«Ошибка выжившего»

БИЗНЕС МОТИВАЦИЯ
Ошибка выжившего

Как «ошибка выжившего» мешает делать выводы в контент-маркетинге и smm

Системати́ческая оши́бка вы́жившего (англ. survivorship bias) — разновидность систематической ошибки отбора, когда по одной группе («выжившим») есть много данных, а по другой («погибшим») — практически нет. Так что исследователи пытаются искать общие черты среди «выживших» и упускают из вида, что не менее важная информация скрывается среди «погибших».ВИКИПЕДИЯ

 

Ошибка выжившего
Ошибка выжившего

На самом деле дельфины просто любят толкать предметы носом, и никому не известно, как много утопающих они затолкали еще глубже в океан, а не к берегу. Мы знаем только примеры чудесного спасения, потому что жертвы дельфинов нам уже ничего не расскажут.

В этом и заключается «ошибка выжившего» — из-за того, что нам доступна только часть информации, мы делаем неправильные выводы.

Во время Второй Мировой этот феномен мог стоить жизни тысячам солдат. Дело в том, что у бомбардировщиков США, вернувшихся с задания, чаще всего были прострелены крылья и хвост. Эти части планировалось укреплять броней, чтобы как можно больше самолетов возвращалось на базу.

Так бы и поступили, если бы не вмешался математик и статистик Абрахам Вальд, понимавший феномен «ошибки выжившего». Он указал на то, что простреленные части самолета — это не его слабые места, как кажется на первый взгляд, а сильные. С этими повреждениями самолет может вернуться на базу.

А у тех самолетов, которые были сбиты, видимо, пострадали другие части — их и надо укреплять. Позже, когда появилась возможность проанализировать сбитые самолеты, эта гипотеза подтвердилась. Абрахам Вальд помог избежать фатальной ошибки, основанной на неполных данных.

При чем тут маркетинг

В контент-маркетинге и smm такая ошибка встречается регулярно. Например, недавно мы опубликовали на Пикабу статью про «теорию ограничений». Под ней 144 комментария, из которых около половины — это разного рода претензии к статье.

Многим не понравился основной пример с трубами (он и правда не самый удачный). Комментаторы писали: «Человек не знает, что такое потери на трение и гидравлические сопротивления». Другие жаловались, что это неподходящая статья для развлекательного сайта. Третьи обвиняли нас в поверхностных рассуждениях.

Если почитать комментарии, будет ясно, что статью встретили, мягко говоря, прохладно. Но кроме комментариев на Пикабу, в отличие от многих других сайтов, есть шкала «лайк-дизлайк». Судя по комментариям, под этой статьей оценки должны делиться 50 на 50:

Но на самом деле она выглядит вот так:

acktuvxwootdit0wcnll8k6eiqq.png

Это не просто успешный пост, а невероятно успешный. Больше тысячи человек оценили статью положительно. Если бы шкалы не было, мы бы решили, что статья «не зашла». Оказалось — ровно наоборот.

Интуитивно кажется, что комментаторы представляют собой хорошую выборку всех, кто прочитал статью. И если половина из них недовольна, значит и половина прочитавших поставит «дизлайк».

На самом деле комментаторы — это те самые «выжившие». Это совсем не случайная выборка, а конкретные люди, которые не поленились пойти в комментарии и что-то написать. Грубо говоря, можно представить, что каждый поставивший дислайк пошел в комментарии, чтобы высказать недовольство. А из поставивших «лайк» пошли писать комментарии процентов десять.

Нам повезло, что на этом сайте есть шкала. Конечно, мы можем попасться на еще одной «ошибке выжившего» — лайки не всегда отражают реальную картину мира. Но опыт подсказывает, что они гораздо ближе к реальности, чем комментарии.

Выводы для маркетолога

Мы часто пишем статьи и сталкиваемся с ошибкой отбора и «ошибкой выжившего» — прохладно принятый пост, который мы записали в неудачные, приносит клиентов.

Другое проявление этого феномена — статья, которую многие подписчики просили и ждали, «не заходит». Это происходит по той же причине.

Например, мы спросили подписчиков: «Какой пост вы ждете?» и половина комментаторов написала, что ждет рассказа о сотрудниках Логомашины. Но, как мы уже знаем, половина комментаторов — это не половина аудитории. Это может быть одна десятая или даже одна сотая. В итоге мы делаем пост для маленькой части аудитории, которая не поленилась написать комментарии.

Более достоверную информацию можно получить методами, в которые будет вовлечена большая часть аудитории. Подойдут кнопки «лайк-дизлайк» и опросы — большинству проще кликнуть мышкой, чем писать комментарии. Нужно только соотнести количество проголосовавших с общей аудиторией, чтобы сделать какие-то выводы.

Шпаргалка:

  1. Систематическая ошибка выжившего — неправильные выводы, которые мы делаем по группе «выживших», о которой у нас много данных
  2. В контент-маркетинге этот феномен проявляется в том, что комментарии и другая активность не является прямым отражением всей аудитории
  3. Самая частая ошибка — делать выводы обо всей аудитории по комментариям. Комментаторы — это не случайная и не репрезентативная выборка
  4. Более точную картину может дать шкала «лайк-дизлайк» или опрос — в них участвует больше людей
  5. Всегда стоит оценивать, по какой части аудитории вы делаете вывод

ОРИГИНАЛ СТАТЬИ

 

Похожие сообщения

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More