Leute weiter zu verführen – aber was ist nur mit Ihrem Social-Traffic? Wenn Ihre Social-Media-Besucher oft nach der ersten Seite abspringen, könnte dies ein Hinweis darauf sein, dass Ihre Blog-Posts (oder andere Social-Links) diese Neugier nicht so effektiv wecken.

Verankerung

Der Verankerungseffekt hat alles damit zu tun, was Ihnen begegnet, bevor Sie einem bestimmten Ereignis (oder in diesem Fall einer bestimmten Metrik) begegnen. Da unser Verstand auf Vergleiche eingestellt ist, vergleichen wir jedes Mal, wenn wir einen Zahlenwert hören, sofort zukünftige Zahlenwerte damit – selbst wenn diese Zahlen völlig unabhängig sind.

Schauen Sie sich als Beispiel den folgenden Cartoon an:

(Bildquelle: Vermögensinformatik)

Beide Teilnehmer generieren im Wesentlichen Zufallszahlen – die letzten Ziffern ihrer SSNs. Auf die Frage, was sie für eine identische Flasche Wein schätzen würden, schätzt die Person mit der höheren Zahl im Allgemeinen einen höheren Wert ein.

Dies kann auch in Ihren Metrikberichten passieren. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben kürzlich einen Artikel gelesen, in dem eine 300-prozentige Verbesserung des ROI nach einer einfachen Änderung einer Marketingkampagne beschrieben wurde. Wenn Sie bei Ihrem eigenen Traffic eine Wachstumsrate von 30 Prozent feststellen, denken Sie vielleicht, dass sie ziemlich niedrig ist. Umgekehrt, wenn Sie hören, dass sich jemand über eine schrecklich niedrige Conversion-Rate beschwert – etwa einen Bruchteil eines Prozents –, könnte diese 30-Prozent-Wachstumszahl ziemlich gut aussehen.

Irrationale Eskalation

Irrationale Eskalation, manchmal auch als Eskalation des Engagements bekannt, ist eine Voreingenommenheit, die weniger damit zu tun hat, wie Sie Metriken melden oder interpretieren, sondern mehr damit, was Sie mit Ihren Schlussfolgerungen daraus machen. Unter dieser Voreingenommenheit haben Personen eine größere Wahrscheinlichkeit, starke Maßnahmen zu ergreifen, wenn sie in der Vergangenheit ähnliche schwache Maßnahmen ergriffen haben.

Das typische Beispiel ist das Spiel „Dollar-Auktion“, bei dem ein Ein-Dollar-Schein vor einer Gruppe versteigert wird. Jeder kann jeden beliebigen Betrag für den Dollar bieten. Am Ende des Spiels erhält der Gewinner den Ein-Dollar-Schein für den Betrag, den er dafür geboten hat, aber es gibt eine Wendung: Der Zweitplatzierte muss sein letztes Gebot an den Auktionator zahlen, ohne den Dollar im Gegenzug zu erhalten. Ausnahmslos eskalieren die Gebote weit über den Dollarwert des Ein-Dollar-Scheins hinaus; Denn wenn man sich einmal einer bestimmten Idee oder einer bestimmten Strategie verschrieben hat, ist es einfach, schrittweise „ein bisschen mehr“ zu investieren, auch wenn es irgendwann irrational wird.

Was ist der praktische Imbiss hier? Nehmen wir an, Sie investieren seit vielen Monaten in eine bestimmte Marketingstrategie und haben anständige Ergebnisse erzielt, aber die letzten Monate verliefen so langsam, dass Sie kaum die Gewinnschwelle erreichen. Die irrationale Eskalationsverzerrung würde dazu führen, dass Sie weiterhin investieren, da Sie bereits so weit gekommen sind, auch wenn es keinen Beweis für zukünftige Vorteile gibt. Die einzige Möglichkeit, diese Voreingenommenheit zu überwinden, besteht darin, die Vor- und Nachteile jeder Strategie abzuwägen, selbst die, an die Sie gewöhnt sind, mit objektiven, vorzugsweise numerischen Beweisen.

Der Selbstüberschätzungseffekt

Wir alle sind verzweifelt und unwiederbringlich zu selbstsicher. Ich spreche nicht von Ihrem Selbstwertgefühl oder Ihrem Komfort in verschiedenen sozialen Situationen; Ich spreche von Ihrer Neigung, Ihre eigenen Wahrnehmungen einzuschätzen. Jeder glaubt, dass er in fast jedem Szenario überdurchschnittlich gut darin ist, Entscheidungen zu treffen und Fragen zu beantworten.

Aus diesem Grund glauben Marketer oft, mehr über Datenanalyse zu wissen, als sie tatsächlich wissen, und halten sich für bessere Entscheidungsträger, als sie es tatsächlich sind. Was passiert, ist Folgendes: Ein Marketer wird sich die Daten ansehen, eine Schlussfolgerung daraus ziehen und dann bei dieser Schlussfolgerung bleiben, ohne andere Möglichkeiten auszuloten. Im Allgemeinen gibt es zu viele Unbekannte, als dass eine endgültige Schlussfolgerung gezogen werden könnte.

Um dies auszugleichen, bringen Sie mehr Köpfe in Ihre Analyse und Diskussion ein. Jeder wird sich seiner eigenen analytischen Fähigkeiten zu sicher sein, aber gemeinsam werden Sie in der Lage sein, die Schwächen des anderen auszugleichen und zu einem einheitlicheren Ergebnis zu kommen.

Essentialismus

Essentialismus ist eine komplexe kognitive Voreingenommenheit, die unser Leben auf tiefgreifende und manchmal schreckliche Weise durchdringt. Sein Name leitet sich vom Wurzelwort „Essenz“ ab, da er eine natürliche menschliche Tendenz widerspiegelt, komplexe Themen und Ideen auf das Wesentliche zu reduzieren. Dies ist in den frühen Phasen des Lernens und der Entwicklung wichtig, in denen Abstraktion schwierig und Erwerb zwingend erforderlich ist, aber später im Leben führt dies dazu, dass wir Dinge, Orte und Menschen nach unserem Wissen über andere Dinge kategorisieren. Orte und Menschen. Es ist zumindest teilweise mitverantwortlich für Stereotype und Vorurteile.

In einem weitaus weniger schwerwiegenden Vergehen ist Essentialismus auch dafür verantwortlich, dass Marketer bestimmte Arten von Metriken zu stark verallgemeinern oder kategorisieren. Zum Beispiel könnten sie glauben, dass die Absprungrate von Natur aus „schlecht“ ist und daher immer niedriger sein sollte – auch wenn Leute, die abspringen, eine gute Sache sein könnten, wenn sie nicht zu Ihrer demografischen Zielgruppe gehören.

Es gibt keine einfache Möglichkeit, Ihren Geist davon abzuhalten, in diese Richtung zu wandern, aber Sie können nach Neutralität streben, indem Sie jede Metrik so behandeln, dass sie sowohl positive als auch negative Eigenschaften hat. Sehen Sie jede Metrik als das, was sie ist, ohne zu versuchen, sie auf eine allgemein „gute“ oder „schlechte“ Position zu reduzieren. Dies gilt insbesondere für Merkmale des Nutzerverhaltens, das qualitativ und teilweise unvorhersehbar ist.

Optimismus-Bias

(Bildquelle: Masmi)

Ich denke, wir alle wissen, was Optimismus-Voreingenommenheit bedeutet. Wir alle haben es in der einen oder anderen Anwendung gespürt und die meisten von uns erleben es immer noch in unserem täglichen Leben. Nein, das hat nichts damit zu tun, ob Sie sich im Allgemeinen als „Optimist“ oder „Pessimist“ bezeichnen – stattdessen ist es ein gut dokumentiertes psychologisches Phänomen, das auf die meisten Menschen zutrifft.

Der größte Effekt hier ist, dass die Menschen von Natur aus glauben, dass sie weniger wahrscheinlich als der Durchschnitt schlechte Ereignisse erleben, insbesondere wenn sie selten sind. Die meisten Leute denken nie, dass sie ausgeraubt werden, dass ihr Haus in Brand gerät oder dass sie ihren Job verlieren. Aber die Leute tun es immer noch.

In der Marketingwelt bezieht sich dies normalerweise auf PR-Desaster. Die meisten Marken denken nie darüber nach, dass ihre Social-Media-Statistiken aufgrund eines dummen Kommentars, den sie vor einiger Zeit gemacht haben, sinken oder glauben, dass ihr Rückgang des organischen Traffics auf eine ernsthafte Strafe zurückzuführen sein könnte. Tatsache ist, dass diese Dinge selbst bei intelligenten, gut geplanten Marken und Strategien passieren. Zählen Sie sich hier nicht aus der Möglichkeit heraus.

Fehler bei der Gruppenzuordnung

Der grundlegende Fehler bei der Gruppenzuordnung entsteht, wenn Sie das Verhalten einer einzelnen Person sehen und die Eigenschaften dieser Person sofort auf die gesamte Gruppe projizieren. In einer Bar sieht man zum Beispiel eine Gruppe von Leuten an einem Tisch in der Nähe und einer von ihnen ist besonders widerlich, schreit und schreit. Viele würden dann sofort davon ausgehen, dass die gesamte Gruppe nervtötend ist und nicht nur ein einzelner.

Im Sinne der Berichterstattung kann dies auch gelten, je nachdem, wie umfangreich Ihre Messungen sind und ob Sie anekdotische Beweise verwenden. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben einen umwerfenden Inhalt geschrieben und eine Handvoll Benutzer haben sich dazu entschlossen, ihn aktiv zu kommentieren. Im Allgemeinen sind Kommentare ein gutes Zeichen dafür, dass Ihr Artikel interessant oder wertvoll genug war, damit sich Ihre Leser damit beschäftigen können, aber können Sie diese Annahme für die gesamte Gruppe treffen, oder waren es nur eine Handvoll Verrückter, die Sie zufällig erwischt haben?

Das soll nicht heißen, dass Stichproben kleiner Populationen von Natur aus nutzlos sind – sie können wertvoll sein und das Ganze repräsentieren. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass sie nicht immer das Ganze darstellen, und Sie müssen dies durch Betrachten größerer Stichproben ausgleichen.

(Bildquelle: The Rad Group)

Die Quintessenz für die meisten dieser Vorurteile ist, dass Sie nichts für bare Münze nehmen oder Ihren Instinkten zu sehr vertrauen sollten. Die meisten Ihrer Instinkte basieren auf evolutionär vorteilhaften kognitiven Funktionen, was bedeutet, dass unser Verstand in Bezug auf die Logik und Mathematik der statistischen Analyse nicht vertrauen kann. Behandeln Sie alles mit einer sekundären Prüfung.

Missverständnisse und Fehlinterpretationen

Als ob all diese kognitiven Verzerrungen nicht genug wären, gibt es Fälle, in denen wir unsere Metriken nicht einmal genau definieren. Vergessen Sie Bestätigungsfehler – wenn Sie sich eine Metrik ansehen und denken, dass es eine andere ist, sind Ihre Zahlen sowieso falsch. Dieser Abschnitt soll einige der häufigsten Verwirrungspunkte bei Web-Traffic- und Social-Media-Kennzahlen aufklären, aber machen Sie keinen Fehler – dies ist alles andere als umfassend. Sie sind es sich selbst schuldig, Ihre Interpretation jeder Metrik, die Sie messen, noch einmal zu überprüfen. selbst ein abweichendes Wort kann ein ganzes Konstrukt kompromittieren.

Google Analytics

Google Analytics ist kostenlos, einfach zu navigieren und zuverlässig, aber das bedeutet nicht, dass es immer einfach ist. Sehen Sie sich einige der Abweichungen an, die Sie hier finden könnten.

• Absprungrate und Ausstiegsrate. Wenn man konzeptionell darüber nachdenkt, klingen Absprungrate und Ausstiegsrate identisch. Sie sind im Standard-Dashboard von Analytics sogar direkt nebeneinander, aber wie Sie unten sehen können, können sie sehr unterschiedlich sein. Grundsätzlich gilt die Ausstiegsrate nur für Nutzer, für die die betreffende Seite die letzte ihrer Sitzung war. Die Absprungrate bezieht sich auf Benutzer, für die die betreffende Seite die erste und einzige ihrer Sitzung war.

• Besucher, Besuche und Seitenaufrufe. Was ist der Unterschied zwischen einem Besuch und einem Seitenaufruf? Können Sie es mir sagen, ohne sich im Grunde zu wiederholen? Wie sich herausstellt, tritt ein „Besuch“ auf, wenn ein Benutzer von einer externen URL auf Ihre Website zugreift und endet, wenn dieser Benutzer 30 Minuten oder länger inaktiv ist (oder wenn er Ihre Website verlässt). Ein Seitenaufruf hingegen wird gezählt, wenn eine Person eine Seite Ihrer Website lädt – oder neu lädt. Daher kann eine Erfahrung als ein Besuch und mehrere Aufrufe gezählt werden. Besuche werden auch als „Sitzungen“ bezeichnet.

• Segmentierung. Es ist auch leicht, definierte Metriken falsch zu interpretieren, wenn Sie Ihren Traffic falsch segmentiert haben (oder ihn überhaupt nicht segmentiert haben). Manchmal möchten Sie sich ein „allgemeines Publikum“ ansehen, und manchmal möchten Sie sich auf etwas Spezielleres konzentrieren, z. B. auf Benutzer, die Sie über die Suche oder über soziale Medien gefunden haben – aber es ist wichtig, den Unterschied zu kennen. Sehen Sie sich an, wie unterschiedlich die Ergebnisse des direkten und organischen Traffics sein können:

• Interner Verkehr. Sie können Ihre Zahlen auch verfälschen, indem Sie die Meldung des internen Datenverkehrs in Google Analytics zulassen. Technisch gesehen haben Sie die Bedeutung eines Messwerts hier nicht falsch interpretiert, aber Sie überschätzen möglicherweise stark, wie viele Besucher Ihre Website tatsächlich besuchen. Glücklicherweise ist es einfach, einen Filter einzurichten, der Sie davon abhält, alle Ihre Kollegen und Partner zu verfolgen, die täglich auf die Site zugreifen (aber nicht zu Ihrer demografischen Zielgruppe gehören).

Um zu beginnen, gehen Sie zum Admin-Tab und wählen Sie "Filter".

Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, einen neuen Filter zu „erstellen“. Es stehen mehrere Filtertypen zur Auswahl, aber normalerweise sollten Sie sich für einen entscheiden, der Benutzer basierend auf IP-Adresse oder ISP-Informationen filtert. Dadurch wird verhindert, dass Analytics Informationen von einem der von Ihnen angegebenen Benutzer verfolgt.

• Das Zahlenspiel. Denken Sie schließlich daran, dass Zahlen nur Zahlen sind. Ihre Absprungrate kann hoch sein, aber das bedeutet nicht, dass alle, die die Seite verlassen haben, nicht an Ihrer Seite interessiert waren. Ihre Klickraten in sozialen Netzwerken mögen gut sein, aber das bedeutet nicht, dass die Leute Ihre Inhalte mögen. Es ist verlockend, alles auf objektive Metriken zu reduzieren, aber es ist wichtig, diese objektiven Metriken als das zu erkennen, was sie sind.

Sozialen Medien

Als nächstes gibt es einige Social-Media-Kennzahlen, die untersucht werden müssen.

• Likes (oder folgt). Egal auf welcher Plattform Sie sich befinden, es gibt eine Metrik, die Ihnen sagt, wie viele Menschen sich für Ihre Marke interessieren. Die meisten Marken leben von dieser Zahl und prahlen entweder damit, wie viele Follower sie haben, oder beschweren sich, dass sie mehr „Likes“ brauchen. Lassen Sie sich jedoch nicht von dieser Kennzahl täuschen; es spiegelt nicht genau wider, wie die Leute tatsächlich für Ihre Marke stehen, was auf lange Sicht viel wichtiger ist.
• Seiten-Insights. Die meisten sozialen Plattformen bieten Seiteneinblicke oder ähnliches, die Ihnen sagen, wie viele Personen Ihr Material gesehen oder durchgeklickt haben. Seien Sie hier vorsichtig; Ein „Eindruck“ korreliert nicht immer damit, dass eine Person Ihren Beitrag tatsächlich sieht – es bedeutet nur, dass er in ihrem Newsfeed angezeigt wird. Ein vages „Klicken“ kann jede Art von Interaktion bedeuten, sogar das Melden des Beitrags. Informieren Sie sich, was diese täuschend mehrdeutigen Metriken tatsächlich bedeuten, bevor Sie wichtige Schlussfolgerungen daraus ziehen, und denken Sie daran, dass jede soziale Plattform ein bisschen anders sein wird – deshalb gehe ich hier nicht auf spezifische Plattformmetriken ein.

(Bildquelle: Facebook)

• Engagements. Schließlich sind Engagements – wie Post-Likes, Shares und Kommentare – alle wichtig und wertvoll, aber versuchen Sie nicht, sie auf einen rein quantitativen Wert zu reduzieren. Zum Beispiel kann ein Artikel, der 1.000 Aktien einbringt, als beliebt angesehen werden, aber dies spiegelt nicht wider, wie mutig er auf die Leute wirkte, die ihn geteilt haben – sie hätten ihn nur wegen des cleveren Titels teilen können. Nehmen Sie auch Kommentare nicht als sicheren Hinweis darauf, dass diese Leute Fans Ihrer Marke sind, und gehen Sie nicht davon aus, dass jedes „Gefällt mir“ bedeutet, dass jemand Ihren Artikel gelesen und genossen hat. Nehmen Sie diese Engagement-Kennzahlen mit Vorsicht.

Vergleichsfehler

Als allgemeine Regel gilt, dass die Art und Weise, wie Sie Metriken miteinander vergleichen, viel Einfluss auf die Schlussfolgerungen hat, zu denen Sie letztendlich gelangen. Es ist zum Beispiel von entscheidender Bedeutung, dass Sie „Äpfel zu Äpfeln“ messen. Wenn Sie Ihren Fortschritt in einem bestimmten Bereich auswerten möchten, müssen Sie Ihre Messbedingungen so genau wie möglich nachbilden; Wenn Sie sich beispielsweise die Absprungrate für organische Besucher im Laufe eines Monats ansehen, können Sie diese nicht mit der Absprungrate von Social-Media-Besuchern in einem anderen Monat vergleichen. Dies ist vergleichbar mit dem Vergleich von Äpfeln mit Orangen. Lassen Sie zwischen Ihren verglichenen Metriken nur eine Variable zu, z.

Kommunikation

Erkennen Sie, dass Ihre kommunikativen Fähigkeiten einen starken Einfluss darauf haben, wie andere Metriken interpretieren. Ein falsches oder irreführendes Wort darüber, wie eine bestimmte Metrik gelesen werden sollte, könnte auf absehbare Zeit die Interpretation dieser Metrik durch eine Person beeinträchtigen. Dies ist besonders bei Kunden wichtig; Sie möchten, dass sie eine möglichst klare und objektive Ansicht haben. Bleiben Sie also von Anfang an gewissenhaft und konsistent, um ihnen ein vollständiges und genaues Bild Ihrer Marketingkennzahlen zu vermitteln.

Nutzen und Wert

Es gibt zwei wichtige Erkenntnisse in Bezug auf den Nutzen und den Wert von Messungen und Analysen, die ich ansprechen muss. Bisher kann mein Leitfaden Sie glauben machen, dass Messungen von Natur aus ungenau sind oder dass sie es nicht wert sind, verfolgt zu werden, aber dies ist bei weitem nicht der Fall. Messungen und Analysen sind entscheidend, wenn Sie möchten, dass Ihr Unternehmen am Leben bleibt. Was wirklich zählt, ist, wie Sie sie ansprechen:

Erstens lohnen sich Ihre Messungen nur, wenn sie objektiv sind . Und um die Sache noch schlimmer zu machen, ist es unglaublich schwer, objektiv zu sein (wie Sie in meiner Liste der kognitiven Verzerrungen gesehen haben). Wenn Sie Ihren Instinkten oder Ihren vorgefassten Meinungen erlauben, die Oberhand zu gewinnen, werden Ihre Metriken wie ein Spiegel – Sie sehen nur, was Sie sehen möchten. Daten sollten ein Werkzeug für Sie sein, um wichtige Fragen zu beantworten, nicht ein Mittel zur Selbstbestätigung.

Zweitens, stützen Sie nicht alles auf Zahlen . Die Zahlen sind zwar objektiv, aber dank moderner Technik gibt es zu viele Zahlen. Daten können so manipuliert werden, dass sie Ihnen fast alles sagen, und dank menschlicher Unvollkommenheit ist es praktisch unmöglich, jemals eine völlig unvoreingenommene, objektive Schlussfolgerung zu ziehen. Wichtig ist hier, ein gesundes Maß an Selbstvertrauen zu bewahren; Fühlen Sie sich frei, Ihre Metriken und Zahlen zu verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen, aber im Hinterkopf sollte immer ein Zweifel sein. Analysen sind nicht perfekt; akzeptiere das.

Letzte Imbissbuden

Obwohl ich gehofft hatte, einen detaillierten und wertvollen Leitfaden zu erstellen, weiß ich, dass dies von Natur aus kein umfassender ist. Um einen wirklich umfassenden Leitfaden über menschliche Voreingenommenheit und die Neigung zu Fehlern im Marketing zu erstellen, würde ich weit mehr Ressourcen benötigen, als ich habe, und möglicherweise mehr Wissen über den menschlichen Geist, als wir derzeit haben.

Wenn es eine Quintessenz aus diesem Leitfaden gibt, dann diese: Egal wie zuverlässig Ihre Daten sind, sie erfordern immer noch einen menschlichen Verstand zur Interpretation, und der menschliche Verstand ist fehlbar. Sie können diese Fehlbarkeit reduzieren (wie Sie sollten), aber Sie können sie nicht eliminieren, also erwarten Sie sie stattdessen, kompensieren Sie sie und lassen Sie nicht zu, dass sie Ihre SEO-Linkbuilding-Kampagne beeinträchtigt.