Впервые о «систематической ошибке выжившего» я услышал на примере с дельфинами. Все знают, что иногда они выносят на берег потерпевших кораблекрушение. Какие молодцы!

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:



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