SEO報告バイアス：オンラインマーケティングデータについて客観的であり続ける方法

人間は完璧な思想家ではありません。 私たちは自分たちを論理的で率直な問題解決者として想像したいのですが、現実には、ほとんどの場合、最も客観的なデータでさえ解釈を完全に歪める隠れた偏見や誤解に悩まされています。 一連のデータを見たり、自然環境で何かを観察したりするとき、具体的な判断を下し、それらのアイテムとの相互作用を形成します。 そして、実用的な観点から、私たちはそれが得意です。 人間の脳は、生存メカニズムとしてパターンを簡単に検出するように進化しました。

このメカニズムは過敏で欠陥があり、私がこれから乗り越えようとしているバイアスの多くをもたらします。 私たちの日常生活ではあまり影響を与えないかもしれませんが、マーケティングや広告の分野では、客観的なデータが重要です。 これらのバイアスが他の客観的なデータセットの解釈に影響を与えている場合、クライアントに誤った情報を提示することになり、さらに悪いことに、キャンペーンを間違った方向に成長するように調整する可能性があります。

バイアス補償が重要な理由

幸いなことに、あなたは自分の偏見の奴隷になる必要はありません。 脳を再プログラムして完全に回避する方法はありませんが、これらの偏見があなたの仕事に影響を与えにくくするために実施できる戦略があります。 一種のハンディキャップまたは調整システムと考えてください。 たとえば、ゴルフコースで風が東に吹いていることがわかっている場合は、ボールを実際に移動させたい場所の西にショットを揃えることができます。 これは要因としての風を排除するものではありませんが、わずかな調整で必要な結果を得るのに役立ちます。 さもなければ、あなたのショットはあなたが着陸するのに必要な場所のはるか東に吹いてしまうでしょう。

このゴルフの比喩には大きな問題が1つあります。それは、ショットを完了すると、ショットがコースから外れていることに気付くという事実です。 マーケティングの領域では、メトリックを誤って解釈すると、この事実を知ることができない場合があります。

バイアスがどのようにあなたの心を混乱させることができるかについての効果的なデモンストレーションとして、この目の錯覚を見てください：

（画像出典：ナーディスト）

サイドパネルの中央の正方形とトップパネルの中央の正方形を比較します。 ほとんどの人は、側面の正方形は明るいオレンジ色に見え、上部の正方形は鈍い茶色に見えると主張します。 私がここで書くのをやめたら、あなた方の多くはそれを信じ続けるでしょう。

ただし、実際には、両方の正方形はまったく同じ色です。 周囲の色付きの正方形を覆い隠すと、脳をだまして照明条件を過剰に補正するようになり、これが真実であることがわかります。 このプロセスは、私が話している一種の「バイアス補正」です。 これがないと、データを誤って解釈することになりますが、それがあれば、より正確な結論に達することができます。

バイアスの種類

このガイドで取り上げるバイアスには2つのタイプがありますが、2つ目は、正式な定義では技術的には「バイアス」ではありません。 どちらもデータの表示方法と解釈方法に劇的な影響を与える可能性があるため、特定のキャンペーンの指標を測定または報告するときは常に両方を考慮する必要があります。

• 認知バイアス。 最初のタイプは、古典的な認知バイアスです。 これらは人口の大多数に固有のものですが、個人やシナリオによって影響の程度は異なります。 これらは、脳内の自然な、そうでなければ価値のあるプロセスを利用する状況と考えてください。 上記の色の例では、私たちの脳が光と影の存在を自然に説明できるのは良いことです。 ただし、知覚が歪む結果になります。 同じことが次の例にも当てはまります—どちらの行が短いですか？

（画像出典：Brain Bashers）

バイアスには無数のサブタイプがあり、現代のマーケターにとって最も関連性のあるもののいくつかを探求します。

• 誤解と誤解。 また、メトリックの真の「意味」を誤解する原因となる一種のバイアスだと思います。 最新のテクノロジーのおかげで、10年前に考えられていたよりもはるかに多くのデータにアクセスできます。 これは、すべてのデータポイントに明確な定義があること、または理解しやすいことを意味するわけではありません。 多くの類似した指標は類似した名前を共有していますが、キャンペーンに関して非常に異なるビューを提供します。 同様に、チームメンバー間の1つの誤解は、同じアイデアの非常に異なる解釈につながる可能性があります。

（画像出典：コネキシン）

指標の解釈に影響を与える可能性のある最も一般的な認知バイアスのいくつかを見てみましょう。

認知バイアス

このリストは包括的ではありません。 あなたの推論、社会的行動、さらにはあなたの記憶にさえ影響を与える可能性のある驚くべき数の認知バイアスがあります。 しかし、私はあなたの心がマーケティング結果を見つけ、分析し、解釈する方法に影響を与える可能性のあるバイアスの大部分を捉えました。 各サブセクションでは、それを補うために使用できるバイアスと詳細な戦略について説明します。

確証バイアス

最初は、最も一般的に認識されている認知バイアスの1つである確証バイアスです。 この現象は、個人が特定の信念に落ち着くと、その信念を「確認」するための情報を探したり、支持したり、その信念と矛盾する情報を回避および/またはデメリットしたりすることを意味します。 たとえば、しばらく前にソーシャルメディアでセンセーションを巻き起こした奇妙なドレスを考えてみましょう。

（画像ソース：LinkedIn）

中央の写真はオリジナルで、両側の2つが異なる照明とフィルターを備えたドレスを示しています。 真ん中の写真は、それを金と白または青と黒のいずれかとして説明する応答を生成しました。 ある定義に遭遇したユーザーは、写真の視覚情報があいまいであることに気づかずに、ドレスをそれらの色であると見なすことがよくありました。

マーケティングキャンペーンのコンテキストでは、これは、戦略の1つについて事前に結論を出したときに発生する可能性があります。 たとえば、新しいコンテンツ戦略に多くの時間とお金を投資したため、新しいコンテンツ戦略がうまく機能していると考えるかもしれません。 次に、この仮定を確認するデータポイントのみを見ることができます。 より多くのコメントを受け取り、新しい会話を引き起こしているとしましょう。 ただし、オーガニックトラフィック数の減少など、矛盾するデータポイントを無視または見落とす可能性があります。

これを補うために、戦略を具体化する前に、成功を判断するために測定するメトリックを選択します。 次に、この一連の指標との一貫性を保ち、数値が本能と矛盾する場合でも、分析において可能な限り客観的であり続けます。

選択バイアス

選択バイアスは通常、調査に追いやられます。調査は、偏りがなく効果的であると見なされるために、参加者の十分なランダムなサンプルに依存します。 選択バイアスは、参加者のプールが結果を一方向または別の方向に傾けることにつながる不適切な手順です。 たとえば、全国レベルの調査のためにアイダホの人々にインタビューするだけの場合、アイダホの居住者を不釣り合いに表す回答を受け取ることになります。

マーケティングキャンペーンの調査（視聴者のコンテンツ設定に関するデータの収集など）を実施している場合、ここで考えられる影響は明らかです。参加者の狭いプールまたは偏ったプールを選択すると、データは本質的に信頼できなくなります。 ただし、これはGoogleAnalyticsで取得する可能性のあるデータにも当てはまります。

たとえば、さまざまなセクションをざっと見て回っている場合、「一般的な」トラフィックが離れる前に平均3つの内部ページにアクセスしていることに気付くかもしれません。 このことから、あなたのサイトは人々をさらに引き付けるのに効果的であるという結論を出すことができますが、あなたのソーシャルトラフィックだけはどうでしょうか？ ソーシャルビジターが最初のページの後で頻繁にバウンスする場合は、ブログ投稿（または他のソーシャルリンク）がその好奇心を刺激するのにそれほど効果的ではないことを示している可能性があります。

固定

アンカー効果は、特定のイベント（またはこの場合は特定のメトリック）に遭遇する前に遭遇するものと関係があります。 私たちの心は比較のために結ばれているので、数値を聞くと、たとえそれらの数値が完全に無関係であっても、私たちは即座に将来の数値をそれに比較します。

例として、次の漫画を見てください。

（画像出典：富の情報学）

両方の参加者は、基本的に乱数（SSNの最後の桁）を生成しています。 同じボトルのワインについて何を見積もるかを尋ねられたとき、番号が大きい人は一般的にそれをより高い値と見積もっています。

これは、メトリクスレポートでも発生する可能性があります。 たとえば、最近、マーケティングキャンペーンに簡単な変更を加えた後、ROIが300％向上したという記事を読んだとします。 自分のトラフィックの30％の増加率に気付いた場合、それはかなり低いと思うかもしれません。 逆に、コンバージョン率が非常に低い（ほんの数パーセントなど）と誰かが不満を言うのを聞いた場合、30％の成長率はかなり見栄えがするかもしれません。

不合理なエスカレーション

約束の拡大としても知られる不合理な拡大は、指標の報告や解釈の方法とは関係がなく、そこからの結論をどうするかというバイアスです。 このバイアスの下では、過去に関連する弱い行動をとったことがある場合、個人は強い行動をとる可能性が高くなります。

典型的な例は、1ドル札がグループの前に競売にかけられる「ドルオークション」ゲームです。 誰でも好きな金額をドルで入札できます。 ゲームの終了時に、勝者は入札した金額に応じて1ドル札を受け取りますが、1つのひねりがあります。つまり、2位のフィニッシャーは、ドルを受け取らずに最終入札を競売人に支払わなければなりません。 常に、入札は1ドル紙幣のドル価値をはるかに超えてエスカレートします。 これは、特定のアイデアまたは特定の戦略にコミットすると、ある時点で不合理になったとしても、「もう少し」だけ段階的に投資するのは簡単だからです。

ここでの実用的なポイントは何ですか？ たとえば、特定のマーケティング戦略に何ヶ月も投資していて、まともな結果が得られたとしましょう。しかし、過去数か月は、それでもほとんど破れないほど遅くなっています。 不合理なエスカレーションバイアスは、将来の利益の証拠がなくても、すでにここまで来ているので、投資を続ける必要があります。 このバイアスを打ち負かす唯一の方法は、各戦略の長所と短所を比較検討することです。これは、慣れ親しんだ戦略であっても、客観的で、できれば数値的な証拠を使用して行うことです。

自信過剰効果

私たち全員が必死にそして取り返しのつかないほど自信過剰です。 私はあなたの自尊心やさまざまな社会的状況におけるあなたの快適さのレベルについて話しているのではありません。 私はあなた自身の認識を推定するあなたの傾向について話している。 ほぼすべてのシナリオで、意思決定と質問への回答が平均よりも優れていると誰もが信じています。

このため、マーケターは、実際よりもデータ分析についてよく知っていると信じ、実際よりも優れた意思決定者であると信じていることがよくあります。 何が起こるかというと、マーケティング担当者はデータを見て、それについて結論を出し、他の可能性を探ることなくその結論に固執します。 一般に、未知数が多すぎて、1つの決定的な結論を保持することはできません。

これを補うために、あなたの分析と議論により多くの心を持ってきてください。 一人一人が自分の分析能力に自信過剰になりますが、一緒になって、お互いの弱点を補い、より均一な結論に達することができます。

本質主義

本質主義は複雑な認知バイアスであり、私たちの生活に深く、時には恐ろしい方法で浸透します。 その名前は、複雑なトピックやアイデアを最も重要なものにまで減らすという人間の自然な傾向を反映しているため、「エッセンス」という語源に由来しています。 これは、抽象化が難しく、習得が不可欠な学習と開発の初期段階では重要ですが、後の人生では、他のことについて知っていることに基づいて物、場所、人を分類するという厄介な傾向があります。場所、そして人々。 それは、ステレオタイプと偏見に少なくとも部分的に責任があります。

それほど深刻ではない犯罪では、本質主義は、マーケターに特定のタイプのメトリックを過度に一般化または分類させる原因にもなります。 たとえば、バウンス率は本質的に「悪い」と考えているため、バウンス率は常に低くする必要があります。ただし、最初からターゲット人口統計に含まれていない場合は、バウンスする人は良いことかもしれません。

心がこの方向にさまようのを止める簡単な方法はありませんが、すべてのメトリックを正と負の両方の特性を持つものとして扱うことで、中立性を目指して努力することができます。 普遍的に「良い」または「悪い」位置にそれを減らそうとせずに、それが何であるかについて各メトリックを見てください。 これは、定性的で、時には予測できないユーザーの行動に関連する特性にとって特に重要です。

楽観バイアス

（画像出典：Masmi）

楽観バイアスがどのようなものかは誰もが知っていると思います。 私たちは皆、あるアプリケーションでそれを感じました、そして私たちのほとんどは私たちの日常生活を通してそれをまだ経験しています。 いいえ、これは一般的に自分を「楽観主義者」と「悲観主義者」のどちらと見なすかとは関係ありません。代わりに、ほとんどの人に当てはまる十分に文書化された心理的現象です。

ここでの最大の効果は、特にまれな場合に、人々が悪いイベントを経験する可能性が平均よりも低いと本質的に信じていることです。 ほとんどの人は、自分が奪われるとか、家が火事になるとか、仕事を失うとは決して思っていません。 しかし、人々はまだそうしています。

マーケティングの世界では、これは通常PR災害を指します。 ほとんどのブランドは、ソーシャルメディアの統計が、以前に行った愚かなコメントのためにタンキングしている、またはオーガニックトラフィックの減少が深刻なペナルティのためである可能性があると考えているという考えを決して考え直しません。 事実、これらのことは、賢く、よく計画されたブランドや戦略にも起こります。 ここでの可能性から自分を数えないでください。

グループアトリビューションエラー

基本的なグループアトリビューションエラーは、1人の人物の行動を確認し、その人物の特性をグループ全体に即座に投影すると発生します。 たとえば、バーでは、近くのテーブルに人々のグループがいるのを目にするかもしれませんが、そのうちの1人は特に不快で、叫び声を上げています。 その場合、多くの人は、1人の個人だけでなく、グループ全体が不快であるとすぐに思い込みます。

レポートの意味では、これは、測定の幅や事例証拠のインスタンスを使用するかどうかによっても当てはまります。 たとえば、ノックアウトコンテンツを作成し、少数のユーザーが積極的にコメントしたとします。 一般的に、コメントはあなたの作品が読者にとって興味深く、または十分に価値があることを示す良い兆候ですが、グループ全体でこの仮定を立てることができますか、それともあなたがたまたま引っ掛かったのはほんの一握りの変人でしたか？

これは、少数の母集団のサンプルが本質的に役に立たないということではありません。それらは価値があり、全体を表すことができます。 覚えておくべき重要なことは、それらが常に全体を表すとは限らないということです。より大きなサンプルを見て、これを補う必要があります。

（画像出典：Rad Group）

これらの偏見のほとんどの結論は、額面通りに何かをとったり、本能を過度に信頼したりしてはならないということです。 あなたの本能のほとんどは、進化的に有利な認知機能に基づいています。つまり、統計分析の論理と数学に関しては、私たちの心は信頼できません。 二次的な精査ですべてを扱います。

誤解と誤解

これらすべての認知バイアスが十分ではなかったかのように、メトリックを正確に定義することすらできない場合があります。 確証バイアスを忘れてください。ある指標を別の指標と考えて見ている場合、とにかく数値が間違っています。 このセクションは、Webトラフィックとソーシャルメディアメトリックの最も一般的な混乱のポイントのいくつかを明らかにするように設計されていますが、間違いはありません。これは包括的ではありません。 測定するすべてのメトリックの解釈を再確認するのはあなた自身の責任です。 1つの異なる単語でさえ、構成全体を危険にさらす可能性があります。

グーグルアナリティクス

Google Analyticsは無料で、ナビゲートしやすく、信頼性がありますが、それが常に簡単であるとは限りません。 ここで見つかる可能性のあるいくつかの不一致を見てください。

• バウンス率と終了率。 概念的に考えてみると、バウンス率とエグジット率は同じように聞こえます。 これらはAnalyticsのデフォルトのダッシュボード上で隣り合っていますが、以下に示すように、大きく異なる可能性があります。 基本的に、終了率は、問題のページが最後のセッションであったユーザーにのみ適用されます。 バウンス率とは、問題のページが最初で唯一のセッションであったユーザーを指します。

• 訪問者、訪問、およびページビュー。 訪問とページビューの違いは何ですか？ 基本的に繰り返さずに教えてもらえますか？ 実は、「訪問」は、ユーザーが外部URLからWebサイトにアクセスしたときに発生し、そのユーザーが30分以上非アクティブになったとき（またはサイトを離れたとき）に終了します。 一方、ページビューは、ユーザーがサイトのページをロード（またはリロード）するたびにカウントされます。 したがって、1回のエクスペリエンスを1回の訪問と複数のビューとしてカウントすることができます。 訪問は「セッション」とも呼ばれます。

• セグメンテーション。 トラフィックを不適切にセグメント化した場合（またはまったくセグメント化していない場合）、定義されたメトリックを誤って解釈することも簡単です。 「一般ユーザー」を見たい場合もあれば、検索やソーシャルメディアであなたを見つけたユーザーなど、より具体的なものにドリルダウンしたい場合もありますが、違いを知ることは重要です。 ダイレクトトラフィックとオーガニックトラフィックの結果がどのように異なるかを見てみましょう。

• 内部トラフィック。 また、Google Analyticsで内部トラフィックを報告できるようにすることで、数値を歪めている可能性があります。 技術的には、ここでメトリックの意味を誤解していませんが、実際にサイトにアクセスしているユーザーの数を大幅に過大評価している可能性があります。 幸いなことに、毎日サイトにアクセスするすべての同僚やパートナーを追跡できないようにするフィルターを簡単に設定できます（ただし、ターゲットの人口統計の一部ではありません）。

開始するには、[管理]タブに移動し、[フィルター]を選択します。

これにより、新しいフィルターを「作成」する機会が与えられます。 選択できるフィルターの種類はいくつかありますが、通常は、IPアドレスまたはISP情報に基づいてユーザーをフィルターするフィルターの種類を選択することをお勧めします。 これにより、Analyticsは指定したユーザーからの情報を追跡できなくなります。

• ナンバーゲーム。 最後に、数字は単なる数字であることを忘れないでください。 あなたのバウンス率は高いかもしれませんが、それは去ったすべての人があなたのページに興味がなかったという意味ではありません。 ソーシャルからのクリック率は良いかもしれませんが、それは人々があなたのコンテンツを気に入ったという意味ではありません。 すべてを客観的な指標に減らしたくなりますが、それらが何であるかについてそれらの客観的な指標を認識することは重要です。

ソーシャルメディア

次に、調査が必要なソーシャルメディアの指標がいくつかあります。

• いいね（またはフォロー）。 使用しているプラ​​ットフォームに関係なく、ブランドに関心を持っている人の数を示す指標がいくつかあります。 ほとんどのブランドは、フォロワーの数を自慢したり、もっと「いいね」が必要だと不平を言ったりして、この数字で繁栄しています。 ただし、このメトリックにだまされてはいけません。 それは人々があなたのブランドに対して実際にどのように感じているかを正確に反映していません。それは長期的にははるかに重要です。
• ページインサイト。 ほとんどのソーシャルプラットフォームは、ページインサイトなどを提供します。これにより、あなたの資料を閲覧またはクリックした人の数がわかります。 ここでは注意してください。 「印象」は、あなたの投稿を実際に見ている人と常に相関しているわけではありません。つまり、ニュースフィードに入力されていることを意味します。 漠然とした「クリック」は、投稿を報告する場合でも、あらゆる種類のやり取りを意味する可能性があります。 重要な結論を引き出す前に、これらの一見あいまいな指標が実際に何を意味するのかを掘り下げてください。また、すべてのソーシャルプラットフォームは少し異なることを忘れないでください。そのため、ここでは特定のプラットフォーム指標については掘り下げません。

（画像ソース：Facebook）

• エンゲージメント。 最後に、投稿の「いいね」、共有、コメントなどのエンゲージメントはすべて重要で価値がありますが、純粋に定量的な値に減らそうとしないでください。 たとえば、1,000株を獲得した記事は人気があると見なすことができますが、これは、それを共有した人々にどれほど大胆な印象を与えたかを反映していません。巧妙なタイトルだけで共有できた可能性があります。 同様に、これらの人々があなたのブランドのファンであることを確実に示すものとしてコメントを受け取らないでください。また、すべての「いいね」が誰かがあなたの作品を読んで楽しんだことを意味すると思い込まないでください。 これらのエンゲージメント指標を一粒の塩でとってください。

比較エラー

原則として、メトリックを相互に比較する方法は、最終的に到達する結論に対して大きな力を持っています。 たとえば、「リンゴからリンゴへ」の測定を行うことは非常に重要です。 特定の領域での進捗状況を評価する場合は、測定条件を可能な限り正確に再現する必要があります。 たとえば、1か月間のオーガニック訪問者のバウンス率を調べている場合、それを別の月のソーシャル訪問者のバウンス率と比較することはできません。 これは、リンゴとオレンジを比較するのに似ています。 問題の月やトラフィックのタイプなど、比較する指標間で1つの変数のみを許可します。2つを導入すると、比較が崩れます。

コミュニケーション

あなたのコミュニケーション能力は、他の人がどのように指標を解釈するかに強い影響を与えることを認識してください。 特定のメトリックをどのように読み取るべきかについての1つの間違った、または誤解を招く単語は、予見可能な将来のそのメトリックの人の解釈を損なう可能性があります。 これはクライアントにとって特に重要です。 可能な限り明確で客観的な見方をしてもらいたいので、最初から勤勉で一貫性を保ち、マーケティング指標の全体像を正確に把握できるようにします。

ユーティリティと価値

私が取り組む必要のある測定と分析の有用性と価値に関して、2つの重要なポイントがあります。 これまでのところ、私のガイドでは、測定値が本質的に不正確である、または測定する価値がないと信じているかもしれませんが、これは事実とはほど遠いものです。 あなたのビジネスを存続させたいのであれば、測定と分析は非常に重要です。 本当に重要なのは、どのようにアプローチするかです。

まず、測定は客観的である場合にのみ価値があります。 さらに悪いことに、客観的であるのは非常に困難です（私の認知バイアスのリストで見たように）。 本能や先入観を引き継ぐことを許可すると、メトリックは鏡のようになり、見たいものだけが表示されます。 データは、自己肯定の手段ではなく、重要な質問に答えるためのツールである必要があります。

第二に、すべてを数字に基づいてはいけません。 数字は客観的です、それは本当です、しかし現代の技術のおかげで、数字が多すぎます。 データを操作してほとんど何でも伝えることができます。人間の不完全さのおかげで、何かについて完全に偏りのない客観的な結論を出すことは事実上不可能です。 ここで重要なのは、健全な自信を維持することです。 メトリックと数値を自由に使用して結論を​​導き出してください。ただし、心の奥底には常に疑問が残るはずです。 分析は完璧ではありません。 それを受け入れます。

最終的なポイント

私の望みは詳細で価値のあるガイドを作成することでしたが、これは本質的に包括的なガイドではないことを私は知っています。 人間の偏見とマーケティングの誤りの傾向に関する真に包括的なガイドを作成するには、私が持っているよりもはるかに多くのリソースが必要であり、おそらく、現在私たちが持っているよりも人間の心についての知識が必要です。

このガイドから重要なポイントが1つあるとすれば、それは次のとおりです。データの信頼性がどれほど高くても、解釈には人間の心が必要であり、人間の心は誤りです。 この誤りを減らすことはできますが（必要に応じて）、排除することはできません。代わりに、それを期待し、補償し、SEOリンク構築キャンペーンを妥協させないでください。