初めて、イルカの例についての「生存者の体系的な誤り」について聞いた。 誰もが時には難破船を上陸させることを知っています。 なんて素晴らしい仲間だ！
実際、イルカは鼻で物を押すのが大好きで、どれだけ多くのdr死が海岸ではなく海の奥深くに押し出されたのか誰も知りません。 イルカの犠牲者は私たちに何も語らないので、奇跡的な救いの例を知っているだけです。
これは「生存者の間違い」です。情報の一部しか利用できないという事実により、間違った結論を下しています。
第二次世界大戦中、この現象は何千人もの兵士の命を奪う可能性がありました。 事実、ミッションから戻ったアメリカの爆撃機は、ほとんどの場合、翼と尾部が貫通していた。 できるだけ多くの航空機が基地に戻るように、これらの部分を鎧で強化することが計画されていました。
数学者および統計学者のアブラハムウォルドが介入しなかった場合、それは「エラーの存続」現象を理解していた場合に行われていました。 彼は、一見フレームの部分が弱点ではなく、一見したところ強いように見えると指摘しました。 これらの負傷により、航空機は基地に戻る可能性があります。
そして、撃shotされた飛行機は明らかに他の部分に苦しんでいた-強化する必要がある。 その後、倒れた飛行機の分析が可能になったとき、この仮説が確認されました。 Abraham Waldは、不完全なデータに基づく致命的なエラーを回避するのに役立ちました。
マーケティングはそれと何の関係があるのか
コンテンツマーケティングとsmmでは、このエラーは定期的に発生します。 たとえば、最近、Picabaで「制約の理論」に関する記事を公開しました。 その下には144件のコメントがあり、そのうち約半分は記事に対するさまざまな主張です。
多くの人は、パイプを使用した主な例が好きではありませんでした（実際に最も成功しているわけではありません）。 コメンテーターは次のように書いています：「人は摩擦損失と油圧抵抗が何であるかを知りません。」 他の人は、これが娯楽サイトにとって不適切な記事であると不満を述べました。 さらに他の人は、表面的な推論で私たちを非難しました。
あなたがコメントを読んだ場合、それが記事を満たしていることは明らかです。 しかし、ピカブに関するコメントに加えて、他の多くのサイトとは異なり、同様に嫌いな規模があります。 コメントから判断すると、この記事では評価を50対50に分割する必要があります。
しかし、実際には次のようになります。
これは単なる成功した投稿ではなく、信じられないほど成功しています。 1000人以上の人々が記事を肯定的に評価しました。 スケールがなければ、記事は「行きませんでした」と判断します。 それは判明しました-まったく逆です。
直観的に、コメンテーターは記事を読んだすべての人の良い選択のようです。 そして、それらの半分が不幸なら、読む人の半分は嫌悪感を抱きます。
実際、コメンテーターはまさに「生存者」です。 これはランダムなサンプルではありませんが、コメントに行って何かを書くのが面倒ではない特定の人々です。 大ざっぱに言えば、嫌いな人は誰でも不満を表すためにコメントに参加したと想像できます。 そして、「いいね」をした人のうち、彼らは約10パーセントのコメントを書きに行きました。
このサイトにスケールがあることは幸運です。 もちろん、私たちはさらに別の「生存者の間違い」に陥ることがあります-好きは常に世界の本当の姿を反映しているわけではありません。 しかし、経験から、コメントよりもはるかに現実に近いことが示唆されています。
マーケティング担当者向けの調査結果
記事を書くと、選択エラーと「サバイバーエラー」が発生することがよくあります。これは、投稿が冷静に受け取られたものの失敗したため、顧客にもたらされます。
この現象のもう1つの症状は記事で、多くの加入者が「入らない」と尋ねて待っていました。 これは同じ理由で起こります。
たとえば、サブスクライバーに「どのような投稿を待っていますか？」と尋ねました。また、コメンテーターの半数は、Logomashinaの従業員に関する話を待っていると書きました。 しかし、すでに知っているように、コメンテーターの半分は聴衆の半分ではありません。 10分の1または100分の1にさえなります。 その結果、私たちはコメントを書くのが面倒ではなかった少数の聴衆のために投稿をしています。
聴衆の大部分が関与する方法により、より信頼できる情報を得ることができます。 嫌いなボタンと投票が適しています-大部分の人はコメントを書くよりもマウスをクリックする方が簡単です。 結論を出すためには、有権者の数を一般の聴衆と相関させるだけです。
チートシート：
- 生存者の体系的なエラー-多くのデータを持っている「生存者」のグループに基づいた誤った結論
- コンテンツマーケティングでは、この現象は、コメントやその他のアクティビティが視聴者全体を直接反映していないという事実に現れています。
- 最も一般的な間違いは、コメントから聴衆全体について結論を引き出すことです。 コメンテーターはランダムまたは代表的なサンプリングではありません
- 嫌いな尺度または調査は、より正確な画像を提供することができます-より多くの人々がそれらに参加します
- 視聴者のうちどれだけが結論に達しているかを常に評価する価値があります。