Mengapa Penelitian Kolerasi Merugikan Marketing Web Anda

Semakin sedikit Anda melakukan penelitian kolerasi maka akan semakin baik informasi yang dapat Anda peroleh tentang cara marketing di dalam Web. Ini karena penelitan kolerasi menciptakan pengetahuan yang negatif. Katakan saja tidak berpengetahuan, ketidaktahuan, pengetahuan semu, atau kebodohan dan apapun namanya itu, Anda harus mengetahui bahwa apa yang Anda pelajari dari penelitian kolerasi yang populer (berdasarkan analisa hasil pencarian) bersama dengan perusahaan dan blog marketing Web itu sebenarnya tidaklah nyata, tidak informatif, ataupun tidak berwawasan tentang apapun yang khusus.

 

 

Terdapat dua permasalahan dari para marketer yang mempublikasikan penelitian-penelitan kolerasi. Pertama, mereka tidak mempublikasikan semua data atau detail berharga tentang cara mereka dalam mengoleksi data; oleh karena itulah, eksperimen-eksperimen mereka tidak dapat direplikasikan dan itu berarti bahwa apapun yang mereka katakan adalah benar-benar tidak ilmiah. Tentu saja, bahkan walaupun Anda mempublikasikan metode-metode Anda, membagikan data dan peralatan Anda, dan pastikanlah bahwa siapapun akan dapat mereplikasi eksperimen-eksperimen tersebut meskipun masih tidak ilmiah. Namun permasalahan yang ke-dua berikut adalah jauh lebih buruk bagi semua orang.

 

Marketer web tidak memahami secara tepat kapan dan bagaimana kolerasi-kolerasi harus digunakan. Dan, sebenarnya, saya menyalahkan universitas-universitas dan perguruan tinggi yang telah menciptakan kebodohan ini sebab ketika Anda mencari "bagaimana kolerasi sebaiknya digunakan" semuanya yang akan Anda temukan yaitu omong kosong matematis yang mengatakan kepada Anda bahwa Koefisien Spearman sendawa pada hari Minggu dan Koefisien Pearson tidak sama dengan Koefisien Spearman. Mereka tidak hanya sekedar keluar dan berkata, "Kami menggunakan kolerasi untuk mengidentifikasi pola di dalam data yang membutuhkan investigasi lebih lanjut." 

 

Ya. Itulah mengapa para ahli statistik memperhitungkan kolerasi. Nah, untuk menciptakan bagan-bagan kompleks yang digunakan untuk menjelaskan "sebuah hubungan terbalik di antara penggunaan payung saat hujan dan penggunaan tabir surya di pantai yang terbuka." Jika Anda menemukan sebuah kolerasi yang masuk akal di antara dua kumpulan data (misalnya, jika Anda bisa menunjukkan bahwa mereka benar-benar terhubung dengan beberapa cara) Anda harus SELALU bertanya "mengapa dua kumpulan data ini menjadi tersambung? bagaimana itu akan bekerja?

 

Para marketer jelas-jelas tidak memahami perihal kolerasi dengan cukup baik karena mereka tidak pernah mempertanyakan pertanyaan-pertanyaan tersebut. Setidaknya, mereka tidak pernah menyiratkan pertanyaan-pertanyaan tersebut  di dalam penelitian kasus mereka. Ambil, sebagai contoh, koneksi yang tersiratkan di antara aktifitas media sosial (apa yang orang-orang sebut sebagai "social signal" atau tanda-tanda sosial) dan trafik rujukan pencarian organik (apa yang dijelaskan oleh beberapa orang sebagai "optimasi mesin pencarian"). Kami akan mengabaikan kenyataan bahwa Rangking atau peringkat TIDAK SAMA (TIDAK disamakan dengan) Optimasi Mesin Pencarian. Orang-orang menyedihkan yang tidak tahu akan marketing tersebut mengira "SEO" ketika maksud sebenarnya adalah "ranking" jadi marilah kita menghibur mereka saja.

 

Social Signal Terjadi Terlepas dari Apa yang Terindeks

 

Ketika Anda melihat social signal terkait dengan konten yang memiliki Ranking bagus di indeks mesin pencarian, Anda harus mencubit diri Anda sendiri dan berkata,"Tapi ini juga jenis signal yang sama persis yang terkait dengan konten yang TIDAK memiliki Ranking di indeks mesin pencarian.”

 

Tentu saja, para pendukung kolerasi ingin agar Anda percaya bahwa mesin pencarian memasukkan Social Signal ke dalam akun meskipun mereka berkata "kolerasi tidak menyamakan hubungan sebab akibat". Aktifitas di belakang dari apa yang disebut sebagai "Social Signal", bagaimanapun, tidak secara langsung mengkoneksikan dengan aktifitas di dalam pengindeksan dan peringkatan pencarian. Penelitian-penelitian kolerasi hanya menyoroti penyatuan dari dua kumpulan dan penyatuannya berubah-ubah (arbitrary) secara besar-besaran; dengan sangat sedikitnya penyatuan-penyatuan ini tidaklah lengkap dan tidak selalu mewakili sesuatu yang bermanfaat.

 

Selanjutnya, fakta bahwa aktifitas sosial tidak dapat di-indeks-kan secara besar-besaran menggunakan mesin pencarian harusnya mematikan klakson dalam tanggapan semua orang untuk jenis penelitian kolerasi ini. Dengan membisikkan bahwa sebuah mesin pencarian memungkinkan hasilnya menjadi tercondongkan oleh sebagian kecil dari aktifitas sosial yang dapat didokumentasikan adalah sebuah keadaan yang tidak bertanggung jawab dan benar-benar naif untuk dipegang.

 

Rata-rata penelitan kasus marketing Web (terbentuk di sekitar kolerasi) adalah lebih sedikit dari spam Web, diciptakan hanya untuk tujuan pelayanan sendiri oleh marketer di balik penelitian kasus ini karena tidak dapat menyediakan informasi atau wawasan yang berguna di dalam lingkungan marketing. Bagaimanapun juga, Anda juga dapat menggolongkan penelitian kasus ini sebagai cerita fantasi, hiburan murni yang dimaksudkan untuk menghibur dan mengagetkan publik. Ini setara dengan panggung pertunjukan magician di Las vegas meskipun sulapan tangannya ceroboh dan sebagian besar alat peraganya rusak.

 

Aktifitas Sosial Terindeks Bukan Berarti Apa Yang Anda Pikirkan Adalah Berarti

 

Namun, marilah kita berbicara tentang seekor bayi gajah di hutan rimba: terdapat aktifitas sosial yang terindeks. Tidakkah bagaimanapun juga itu akan terikat ke dalam grafik pencarian? Dapatkah itu mempengaruhi hasil pencarian secara tidak langsung?

 

Berikut adalah fakta yang sedikit diketahui di antara para marketer: kolerasi tidak membuktikan kebenaran dari pengaruh-pengaruh yang tidak langsung. Bagaimana mereka bisa melakukannya jika kolerasi tidak membuktikan kebenaran pengaruh-pengaruh langsung? Jika kolerasi tidak menyamakan sebab akibat maka tidak ada bukti dari pengaruh di dalam kolerasi.

 

Seorang ahli genetika bernama Sewall Wright mempelopori penggunaan dari apa yang disebut sebagai "analisa jalur" untuk menemukan pengaruh langsung dan tidak langsung pada kolerasi. Analisa regresi moderen diturunkan dari karyanya. Bagaimanapun juga, analisa regresi hanyalah sebaik orang-orang yang menggunakannya dan mengapa mereka menggunakannya. Walaupun analisa regresi dapat dibiaskan.

 

Sekarang, terdapat "bias" dalam hal "kami ingin mencari [x] sebagai hasil dari analisa kami; bagaimana kami membuktikannya?" dan "bias" dalam hal "kami mempunyai sekardus batu yang kami kumpulkan dari taman-taman lokal; apa yang dapat kami tentukan tentang asal-usul dan kesamaannya?" Bias yang terakhir belum tentu tidak ilmiah meskipun dapat digunakan untuk menarik kesimpulan-kesimpulan yang tidak benar.

 

Jadi marilah menggunakan aktifitas sosial terindeks Anda dengan nilai nominal. Sebagai contohnya, Anda ingin meneliti semua Tweet yang terindeks oleh Google antara tanggal 1 Mei 2014 sampai 1 Juni 2014. Bagaimana Anda akan dapat melakukannya dan apakah ini mungkin?