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文案寫作中認知偏見的七宗罪

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編者按:本文最初發表於Phrasee.co

如果你的品牌的數字營銷沒有達到你想要的標準,可能有無數的原因,其中大多數你已經在某種程度上研究過了。

然而,你可能還沒有想到營銷表現不盡如人意的一個可能原因:文案中的認知偏差。

認知偏差和次優營銷文案可能會在你沒有意識到的情況下阻礙你品牌的數字表現。

讓我們來看看是如何做到的。

什麼是認知偏差?

《進化心理學手冊》將認知偏差定義為“判斷中偏離規範或理性的係統模式”。認知偏見在人類的決策中扮演著重要的角色,它是我們信仰係統和這些信仰係統所產生的行為的核心。

簡單地說,認知偏見是我們 所有 擁有的潛意識偏見。它們滲透到人類經曆的方方麵麵,包括 我們每天做出的小而專業的決定。我們的偏見在判斷 最好的 單詞和結構 到 時發揮了很大的作用,當寫一些簡單的電子郵件主題行 

也許你 對 有一種你無法解釋的特定措辭的偏好,或者也許你團隊中的文案告訴你,在他們看來有些事情不太對。雖然表麵上 我們稱之為 經驗和敏銳,在現實中,它們 都是認知偏見如何危害 你的 營銷文案的例子。

有許多不同類型的認知偏見,但我們將重點介紹幾種可能發揮作用並影響數字營銷結果的偏見,試圖撰寫有效的營銷文案。

1.模糊的效果

模棱兩可效應是一種傾向,避免做出積極結果的概率不清楚或未知的選擇 

大多數文案在他們的職業生涯中都會經曆模棱兩可效應的例子。也許你已經想到了一篇文章的想法,或者從同事那裏得到了一個不適合你通常寫作的建議。也許這個想法或建議會比你的標準方法產生更積極的結果,但為什麼要冒這個險呢?如果行不通,你會覺得自己失敗了。另外,你做的已經足夠好了。

最好別惹是生非。很少有人喜歡未知的結果。

2.選擇支持偏誤

選擇支持偏差是 傾向於記住自己的決定是更好的 和產生更好的結果 實際上是 的情況。 

作為人類,當你自己的行為和決定產生積極結果時,你有一種自然的傾向,即最大限度地回憶起那些產生消極結果的例子,而最大限度地回憶起那些產生消極結果的例子。

這是進化的一種小方法,讓我們不會一直對自己感到糟糕。

因此,你可能對自己的能力和直覺相當自信,認為自己已經知道如何表達一份營銷文案的最佳方式。問題是,過度自信很可能會阻止你在營銷文案中探索更多的變化,這並不理想。

3.集群的錯覺

聚類錯覺(Clustering illusion)是一種傾向,過度相信從大樣本隨機數據的小範圍、短條紋或小聚類中出現的明顯模式 

你這個月過得很好。你的營銷文案在每一個活動中都發揮了作用。你的kpi一路飆升。你可能會對自己說:“我終於明白了。”

接下來的一個月,你嚐試使用類似的文案方法複製這一成功。然而,不知怎的,你的副本的性能卻一落千丈。

發生了什麼事?聚類錯覺,就是這樣。與消費者在一年或十年中接觸到的大量拷貝相比,短期運行和小型集群基本上毫無意義。

4.確認偏誤

確認偏誤(Confirmation bias)是一種傾向於以一種證實自己現有先入之見的方式關注和解釋信息。 

競選活動的表現不合格?可能是由於不良的目標或低於標準的附加媒體。一場競選就搞定了?都是你,寶貝。

任何一個體育迷都會告訴你,有成千上萬種方法來解釋任何數據集。這完全取決於你把注意力放在哪裏。看看任何營銷活動的績效指標,在99%的情況下,都有可能找到確認你已經“知道”的信息。退一步,在沒有確認偏差的情況下查看數據,將產生更有價值的見解。

5.默認效果

默認效果是一種傾向,當有幾個不同的(可能更有效的)選擇時,傾向於選擇一個舒適的默認選項。

你會看到一長串的標語、電子郵件主題行或cta,並被告知選擇一個應該用於你的品牌的下一個大型活動。默認效果幾乎肯定會把你引向與上周工作最相似的那個。

問題是,任何數字受眾的品味和偏好都可能瞬息萬變。在很多情況下,如果你給他們一個機會,嚐試一些不同的東西可能會產生更好的結果。

6.樂觀偏見

樂觀偏見是一種過度樂觀的傾向,期望對自己所做的選擇有有利的結果。 

噢,是的!你能行的!你剛剛寫的那篇文章將會轟動整個營銷界!它是完美的,品牌上的,總體上是很棒的。坐下來,看著讚美蜂擁而至。

唯一的問題是,如果你錯了怎麼辦?

7.外部代理的錯覺

外部代理錯覺是一種將自我產生的偏好視為外部來源的結果或證據的傾向。

如果你剛剛為一個重要的活動寫完文案,你看到兩篇博客文章,一篇回避你剛剛完成的策略和方法的有效性,另一篇警告那些策略和方法是過時的和無效的,你更可能關注哪一篇?要誠實。

這就是外部力量在起作用的幻覺。把注意力集中在那些能強化你已經相信的事情上,這是人類生活中非常自然的一麵。

這些隻是一些偏見,影響決定 我們 作出時,決定如何詞一份營銷文案。我們可能沒有意識到它們,但它們一直都在那裏。它們為我們的解釋增色。它們決定了我們的偏好。它們影響著我們寫的每句話的每一個方麵。  

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