ความลำเอียงในการรายงาน SEO: วิธีคงวัตถุประสงค์เกี่ยวกับข้อมูลการตลาดออนไลน์

มนุษย์ไม่ใช่นักคิดที่สมบูรณ์แบบ เราชอบที่จะจินตนาการว่าตัวเองเป็นนักแก้ปัญหาที่มีเหตุผลและตรงไปตรงมา แต่ความจริงก็คือ ส่วนใหญ่เรามักมีปัญหากับอคติที่ซ่อนอยู่และความเข้าใจผิดที่บิดเบือนการตีความของเราแม้แต่ข้อมูลที่เป็นกลางที่สุด เมื่อเราดูชุดข้อมูลหรือสังเกตบางสิ่งในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติ เราจะสร้างการตัดสินที่เป็นรูปธรรม จากนั้นกำหนดรูปแบบปฏิสัมพันธ์ของเรากับรายการเหล่านั้น และจากมุมมองที่ใช้งานได้จริง เราทำได้ดี สมองของมนุษย์มีวิวัฒนาการมาเพื่อตรวจจับรูปแบบได้ง่าย ๆ เป็นกลไกในการเอาชีวิตรอด

กลไกนี้ละเอียดอ่อนเกินไปและมีข้อบกพร่อง ส่งผลให้เกิดอคติหลายอย่างที่ฉันกำลังจะมองข้ามไป ในชีวิตประจำวันของเรา ข้อมูลเหล่านี้อาจไม่ส่งผลกระทบมากนัก แต่ในด้านการตลาดและการโฆษณา ข้อมูลวัตถุประสงค์เป็นสิ่งสำคัญ หากความลำเอียงเหล่านี้ส่งผลต่อการตีความของคุณในชุดข้อมูลที่เป็นวัตถุประสงค์ คุณอาจจบลงด้วยการนำเสนอข้อมูลที่ผิดพลาดต่อลูกค้าของคุณ หรือแย่กว่านั้นคือ การปรับแคมเปญของคุณให้เติบโตไปในทิศทางที่ผิด

เหตุใดการชดเชยอคติจึงสำคัญ

โชคดีที่คุณไม่จำเป็นต้องเป็นทาสของอคติ ไม่มีทางที่จะตั้งโปรแกรมสมองใหม่และหลีกเลี่ยงมันทั้งหมด แต่มีกลยุทธ์ที่คุณสามารถนำไปใช้เพื่อทำให้อคติเหล่านี้ส่งผลต่องานของคุณได้ยากขึ้น คิดว่ามันเป็นระบบแต้มต่อหรือปรับ; ตัวอย่างเช่น หากคุณรู้ว่าลมกำลังพัดไปทางทิศตะวันออกบนสนามกอล์ฟ คุณอาจจัดตำแหน่งการยิงของคุณไปทางทิศตะวันตกของตำแหน่งที่คุณต้องการให้ลูกบอลไปจริงๆ สิ่งนี้ไม่ได้กำจัดลมเป็นปัจจัยหนึ่ง แต่ช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยการปรับเพียงเล็กน้อยเท่านั้น มิฉะนั้น การยิงของคุณจะพุ่งออกไปทางทิศตะวันออกของตำแหน่งที่คุณต้องการลงจอด

มีปัญหาใหญ่ประการหนึ่งเกี่ยวกับคำอุปมาเรื่องกอล์ฟนี้ และนั่นคือความจริงที่ว่าคุณจะรู้ว่าการยิงของคุณอยู่นอกเส้นทางเมื่อคุณทำเสร็จแล้ว ในขอบเขตการตลาด หากคุณตีความเมตริกของคุณไม่ถูกต้อง คุณอาจไม่มีวันได้เรียนรู้ข้อเท็จจริงนี้

ดูภาพลวงตานี้เป็นการสาธิตที่มีประสิทธิภาพว่าอคติสามารถรบกวนจิตใจของคุณได้อย่างไร:

(ที่มาของภาพ: Nerdist)

เปรียบเทียบสี่เหลี่ยมตรงกลางของแผงด้านข้างกับสี่เหลี่ยมตรงกลางของแผงด้านบน คนส่วนใหญ่มักจะโต้แย้งว่าสี่เหลี่ยมด้านข้างดูเหมือนจะเป็นสีส้มสดใส ในขณะที่สี่เหลี่ยมด้านบนดูเหมือนจะเป็นสีน้ำตาลหม่น ถ้าผมหยุดเขียนตรงนี้ หลายๆ คนคงยังเชื่ออย่างนั้น

อย่างไรก็ตาม ความจริงก็คือสี่เหลี่ยมทั้งสองมีสีเดียวกันทุกประการ หากคุณปกปิดสี่เหลี่ยมสีรอบๆ ซึ่งหลอกล่อให้สมองของคุณชดเชยสภาพแสงมากเกินไป คุณจะเห็นว่าสิ่งนี้เป็นจริง กระบวนการนี้เป็น "การแก้ไขอคติ" แบบที่ฉันกำลังพูดถึง หากไม่มีข้อมูลดังกล่าว คุณจะตีความข้อมูลของคุณผิด แต่ด้วยข้อมูลนี้ คุณจะได้ข้อสรุปที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ประเภทของอคติ

มีอคติสองประเภทที่ฉันจะกล่าวถึงในคู่มือนี้ แม้ว่าประเภทที่สองจะไม่ใช่ "อคติ" ในทางเทคนิคในคำจำกัดความที่เป็นทางการ ทั้งสองอย่างสามารถมีผลอย่างมากต่อวิธีที่คุณเห็นและตีความข้อมูล ดังนั้น คุณจะต้องพิจารณาทั้งสองอย่างทุกครั้งที่คุณวัดหรือรายงานตัวชี้วัดสำหรับแคมเปญหนึ่งๆ

• อคติทางปัญญา ประเภทแรกคืออคติทางปัญญาแบบคลาสสิก สิ่งเหล่านี้มีอยู่ในประชากรส่วนใหญ่ แม้ว่าจะมีระดับอิทธิพลที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบุคคลและสถานการณ์ คิดว่าสิ่งเหล่านี้เป็นสถานการณ์ที่ใช้ประโยชน์จากกระบวนการทางธรรมชาติหรือมีคุณค่าในสมอง ในตัวอย่างสีด้านบน เป็นสิ่งที่ดีที่สมองของเราสามารถอธิบายการมีอยู่ของแสงและเงาได้อย่างเป็นธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม มันส่งผลให้เกิดการรับรู้ที่เบ้ เช่นเดียวกับตัวอย่างต่อไปนี้—บรรทัดใดสั้นกว่ากัน

(ที่มาของภาพ: Brain Bashers)

มีอคติประเภทย่อยนับไม่ถ้วน และฉันจะสำรวจบางประเภทที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับนักการตลาดยุคใหม่

• ความเข้าใจผิดและการตีความผิด. ฉันยังถือว่ามันเป็นความลำเอียงที่ทำให้เราตีความ "ความหมาย" ที่แท้จริงของเมตริกผิด ด้วยเทคโนโลยีที่ทันสมัย ​​เราสามารถเข้าถึงข้อมูลได้มากกว่าที่เราคิดเมื่อทศวรรษที่แล้ว ไม่ได้หมายความว่าทุกจุดข้อมูลมีคำจำกัดความที่ชัดเจน หรือเข้าใจง่าย เมตริกที่คล้ายคลึงกันหลายตัวมีชื่อคล้ายกัน แต่มีมุมมองที่แตกต่างกันมากเกี่ยวกับแคมเปญของคุณ ในทำนองเดียวกัน การสื่อสารที่ผิดพลาดระหว่างสมาชิกในทีมอาจนำไปสู่การตีความแนวคิดเดียวกันที่แตกต่างกันมาก:

(ที่มาของภาพ: Connexin)

เริ่มต้นด้วยการดูอคติทางปัญญาที่พบบ่อยที่สุดบางส่วนที่อาจส่งผลต่อการตีความเมตริกของคุณ

อคติทางปัญญา

รายการนี้ไม่ครอบคลุม มีอคติทางปัญญาจำนวนหนึ่งที่น่าตกใจที่อาจส่งผลต่อการใช้เหตุผล พฤติกรรมทางสังคม และแม้กระทั่งความจำของคุณ อย่างไรก็ตาม ฉันได้จับความอคติส่วนใหญ่ที่อาจส่งผลต่อการค้นหา วิเคราะห์ และตีความผลลัพธ์ทางการตลาดของจิตใจของคุณ ในแต่ละส่วนย่อย ฉันจะอธิบายความลำเอียงและกลยุทธ์รายละเอียดที่คุณสามารถใช้เพื่อชดเชยได้

อคติยืนยัน

อย่างแรกคืออคติการยืนยัน ซึ่งเป็นหนึ่งในอคติทางปัญญาที่เป็นที่รู้จักมากที่สุด ปรากฏการณ์นี้ถือได้ว่าเมื่อบุคคลได้ตกลงบนความเชื่อที่เฉพาะเจาะจงแล้ว พวกเขาจะค้นหาและ/หรือสนับสนุนข้อมูลใดๆ ที่นำไปสู่การ "ยืนยัน" ความเชื่อนั้น และหลีกเลี่ยงและ/หรือลบล้างข้อมูลใดๆ ที่ขัดแย้งกับความเชื่อนั้น ตัวอย่างเช่น ลองสวมชุดแปลก ๆ ที่โด่งดังไปทั่วโซเชียลเมื่อนานมาแล้ว:

(ที่มาของภาพ: LinkedIn)

ภาพตรงกลางเป็นภาพต้นฉบับ โดยทั้งสองข้างจัดแสดงชุดเดรสที่มีแสงและฟิลเตอร์ต่างกัน รูปกลางสร้างการตอบสนองโดยอธิบายว่าเป็นสีทองและสีขาวหรือสีน้ำเงินและสีดำ ผู้ใช้ที่พบกับคำจำกัดความหนึ่งมักจะมองว่าชุดนั้นเป็นสีเหล่านั้น โดยไม่ทราบว่าข้อมูลภาพในภาพมีความคลุมเครือ

ในบริบทของแคมเปญการตลาด สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้เมื่อคุณได้สรุปเกี่ยวกับหนึ่งในกลยุทธ์ของคุณล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น คุณอาจสันนิษฐานว่ากลยุทธ์เนื้อหาใหม่ของคุณกำลังไปได้สวยเพราะคุณทุ่มทั้งเวลาและเงินไปกับมัน จากนั้นคุณอาจดูเฉพาะจุดข้อมูลที่ยืนยันสมมติฐานนี้ สมมติว่าคุณได้รับความคิดเห็นมากขึ้นและจุดประกายการสนทนาใหม่ๆ แต่คุณอาจละเลยหรือมองข้ามจุดข้อมูลที่ขัดแย้งกัน เช่น จำนวนการเข้าชมที่เกิดขึ้นเองที่ต่ำกว่า

เพื่อชดเชยสิ่งนี้ ให้เลือกเมตริกที่คุณจะวัดเพื่อกำหนดความสำเร็จก่อนที่คุณจะวางแผนกลยุทธ์ จากนั้น ให้คงความสอดคล้องกับชุดเมตริกนี้และคงวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แม้ว่าตัวเลขจะขัดแย้งกับสัญชาตญาณของคุณก็ตาม

เลือกอคติ

อคติในการคัดเลือกมักจะถูกผลักไสให้เป็นแบบสำรวจ ซึ่งขึ้นอยู่กับกลุ่มตัวอย่างที่สุ่มตัวอย่างเพียงพอ เพื่อที่จะได้รับการพิจารณาว่าเป็นกลางและมีประสิทธิภาพ อคติในการคัดเลือกอาจเป็นขั้นตอนที่ไม่เหมาะสมซึ่งนำไปสู่กลุ่มผู้เข้าร่วมที่เอียงผลลัพธ์ไปในทิศทางเดียวหรืออีกทางหนึ่ง ตัวอย่างเช่น หากคุณสัมภาษณ์เฉพาะผู้คนในไอดาโฮเพื่อทำแบบสำรวจระดับชาติ คุณจะได้รับคำตอบที่แสดงถึงผู้อยู่อาศัยในไอดาโฮอย่างไม่สมส่วน

หากคุณกำลังทำแบบสำรวจสำหรับแคมเปญการตลาดของคุณ (เช่น การรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการตั้งค่าเนื้อหาของผู้ชมของคุณ) ผลกระทบที่เป็นไปได้ที่นี่จะชัดเจน หากคุณเลือกกลุ่มผู้เข้าร่วมที่แคบหรือเบี้ยว ข้อมูลของคุณจะไม่น่าเชื่อถือโดยเนื้อแท้ แต่สิ่งนี้ยังใช้กับข้อมูลที่คุณอาจดึงใน Google Analytics ด้วย

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังสำรวจไปยังส่วนต่างๆ คุณอาจพบว่าการเข้าชม "ทั่วไป" ของคุณเข้าชมหน้าเว็บภายในสามหน้าโดยเฉลี่ยก่อนออกเดินทาง จากนี้ คุณสามารถสรุปได้ว่าไซต์ของคุณมีประสิทธิภาพในการดึงดูดผู้คนให้เข้ามามากขึ้น แต่แล้วการเข้าชมทางสังคมของคุณล่ะ หากผู้เยี่ยมชมโซเชียลของคุณมักจะตีกลับหลังจากหน้าแรก อาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ว่าโพสต์ในบล็อกของคุณ (หรือลิงก์โซเชียลอื่นๆ) ไม่ได้ผลในการกระตุ้นความอยากรู้นั้น

ทอดสมอ

เอฟเฟกต์การยึดมีผลทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่คุณพบก่อนที่จะพบเหตุการณ์บางอย่าง (หรือในกรณีนี้คือตัวชี้วัดบางอย่าง) เนื่องจากความคิดของเรามีสายสำหรับการเปรียบเทียบ เมื่อใดก็ตามที่เราได้ยินค่าตัวเลข เราจะเปรียบเทียบค่าตัวเลขในอนาคตกับค่านั้นทันที แม้ว่าตัวเลขเหล่านั้นจะไม่เกี่ยวข้องกันโดยสิ้นเชิงก็ตาม

ดูการ์ตูนต่อไปนี้เป็นตัวอย่าง:

(ที่มาของภาพ: สารสนเทศความมั่งคั่ง)

ผู้เข้าร่วมทั้งสองสร้างตัวเลขสุ่ม ซึ่งเป็นหลักสุดท้ายของ SSN เมื่อถูกถามว่าพวกเขาจะประมาณค่าไวน์ที่เหมือนกันหนึ่งขวดว่าอย่างไร ผู้ที่มีจำนวนมากกว่ามักจะประเมินว่าไวน์นั้นมีมูลค่าสูงกว่า

สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้ในการรายงานตัวชี้วัดของคุณเช่นกัน ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณเพิ่งอ่านบทความที่มีการปรับปรุง ROI ถึง 300 เปอร์เซ็นต์ หลังจากทำการเปลี่ยนแปลงง่ายๆ ในแคมเปญการตลาด หากคุณสังเกตเห็นอัตราการเติบโต 30 เปอร์เซ็นต์ในการเข้าชมของคุณเอง คุณอาจคิดว่ามันค่อนข้างต่ำ ในทางกลับกัน หากคุณได้ยินคนบ่นเกี่ยวกับอัตราการแปลงที่ต่ำมาก เช่น เศษเสี้ยวของเปอร์เซ็นต์ ตัวเลขการเติบโต 30 เปอร์เซ็นต์นั้นอาจเริ่มดูดีทีเดียว

การยกระดับอย่างไม่มีเหตุผล

การยกระดับอย่างไม่มีเหตุผล ซึ่งบางครั้งเรียกว่าการเพิ่มความมุ่งมั่น เป็นอคติที่ไม่เกี่ยวข้องกับวิธีรายงานหรือตีความเมตริกของคุณ และอีกมากมายเกี่ยวกับสิ่งที่คุณทำกับข้อสรุปจากที่นั่น ภายใต้อคตินี้ ปัจเจกบุคคลมีโอกาสที่จะกระทำการที่รุนแรงมากขึ้น หากพวกเขาเคยกระทำการที่อ่อนแอที่เกี่ยวข้องในอดีต

ตัวอย่างทั่วไปคือเกม "การประมูลดอลลาร์" ซึ่งมีการประมูลธนบัตรหนึ่งดอลลาร์ก่อนกลุ่ม ทุกคนสามารถเสนอราคาจำนวนเท่าใดก็ได้ที่ต้องการสำหรับเงินดอลลาร์ ในตอนท้ายของเกม ผู้ชนะจะได้รับเงินหนึ่งดอลลาร์สำหรับจำนวนเงินที่พวกเขาเสนอราคา แต่มีจุดพลิกผัน — หมัดเด็ดอันดับสองจะต้องจ่ายการประมูลครั้งสุดท้ายให้กับผู้ประมูลโดยไม่ได้รับเงินดอลลาร์เป็นการตอบแทน การเสนอราคาเพิ่มขึ้นอย่างสม่ำเสมอเกินกว่ามูลค่าดอลลาร์ของธนบัตรหนึ่งดอลลาร์ นี่เป็นเพราะเมื่อคุณมุ่งมั่นกับแนวคิดบางอย่างหรือกลยุทธ์บางอย่าง การลงทุนแบบค่อยเป็นค่อยไปเพียงแค่ “เพิ่มอีกหน่อย” แม้ว่ามันจะไม่มีเหตุผลในบางจุดก็ตาม

Takeaway ที่เป็นประโยชน์ที่นี่คืออะไร? สมมติว่าคุณได้ลงทุนในกลยุทธ์ทางการตลาดบางอย่างมาเป็นเวลาหลายเดือนแล้ว และคุณได้เห็นผลลัพธ์ที่ดีแล้ว แต่ช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมานั้นช้ามากจนคุณแทบจะไม่สามารถทำลายมันได้เลย อคติที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่สมเหตุสมผลจะทำให้คุณต้องลงทุนต่อไป เนื่องจากคุณมาไกลถึงขนาดนี้แล้ว แม้ว่าจะไม่มีข้อพิสูจน์ถึงผลประโยชน์ในอนาคตก็ตาม วิธีเดียวที่จะเอาชนะอคตินี้ได้คือการชั่งน้ำหนักข้อดีและข้อเสียของแต่ละกลยุทธ์ แม้กระทั่งกลยุทธ์ที่คุณคุ้นเคย โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นหลักฐานเชิงตัวเลข

ผลกระทบจากความมั่นใจมากเกินไป

พวกเราทุกคนหมดหวังและหมดความมั่นใจเกินควร ฉันไม่ได้พูดถึงความภาคภูมิใจในตนเองหรือระดับความสะดวกสบายของคุณในสถานการณ์ทางสังคมต่างๆ ฉันกำลังพูดถึงแนวโน้มของคุณในการประเมินการรับรู้ของคุณเอง ทุกคนเชื่อว่าพวกเขาเก่งกว่าคนทั่วไปในการตัดสินใจและตอบคำถามในแทบทุกสถานการณ์

ด้วยเหตุนี้ นักการตลาดจึงมักจะเชื่อว่าพวกเขารู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าที่เป็นจริง และเชื่อว่าตนเองเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ดีกว่าที่เป็นจริง สิ่งที่เกิดขึ้นคือ: นักการตลาดจะดูข้อมูล สร้างข้อสรุปเกี่ยวกับข้อมูล จากนั้นยึดข้อสรุปนั้นโดยไม่สำรวจความเป็นไปได้อื่นๆ โดยทั่วไป มีสิ่งที่ไม่ทราบจำนวนมากเกินกว่าจะสรุปได้เพียงข้อเดียว

เพื่อชดเชยสิ่งนี้ ให้นำความคิดมาสู่การวิเคราะห์และการอภิปรายของคุณมากขึ้น แต่ละคนจะมั่นใจมากเกินไปเกี่ยวกับความสามารถในการวิเคราะห์ของตนเอง แต่คุณจะสามารถชดเชยจุดอ่อนของกันและกันและได้ข้อสรุปที่สม่ำเสมอมากขึ้น

สิ่งจำเป็น

Essentialism เป็นอคติทางปัญญาที่ซับซ้อนซึ่งแทรกซึมชีวิตของเราอย่างลึกซึ้งและบางครั้งก็น่ากลัว ชื่อมาจากรากศัพท์คำว่า "แก่นแท้" เพราะสะท้อนถึงแนวโน้มตามธรรมชาติของมนุษย์ที่จะลดหัวข้อและความคิดที่ซับซ้อนลงจนถึงแก่นแท้ที่เปลือยเปล่าที่สุด นี่เป็นสิ่งสำคัญในช่วงเริ่มต้นของการเรียนรู้และการพัฒนา ซึ่งสิ่งที่เป็นนามธรรมนั้นยากและการได้มาซึ่งเป็นสิ่งจำเป็น แต่ต่อมาในชีวิต สิ่งนี้ทำให้เรามีแนวโน้มที่จะจัดหมวดหมู่สิ่งของ สถานที่ และผู้คนตามสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับสิ่งอื่น ๆ สถานที่ และผู้คน อย่างน้อยก็มีความรับผิดชอบบางส่วนสำหรับแบบแผนและอคติ

ในความผิดที่ร้ายแรงน้อยกว่ามาก ความสำคัญยังเป็นผู้รับผิดชอบในการทำให้นักการตลาดสรุปหรือจัดหมวดหมู่เมตริกบางประเภทมากเกินไป ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจเชื่อว่าอัตราตีกลับนั้น "ไม่ดี" โดยเนื้อแท้ ดังนั้น อัตราตีกลับควรต่ำกว่าเสมอ แม้ว่าผู้คนที่ตีกลับอาจเป็นสิ่งที่ดีหากพวกเขาไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มประชากรเป้าหมายของคุณตั้งแต่แรก

ไม่มีวิธีง่าย ๆ ที่จะหยุดความคิดของคุณไม่ให้หลงไปในทิศทางนี้ แต่คุณสามารถมุ่งมั่นสู่ความเป็นกลางโดยถือว่าทุกตัวชี้วัดมีลักษณะทั้งด้านบวกและด้านลบ ดูแต่ละตัวชี้วัดสำหรับสิ่งที่เป็นโดยไม่ต้องพยายามลดให้อยู่ในตำแหน่ง "ดี" หรือ "ไม่ดี" ในระดับสากล นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับลักษณะที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งมีคุณภาพและในบางครั้ง คาดเดาไม่ได้

มองในแง่ดีอคติ

(ที่มาของภาพ: Masmi)

ฉันคิดว่าเราทุกคนรู้ว่าอคติในแง่ดีเป็นอย่างไร เราทุกคนสัมผัสมันได้ในแอปพลิเคชั่นเดียว และพวกเราส่วนใหญ่ยังคงสัมผัสมันได้ตลอดชีวิต ไม่ สิ่งนี้ไม่เกี่ยวข้องกับการที่คุณคิดว่าตัวเองเป็น "คนมองโลกในแง่ดี" หรือ "คนมองโลกในแง่ร้าย" โดยทั่วไป แต่เป็นปรากฏการณ์ทางจิตวิทยาที่ได้รับการบันทึกไว้อย่างดีซึ่งใช้ได้กับคนส่วนใหญ่

ผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดที่นี่คือคนโดยเนื้อแท้เชื่อว่าพวกเขามีโอกาสน้อยกว่าค่าเฉลี่ยที่จะประสบเหตุการณ์เลวร้ายโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากพวกเขาหายาก คนส่วนใหญ่ไม่เคยคิดว่าพวกเขาจะถูกปล้น หรือว่าบ้านของพวกเขาจะถูกไฟไหม้ หรือพวกเขาจะตกงาน แต่คนก็ยังทำ

ในโลกการตลาด มักจะหมายถึงภัยพิบัติด้านการประชาสัมพันธ์ แบรนด์ส่วนใหญ่ไม่เคยคิดเลยสักนิดกับแนวคิดที่ว่าสถิติโซเชียลมีเดียของพวกเขากำลังแย่เพราะความคิดเห็นที่โง่เขลาที่พวกเขาทำไว้ก่อนหน้านี้ หรือเชื่อว่าการเข้าชมที่เกิดขึ้นเองของพวกเขาลดลงอาจเป็นเพราะการลงโทษที่ร้ายแรง ความจริงก็คือ สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้น แม้กระทั่งกับแบรนด์และกลยุทธ์ที่ชาญฉลาดและวางแผนมาอย่างดี อย่านับตัวเองออกจากความเป็นไปได้ที่นี่

ข้อผิดพลาดในการระบุแหล่งที่มา

ข้อผิดพลาดในการแสดงที่มาของกลุ่มพื้นฐานจะส่งผลเมื่อคุณเห็นพฤติกรรมของคนเพียงคนเดียว และแสดงลักษณะของบุคคลนั้นต่อทั้งกลุ่มในทันที ตัวอย่างเช่น ที่บาร์ คุณอาจเห็นกลุ่มคนที่โต๊ะใกล้ๆ และหนึ่งในนั้นน่ารังเกียจ ตะโกนและกรีดร้องเป็นพิเศษ หลายคนคงคิดทันทีว่าคนทั้งกลุ่มน่ารังเกียจ มากกว่าแค่คนเดียว

ในแง่การรายงาน สิ่งนี้สามารถนำไปใช้ได้ ขึ้นอยู่กับว่าการวัดของคุณกว้างแค่ไหน และคุณใช้หลักฐานที่เป็นประวัติการณ์ใดๆ หรือไม่ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณเขียนเนื้อหาที่น่าพิศวงและมีผู้ใช้จำนวนหนึ่งแสดงความคิดเห็นอย่างกระตือรือร้น โดยทั่วไป ความคิดเห็นเป็นสัญญาณที่ดีว่างานของคุณน่าสนใจหรือมีค่ามากพอที่ผู้อ่านจะมีส่วนร่วม แต่คุณสามารถตั้งสมมติฐานนี้กับทั้งกลุ่มได้ไหม หรือเป็นเพียงกลุ่มคนประหลาดที่คุณบังเอิญเจอ

นี่ไม่ได้หมายความว่ากลุ่มตัวอย่างเล็กๆ นั้นไร้ประโยชน์โดยเนื้อแท้—พวกมันสามารถมีค่า และพวกมันสามารถเป็นตัวแทนทั้งหมดได้ สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ก็คือ มันไม่ได้เป็นตัวแทนทั้งหมดเสมอไป และคุณต้องชดเชยสิ่งนี้ด้วยการดูตัวอย่างที่ใหญ่กว่า

(ที่มาของภาพ: The Rad Group)

สิ่งสำคัญที่สุดสำหรับอคติเหล่านี้คือคุณไม่ควรถือเอาอะไรเป็นมูลค่า หรือเชื่อสัญชาตญาณของตัวเองมากเกินไป สัญชาตญาณส่วนใหญ่ของคุณขึ้นอยู่กับฟังก์ชันการรู้คิดที่ได้เปรียบเชิงวิวัฒนาการ ซึ่งหมายความว่าเมื่อพูดถึงตรรกะและคณิตศาสตร์ของการวิเคราะห์ทางสถิติ จิตใจของเราไม่สามารถวางใจได้ ปฏิบัติต่อทุกอย่างด้วยการพิจารณาขั้นที่สอง

ความเข้าใจผิดและการตีความผิด

ราวกับว่าอคติทางปัญญาเหล่านั้นยังไม่เพียงพอ มีบางกรณีที่เราไม่ได้กำหนดเมตริกของเราอย่างถูกต้องด้วยซ้ำ ลืมความเอนเอียงการยืนยันไปได้เลย หากคุณกำลังดูเมตริกหนึ่งโดยคิดว่าเป็นอีกเรื่องหนึ่ง ตัวเลขของคุณก็ผิดอยู่ดี ส่วนนี้ออกแบบมาเพื่อขจัดความสับสนที่พบบ่อยที่สุดบางส่วนสำหรับการเข้าชมเว็บและเมตริกของโซเชียลมีเดีย แต่อย่าพลาด เรื่องนี้ยังห่างไกลจากความครอบคลุม คุณเป็นหนี้ตัวเองที่จะต้องตรวจสอบการตีความทุก ๆ เมตริกที่คุณวัดซ้ำอีกครั้ง แม้แต่คำที่ต่างกันเพียงคำเดียวก็สามารถประนีประนอมกับโครงสร้างทั้งหมดได้

Google Analytics

Google Analytics นั้นฟรี ใช้งานง่าย และเชื่อถือได้ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่ามันจะตรงไปตรงมาเสมอ ดูความคลาดเคลื่อนบางส่วนที่คุณอาจพบได้ที่นี่

• อัตราตีกลับและอัตราการออก หากคุณลองคิดตามแนวคิด อัตราตีกลับและอัตราการออกจะฟังดูเหมือนกัน พวกมันอยู่ติดกันบนแดชบอร์ดเริ่มต้นของ Analytics แต่ดังที่คุณเห็นด้านล่าง พวกมันอาจแตกต่างกันมาก โดยทั่วไป อัตราการออกจะใช้กับผู้ใช้ที่หน้าที่เป็นปัญหาเป็นเซสชันสุดท้ายของพวกเขาเท่านั้น อัตราตีกลับหมายถึงผู้ใช้ที่หน้าดังกล่าวเป็นหน้าแรกและหน้าเดียวในเซสชันของตน

• ผู้เยี่ยมชม การเข้าชม และการดูเพจ การเข้าชมและการดูหน้าเว็บต่างกันอย่างไร คุณช่วยบอกฉันโดยไม่พูดซ้ำตัวเองได้ไหม? ปรากฎว่า “การเยี่ยมชม” เกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้เข้าถึงเว็บไซต์ของคุณจาก URL ภายนอก และสิ้นสุดลงเมื่อผู้ใช้นั้นไม่ได้ใช้งานเป็นเวลา 30 นาทีขึ้นไป (หรือหากพวกเขาออกจากเว็บไซต์ของคุณ) ในทางกลับกัน การดูหน้าเว็บจะถูกนับทุกครั้งที่มีคนโหลดหรือโหลดซ้ำ หน้าบนไซต์ของคุณ ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่ประสบการณ์หนึ่งจะนับเป็นการเข้าชมหนึ่งครั้งและการดูหลายครั้ง การเยี่ยมชมยังเรียกว่า "เซสชัน"

• การแบ่งส่วน นอกจากนี้ยังง่ายต่อการตีความเมตริกที่กำหนดไว้เมื่อคุณแบ่งกลุ่มการเข้าชมอย่างไม่ถูกต้อง (หรือไม่ได้แบ่งกลุ่มเลย) บางครั้ง คุณอาจต้องการดู "ผู้ชมทั่วไป" และในบางครั้งคุณอาจต้องการเจาะลึกถึงบางสิ่งที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น ผู้ใช้ที่พบคุณผ่านการค้นหาหรือผ่านโซเชียลมีเดีย—แต่สิ่งสำคัญคือต้องทราบความแตกต่าง ดูว่าผลลัพธ์การเข้าชมแบบตรงและแบบออร์แกนิกแตกต่างกันอย่างไร:

• การจราจรภายใน. คุณอาจบิดเบือนตัวเลขโดยอนุญาตให้รายงานการเข้าชมภายในใน Google Analytics ในทางเทคนิค คุณไม่ได้ตีความความหมายของเมตริกผิดไป แต่คุณอาจประเมินสูงเกินไปว่าจริง ๆ แล้วมีผู้คนเข้ามาที่ไซต์ของคุณกี่คน โชคดีที่ตั้งค่าตัวกรองได้ง่ายซึ่งจะป้องกันไม่ให้คุณติดตามเพื่อนร่วมงานและคู่ค้าทั้งหมดที่เข้าถึงไซต์เป็นประจำทุกวัน (แต่ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของข้อมูลประชากรเป้าหมายของคุณ)

ในการเริ่มต้น ให้ไปที่แท็บผู้ดูแลระบบแล้วเลือก "ตัวกรอง"

สิ่งนี้จะทำให้คุณมีโอกาส "สร้าง" ตัวกรองใหม่ มีตัวกรองหลายประเภทให้เลือก แต่โดยปกติ คุณจะต้องเลือกประเภทที่กรองผู้ใช้ตามที่อยู่ IP หรือข้อมูล ISP ซึ่งจะป้องกันไม่ให้ Analytics ติดตามข้อมูลจากผู้ใช้ที่คุณระบุ

• เกมตัวเลข. สุดท้าย จำไว้ว่าตัวเลขเป็นเพียงตัวเลข อัตราตีกลับของคุณอาจสูง แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าทุกคนที่ออกจากหน้าไม่สนใจเพจของคุณ อัตราการคลิกผ่านจากโซเชียลของคุณอาจดี แต่ไม่ได้หมายความว่ามีคนชอบเนื้อหาของคุณ การลดทุกอย่างให้เป็นเมตริกตามวัตถุประสงค์เป็นเรื่องน่าดึงดูดใจ แต่สิ่งสำคัญคือต้องรู้จักเมตริกตามวัตถุประสงค์เหล่านั้นสำหรับสิ่งที่เป็น

สื่อสังคม

ต่อไป มีเมตริกโซเชียลมีเดียบางตัวที่ต้องมีการสำรวจ

• ถูกใจ (หรือติดตาม) ไม่ว่าคุณจะอยู่บนแพลตฟอร์มใด มีตัวชี้วัดบางอย่างที่จะบอกคุณว่ามีผู้คนสนใจแบรนด์ของคุณกี่คน แบรนด์ส่วนใหญ่เติบโตจากตัวเลขนี้ ไม่ว่าจะคุยโม้ว่ามีผู้ติดตามกี่คนหรือบ่นว่าต้องการ "ไลค์" มากกว่านี้ อย่างไรก็ตาม อย่าปล่อยให้เมตริกนี้หลอกคุณ ไม่ได้สะท้อนว่าผู้คนมีความรู้สึกอย่างไรต่อแบรนด์ของคุณอย่างแท้จริง ซึ่งสำคัญกว่ามากในระยะยาว
• ข้อมูลเชิงลึกของเพจ แพลตฟอร์มโซเชียลส่วนใหญ่เสนอข้อมูลเชิงลึกของหน้าหรือสิ่งที่คล้ายกัน ซึ่งจะบอกคุณว่ามีคนเห็นหรือคลิกผ่านเนื้อหาของคุณกี่คน ระวังที่นี่; "ความประทับใจ" ไม่ได้สัมพันธ์กับบุคคลที่เห็นโพสต์ของคุณจริงๆ เสมอไป แต่หมายความว่าโพสต์นั้นอยู่ในฟีดข่าวของพวกเขาเท่านั้น "การคลิก" ที่คลุมเครืออาจหมายถึงการโต้ตอบทุกประเภท แม้กระทั่งการรายงานโพสต์ ศึกษาความหมายของเมตริกที่คลุมเครือซึ่งคลุมเครือเหล่านี้จริงๆ ก่อนสรุปข้อสรุปที่สำคัญใดๆ จากพวกเขา และจำไว้ว่าทุกแพลตฟอร์มโซเชียลจะมีความแตกต่างกันเล็กน้อย นั่นเป็นสาเหตุที่ฉันไม่เจาะลึกลงไปในเมตริกของแพลตฟอร์มใดโดยเฉพาะที่นี่

(ที่มาของภาพ: Facebook)

• งานหมั้น สุดท้าย การมีส่วนร่วม เช่น การชอบโพสต์ การแชร์ และความคิดเห็น ล้วนมีความสำคัญและมีค่า แต่อย่าพยายามลดให้เหลือเพียงมูลค่าเชิงปริมาณเท่านั้น ตัวอย่างเช่น บทความที่ได้รับ 1,000 แชร์อาจถือได้ว่าเป็นที่นิยม แต่สิ่งนี้ไม่ได้สะท้อนถึงความประทับใจที่มีต่อผู้คนที่แบ่งปัน พวกเขาสามารถแบ่งปันได้เพียงเพราะชื่อที่ฉลาด ในทำนองเดียวกัน อย่าใช้ความคิดเห็นเป็นเครื่องบ่งชี้ว่าคนเหล่านี้เป็นแฟนของแบรนด์ของคุณ และอย่าถือว่าการ "ชอบ" ทุกครั้งหมายความว่ามีคนอ่านและสนุกกับผลงานของคุณ ใช้เมตริกการมีส่วนร่วมเหล่านี้ด้วยเม็ดเกลือ

ข้อผิดพลาดในการเปรียบเทียบ

ตามกฎทั่วไป วิธีที่คุณเปรียบเทียบเมทริกกับเมตริกอื่นๆ จะมีพลังมากมายเหนือข้อสรุปที่คุณจะบรรลุได้ในที่สุด ตัวอย่างเช่น การวัดผล “apples to apples” เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง หากคุณกำลังจะประเมินความคืบหน้าของคุณในบางพื้นที่ คุณต้องจำลองเงื่อนไขการวัดของคุณให้แม่นยำที่สุด ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังดูอัตราตีกลับสำหรับผู้เข้าชมทั่วไปในช่วงหนึ่งเดือน คุณจะไม่สามารถเปรียบเทียบกับอัตราตีกลับของผู้เข้าชมโซเชียลในช่วงเดือนอื่นได้ คล้ายกับการเปรียบเทียบแอปเปิ้ลกับส้ม อนุญาตเพียงหนึ่งตัวแปรระหว่างเมตริกที่เปรียบเทียบของคุณ เช่น เดือนที่เป็นปัญหาหรือประเภทของการเข้าชม เมื่อคุณแนะนำสองตัวแปร การเปรียบเทียบจะพังทลาย

การสื่อสาร

ตระหนักว่าความสามารถในการสื่อสารของคุณมีผลอย่างมากต่อวิธีที่ผู้อื่นตีความเมตริก คำหนึ่งคำที่ผิดหรือทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับวิธีการอ่านเมตริกเฉพาะอาจส่งผลต่อการตีความของบุคคลเกี่ยวกับเมตริกนั้นในอนาคตอันใกล้ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งกับลูกค้า คุณต้องการให้พวกเขามีมุมมองที่ชัดเจนและเป็นรูปธรรมมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ดังนั้นให้มีความขยันหมั่นเพียรและสม่ำเสมอตั้งแต่ต้นเพื่อให้เห็นภาพที่สมบูรณ์และแม่นยำของตัวชี้วัดการตลาดของคุณ

ประโยชน์และความคุ้มค่า

มีประเด็นสำคัญสองประการเกี่ยวกับประโยชน์ใช้สอยและคุณค่าของการวัดและการวิเคราะห์ที่ฉันต้องแก้ไข จนถึงตอนนี้ คำแนะนำของฉันอาจทำให้คุณเชื่อว่าการตรวจวัดนั้นไม่ถูกต้องโดยเนื้อแท้ หรือไม่คุ้มค่าที่จะปฏิบัติตาม แต่สิ่งนี้ยังห่างไกลจากกรณีนี้ การวัดผลและการวิเคราะห์มีความสำคัญหากคุณต้องการให้ธุรกิจของคุณอยู่รอด สิ่งที่สำคัญอย่างแท้จริงคือวิธีที่คุณเข้าหาพวกเขา:

ประการแรก การวัดของคุณจะ คุ้มค่าก็ต่อเมื่อมีวัตถุประสงค์ เท่านั้น และที่แย่ไปกว่านั้น มันยากมากที่จะมีเป้าหมาย (อย่างที่คุณเห็นในรายการความลำเอียงทางปัญญาของฉัน) หากคุณยอมให้สัญชาตญาณหรืออคติครอบงำ ตัวชี้วัดของคุณจะกลายเป็นเหมือนกระจกเงา คุณจะเห็นเฉพาะสิ่งที่คุณต้องการเห็นเท่านั้น ข้อมูลควรเป็นเครื่องมือสำหรับคุณในการตอบคำถามที่สำคัญ ไม่ใช่วิธีการยืนยันตนเอง

ประการที่สอง อย่าตั้งทุกอย่างด้วยตัวเลข ตัวเลขมีวัตถุประสงค์ เป็นความจริง แต่ด้วยเทคโนโลยีที่ทันสมัย ​​ทำให้มีตัวเลขมากเกินไป ข้อมูลสามารถถูกจัดการเพื่อบอกคุณได้เกือบทุกอย่าง และต้องขอบคุณความไม่สมบูรณ์ของมนุษย์ แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะได้ข้อสรุปที่เป็นกลางและเป็นกลางเกี่ยวกับสิ่งใดๆ สิ่งสำคัญที่นี่คือการรักษาระดับความมั่นใจที่ดี อย่าลังเลที่จะใช้เมตริกและตัวเลขเพื่อสร้างข้อสรุป แต่ในใจของคุณควรมีเงาแห่งความสงสัยอยู่เสมอ การวิเคราะห์ไม่สมบูรณ์แบบ ยอมรับว่า

สุดท้าย Takeaways

แม้ว่าความหวังของฉันคือการสร้างคู่มือที่มีรายละเอียดและมีคุณค่า แต่ฉันรู้ว่านี่ไม่ใช่คำแนะนำที่ครอบคลุมโดยเนื้อแท้ ในการสร้างคู่มือที่ครอบคลุมอย่างแท้จริงเกี่ยวกับอคติของมนุษย์และแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดในด้านการตลาดนั้น จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรมากกว่าที่ฉันมีอยู่ และความรู้เกี่ยวกับจิตใจของมนุษย์อาจมากกว่าที่เรามีอยู่ในปัจจุบัน

หากมีประเด็นสำคัญประการหนึ่งจากคู่มือนี้ ก็คือ ไม่ว่าข้อมูลของคุณจะเชื่อถือได้เพียงใด ก็ยังต้องใช้ความคิดของมนุษย์ในการตีความ และจิตใจของมนุษย์ก็ผิดพลาดได้ คุณสามารถลดความผิดพลาดนี้ได้ (เท่าที่ควร) แต่คุณไม่สามารถกำจัดมันได้ ดังนั้นให้คาดหวัง ชดเชย และอย่าปล่อยให้มันกระทบกับแคมเปญการสร้างลิงก์ SEO ของคุณ