Проблема плохих данных в вашем маркетинговом контенте

Рассказы и убедительные анекдоты создают эмоциональную связь и привлекают людей к вашему контенту, но иногда вам нужны холодные, жесткие факты, чтобы помочь установить авторитет. К сожалению, интернет переполнен плохими и неправильно используемыми данными, и многие из них попадают в маркетинговый контент. Если читатель заметит это, вы подорвали доверие к себе, и восстановить его будет очень сложно, если вообще возможно.

ТРАНСПОРТНЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: ТАКСИ ГРУЗОВЫЕ ЗАКАЗ

Выберите параметры

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: ЛАБОРАТОРНЫЕ РЕАКТИВЫ

Выберите параметры

ОБРАБАТЫВАЮЩИЕ ПРОИЗВОДСТВА

База всех компаний в категории: ОКВЭД 27.31 — ПРОИЗВОДСТВО ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ КАБЕЛЕЙ

₽0.00

Выберите параметры

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: ПРОИЗВОДСТВО ДВЕРЕЙ

Выберите параметры

ТОРГОВЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: КОМИКСЫ

Выберите параметры

DIY

САНТЕХНИКА ТУТ

₽0.00

Добавить в корзину

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: ГАЗОВОЕ ОБОРУДОВАНИЕ

Выберите параметры

ТУРИСТИЧЕСКИЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: МЕЖДУНАРОДНЫЙ АЭРОПОРТ

Выберите параметры

ТУРИСТИЧЕСКИЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: АРЕНДА ВЕРТОЛЁТОВ

₽0.00

Выберите параметры

СТРОИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: ГАЗОВАЯ КОМПАНИЯ

Выберите параметры

АВТОМОБИЛЬНЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: АВТОБУСЫ ГРУЗОВИКИ ЗАПЧАСТИ

Выберите параметры

ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ УСЛУГИ

База всех компаний в категории: ПРОИЗВОДИТЕЛЬ СТЕКЛА

Выберите параметры

Содержание скрыть

1 Есть ли вообще источник для начала?

2 Достаточно ли свежий источник?

3 Каково качество источника?

4 Точно ли вы представляете данные?

5 Понимаете ли вы данные?

6 Является ли источник конкурентом?

7 Добавляет ли точка данных ценность?

8 Ложь, проклятая ложь и что угодно

8.1 ПОХОЖИЕ ПУБЛИКАЦИИ:

Есть ли вообще источник для начала?

Призрачные факты — это те данные, которые приводятся в каждом не самом лучшем сообщении блога на эту тему. Иногда автор не указывает ссылку. Если ссылка есть, то она ведет на другой пост в блоге, в котором также приводится точка данных без ссылки или со ссылкой на другой пост в блоге — цикл продолжается. Какой автор контента или исследователь не проваливался в эту кроличью нору, пытаясь найти первоисточник статистики, чтобы убедиться в ее достоверности? Но в эту кроличью нору необходимо спуститься, если вы хотите использовать статистику в своем контенте. Почему так много людей чувствуют себя комфортно, используя фантомные факты в своем контенте? Вероятно, потому что эти «факты» стали укоренившимися трюизмами. Люди чувствуют себя нормально, используя их без ссылок, «потому что все это знают». Вот отличный пример альтернативного подхода. Этот автор начал с «факта», который знают все маркетологи: Правило семи. Это правило! Писатель использует его как крючок, чтобы сделать более весомый аргумент, который не зависит от истинности правила. Фактически, писатель использует данные, чтобы поделиться собственным мнением. Примечание: если вам удастся найти реальный источник — что чаще всего бывает с призрачными фактами, — вы не сможете оценить его достоверность. Если источник заслуживает доверия, а данные соответствуют другим критериям «хороших данных», используйте их. Если нет, полностью откажитесь от этой точки данных.

Достаточно ли свежий источник?

Когда факт перестает быть фактом? Или, говоря иначе: когда факт настолько устарел, что больше не актуален и не заслуживает цитирования? Ответ: это зависит от контекста. Статистика, взятая из переписи населения США 1980 года, не представляет ценности, если вы пишете о сегодняшнем населении США. Если же ваша статья посвящена 1980-м годам, то это хорошо. Это легкий контекст для рассмотрения. У этой точки данных есть четкий срок годности. А вот более мутный сценарий. В 2021 году я изучал статью и нашел отраслевой отчет за 2019 год, в котором были отличные данные для использования. Но была ли эта точка данных все еще актуальна в 2021 году? Я долго искал отраслевой отчет организации за 2020 год и не смог его найти. Так получилось, что отчет составлялся раз в два года, поэтому отчета за 2020 год не было. Поэтому я использовал точные данные из отчета за 2019 год, но только вместе с данными из других, более свежих источников, которые соответствовали данным за 2019 год. Сопоставление более старого источника с более свежим, который подтверждает ту же точку зрения, повышает доверие к более старой информации. Сопоставление источников также является полезной тактикой, когда одна из точек данных находится за платной стеной, как в случае с приведенным ниже скриншотом из сообщения в блоге Zapier. (Да, если лучшая точка данных находится за платной стеной, все равно ссылайтесь на нее). Если вы пишете о чем-то, что может быстро измениться, придерживайтесь самых последних данных. Это относится к написанию статей о тенденциях, эффективных стратегиях и тактиках на сегодняшний день, а также о том, где кроются наибольшие угрозы и возможности. С другой стороны, если вы говорите об устоявшихся принципах, то более старый источник может быть более авторитетным, чем какая-то новая теория. Роберт Чалдини опубликовал книгу «Влияние: Психология убеждения» в 2008 году, но она все еще актуальна. Как и трактаты Аристотеля по этике, если уж на то пошло. На мой взгляд, оба источника хороши.

Каково качество источника?

Google любит высокоавторитетные источники. Как и люди. Но авторитет может быть субъективным. Некоторые имена имеют давно сложившуюся репутацию: вспомните опросы и исследования Pew и Gallup. Google и люди доверяют таким источникам. Еще лучше, когда известное имя делится с читателями своей методологией. Все слышали о компании Verizon, но значит ли это, что мы должны автоматически верить любым данным, которыми они делятся в отраслевых отчетах? Нет, и они тоже так не считают. Именно поэтому они подробно описывают методологию своих исследований в широко цитируемом ежегодном отчете о расследованиях нарушений данных (DBIR). Это всего лишь снимок небольшого раздела приложения к методологии, которое вы можете найти здесь. Не каждый заслуживающий доверия источник должен быть известной величиной. Но если вы нашли неизвестный источник, за именем которого стоит мало заслуженный авторитет, доступ к его методологии крайне важен. Вы не обязаны подробно описывать их методологию в своем контенте — заинтересованный читатель может перейти по вашей ссылке и самостоятельно изучить ее, но вам необходимо ознакомиться с ней, чтобы быть уверенным, что вы можете доверять источнику, на который ссылаетесь.

Точно ли вы представляете данные?

Иногда исходные данные верны, но автор искажает то, что говорится в источнике. Это плохо. Писатель и бренд, искажающие то, что говорят или означают данные, будут выглядеть изворотливыми или не очень умными. Ни то, ни другое не является хорошим вариантом. Добросовестный пример — это когда автор неточно формулирует исследование или статистику. Допустим, в ходе опроса владельцев малого бизнеса спрашивают об их финансовом управлении. Вместо того чтобы написать: «30% всех малых предприятий испытывают трудности с денежными потоками», правильнее будет написать: «30% всех респондентов малого бизнеса сообщили, что испытывают трудности с денежными потоками». Если вы ссылаетесь на исследование, в котором использовались более строгие методы исследования, чем самоотчетный опрос, вы можете использовать более сильные формулировки. Например, если вы ссылаетесь на отчет по кибербезопасности, в котором изучались наборы данных о реальных нарушениях, вы можете написать что-то вроде «90% атак кибербезопасности начинаются с электронной почты», если это то, что показало исследование. Возвращаясь к отчету DBIR за 2021 год, мне было бы удобно написать: «Согласно отчету Verizon DBIR за 2021 год, почти половина (44%) субъектов угроз, атакующих малые предприятия, приходят изнутри дома».

Понимаете ли вы данные?

Многие непреднамеренные злоупотребления данными и выводами случаются при упоминании академических исследований и изысканий. Для начала, язык аннотаций может быть довольно вымученным (даже не начинайте с разделов методологии и результатов). Кроме того, люди часто полагаются на пресс-релиз об исследовании, а не на само исследование, или берут из раздела гипотез, а не из раздела результатов. Эта статья о причинах плохого научного освещения хорошо описывает проблему, и я настоятельно рекомендую ее, если вы часто цитируете академические исследования. Если вам попалось научное исследование, изобилующее идеальными данными, подумайте над следующими вопросами:

Заинтересована ли ваша аудитория в научных исследованиях, или же точное и точное изложение результатов станет отвлекающим маневром или отвлечет внимание от более важного сообщения, которым вы пытаетесь поделиться?
Насколько ценным/необходимым является этот пункт данных для главной идеи/цели произведения?

Если цитирование научного исследования вызовет слишком много головной боли, оставьте его без внимания. Если же оно действительно является ценным подтверждением вашей статьи, узнайте второе мнение. Если вы не уверены на 100% в том, что правильно понимаете результаты и можете точно их представить, обратитесь к эксперту по предмету (SME). Я часто пишу об архитектуре, инженерии и строительстве. Когда мне попадаются исследования, затрагивающие химические реакции и физические свойства материалов и методов, то, будьте уверены, я обсуждаю их с внутренними экспертами, чтобы убедиться, что цитирую исследование правильно. Другой вариант — найти отдельный авторитетный источник, который углубляется в исследование, и сделать промежуточную ссылку на эту статью. Пример: вторичный источник (статья Fast Company), использованный в статье блога Zapier, на которую я указал выше, — это университетское исследование, изучающее данные Бюро статистики труда.

Является ли источник конкурентом?

Я знаю, что мои коллеги контент-маркетологи разделяют мою боль. Вы находите идеальные данные, но не можете их использовать, потому что источник — ваш (или вашего клиента) конкурент. Вот несколько вариантов:

Поинтересуйтесь, нет ли у вас внутренних данных, которые можно использовать вместо них. Если они есть у вашего конкурента, возможно, они есть и у вас. (Если вы работаете на клиента, спросите его напрямую).
Используйте его в качестве отправной точки для поиска аналогичных результатов в других источниках.
Если он слишком хорош и слишком точен, спросите у других заинтересованных сторон (или у вашего клиента), как они отнесутся к ссылке на конкурента. В некоторых случаях это может стоить того.

Добавляет ли точка данных ценность?

Точки данных, цитирование и ссылки не всегда необходимы. Конечно, плохие отзывы влияют на продажи. Мы это знаем. Это знают все. Ссылка на общую статистику, говорящую нам об этом, не добавляет ценности вашему контенту. Если у вас есть более подробная информация, это уже другая ситуация. Вы нашли достоверное исследование, которое количественно оценивает разницу в доходах между рейтингом ниже четырех звезд и выше четырех звезд? Этим стоит поделиться, и вы должны дать на него ссылку. В противном случае вы добавляете пустяки, как будто набиваете свой контент словами. Не делайте этого.

Ложь, проклятая ложь и что угодно

Есть некое клише о статистике, которое часто приписывают Марку Твену. Знающие люди уверенно заявляют, что Твен цитировал британского премьер-министра Бенджамина Дизраэли. Дальнейшее расследование (здесь, здесь и здесь) показывает, что Дизраэли, скорее всего, тоже не был первоисточником. Вполне уместный вывод. Смысл цитирования данных в вашем контенте заключается в укреплении доверия и авторитета вашего бренда. Поэтому уделите время тому, чтобы сделать это так, чтобы достичь этой цели — и не подорвать ее.