我们知道，总是很难向您的代理商客户解释SEO。大量的图形和表格可能会使它们感到困惑，而没有提供足够的数据可能会使它们变得可疑。
许多墨水被用来解释数据可视化的优点，这是呈现您的音调，结果，问题等的一种好方法，并且您已经熟悉了它的原理和隐含的心理模式。然而，可能会变得艰难的是使这些数据集引人注目，同时隐含的偏见和谬误可能使双方（代理商和客户）的困境陷入混乱。
因此，让我们知道未知的未知物和盲点可见，让我们看一下我们的思维方式以及数据可视化背后的Tufte原理如何打破偏见和谬误-改善沟通和关系。
与SEO代理商相关的Tufte原则
美国统计学家，信息图形学的先驱爱德华·塔夫特（Edward Tufte）将如何超越客户沟通中涉及的屏幕截图，并使数据演示在视觉上更具吸引力和准确性？
毕竟，他设计了六项原则，致力于充分利用定量数据，牢记您要使用它做什么，为谁辩护以及试图证明什么。
正如您在以下段落中将看到的那样，它们看起来非常简单且常识，您可能在日常操作中使用它们。因此，这是一个修改它们的邀请，同时要考虑不同的角度：
在实践中如何被误解或歪曲？
您的SEO团队希望为您的客户清楚地描述广告系列的实际情况，因此，不应存在任何漏洞。
在进行报告或演示时，这是一个很好的清单：
显示比较
通过比较显示数据，以突出显示相关的对比，并为更大的作用力辩护。就像在大流行期间搜索意图从一个月变为另一个月一样。
显示因果关系
另一个涉及整个上下文及其变量的情况：显示特定数据如何影响其他数据。例如，SEO中的一个简单示例就是季节性，它会影响圣诞节期间特定的搜索量。
当前多元数据
用各种数据解释一个复杂的叙述/上下文，以便更好地理解。进行预测时，要包括关键字，搜索量，季节性等信息，以提供完整的概述。
使用整合
重要的是用一种以上的方式（文本，数字，公式等）来显示信息，并确保每个变量都有一个命名或图例，以确保清晰度。例如，当您呈现特定趋势时，将包括变量的名称，图形表示，度量方式以及重要性。
建立信誉（记录所有内容）
包括数据源，测量结果的解释，标题等。再次，请确保您以适当的方式为受众提供相关的信息，以保持透明和直接的沟通。
专注于内容（始终提供上下文）
在实际情况中显示最相关的数据。确保您的听众了解您所指的内容以及参数中隐含的前后过程。介绍您的过程。
如何针对偏见和谬误使用视觉数据
但是，让我们回到眼前的问题：仔细检查呈现数据时的常见陷阱，以及可视化如何帮助我们传达信息。
我们确定了两种主要的情况，其中存在偏见和谬误：推销流程和月度报告–您与客户面对面并为SEO绩效和业务成果辩护的时间。
对于您的SEO提案
从一开始，提出您的SEO提议就意味着以简洁准确的方式解释复杂的叙述，同时获得信誉，并提供相关的关键字选择，竞争对手概述，评估点击率对广告系列的潜在影响等。
在很多地方都可能存在偏见和谬误，但让我们看看制定提案的重要步骤，并看看如何避免这个问题：
通过比较来应对叙事和可用性偏向
当显示出对客户市场和行业的深刻理解时，您将通过比较来评估他们相对于竞争对手的地位。这就是叙事或故事偏见出现的地方–一种倾向是基于精心制作的故事对因果关系有一种错误的理解，而没有考虑或质疑所有省略的细节。
因此，至关重要的是要强调其线下竞争对手与在线竞争对手不同，并包括从您选择的关键字中获得最大印象的竞争对手。提出更大的模式后，客户端将不会像以前判断脱机环境那样来判断联机环境。
另一个经常出现的问题是可用性偏差：我们倾向于根据我们最容易回忆起的示例和轶事来对现实的某个部分进行概述。因此，我们可以快速得出错误的结论。
就像承诺达到一定的排名一样，但是没有选择正确的关键字或者没有与点击次数和潜在转化次数建立适当的联系，这可能意味着改善了业务成果–毕竟，客户需要提高其业务绩效。
因此，根据给定时间段内的关键字甚至可见度得分，为竞争对手提供多变量数据可以阐明实际情况：
在SEOmonitor中，我们将可见度得分计算为所选关键词列表的展示份额，这些关键词的排名变化会根据其相应的搜索量进行加权。
克服错误因果的SEO性能
有句老话说：“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的”。我们无法预测结果，但是如果满足某些条件，我们可以显示流量的估计演变及其影响。
但是首先，我们需要建立流量SEO影响背后的真相，以显示准确的因果关系：自然流量包含品牌和非品牌，但非品牌自然流量可以优化并引起专家的兴趣。
依此进行拆分是您如何应对虚假因果关系（即在不相关变量之间建立虚假因果关系的偏见），并将您的SEO绩效与客户的业务成果相关联。
此外，通过使用考虑了季节性变化和逐年搜索趋势的模型（并根据大流行变化进行了校准），您可以了解客户在有无广告系列的情况下的状况：其业务的实际流量，预计的流量和另外一个。
超越SEO困难的过度自信效应
最后但并非最不重要的一点是，您可以通过提供原始数据和SEO提议背后的公式来建立信誉。为了获得信任并应对过度自信的效果，这意味着高估了预测的知识和能力，您需要考虑所有与SEO性能有关的因素。
除了同比趋势和搜索量之外，您还可以说明SERP如何影响点击率，以及为什么每个SERP需要可变的点击率模型来确定每个关键字带来的点击次数的估算值。
我们已将所有这些变量包括在“ 预测”模块中，以帮助SEO代理机构为其客户提供可行的解决方案，并且我们还开发了一个难度等级，以帮助您确定您的提案是现实的还是过于雄心勃勃的。
而且，为了使一切变得容易，我们创建了一个SEO提案生成器，可以从我们的平台中提取数据，并利用Google幻灯片对您的代理机构的视觉吸引力，就像拖放一样简单。
为您的SEO月度报告
这是有效沟通的另一个相关实例，它可以导致更牢固的关系或客户保留率下降：您的代理商每月报告。
该报告可能甚至在当前危机期间受到了更多的审查，是一次突出SEO结果并以视觉上引人注目的方式解决运行问题的机会。
设置正确的期望而不必费神挑剔（选择数据时容易出现这种偏见）或将所有内容放入报告中，但要侧重于SEO的获胜，要解决的技术问题，可以使您的广告系列充实的新机会等。
让我们看看在遵循Tufte原理的同时它如何在实践中起作用。
避免SEO目标状态的结果偏见
月度报告可能会包含有关您的广告系列目标的状态更新，以及专用时间表的概述。
通过显示每月比较，重点放在您预测的流量与当前月份之前的实际流量之间，您可以消除潜在的结果偏差，即结果分配不当或将来期望获得相同的结果，而无需查看流程。
这种偏见是指您在基于决策的已知结果评估决策质量时忽略了导致该决策的步骤以及所暗示的外力而犯的错误。
通过比较来展示演变情况，同时包括季节性数据，并提醒您的客户她正在查看非品牌自然流量数据，这将为分析提供明确的基础。您还将在SEO广告系列结果与特定SEO获胜之间建立直接的因果关系，从而获得信誉和信任。
在上下文中以可见度表现对抗确认偏差
抵制确认偏差 –倾向于选择能够证实特定信念，信念或故事的数据，而不考虑所有变量的趋势–具有完整的故事。
显示所有包含的关键字的可见性性能以及特定的组可见性得分如何变化，以及上个月哪些关键排名呈现变化。如果仅关注排名，您将无法展示整个背景以及这些变化如何真正影响点击率和转化方面的业务结果。
此外，包括竞争对手的知名度得分，并全面进行准确比较，以完全避免结果偏差。客户将知道她所处的位置，了解市场趋势，并知道要做出什么决定。
使用多元数据避免基本归因错误
您可以在月度报告中突出显示关键问题，以便成为代理商与客户合作的行动要点。也许您发现缺少登陆页面的高相关性关键字可能会改善自然流量，或者存在无法解决的蚕食问题。
在他们的上下文中呈现它们不仅可以快速做出决策，而且还可以解决一个有趣的偏差：基本归因错误描述了一种趋势，该趋势高估了个人对某些事物的影响，同时又低估了外部情况因素。您可以控制自己要建立的论据，同时解释什么取决于您的代理工作以及需要由客户完成的工作。
在这种情况下，要完全透明，还需要充分利用多元数据原理。包括您正在谈论的关键字，它们的搜索量，可见性得分，相关的SERP功能，相关的登录页面（如果可用），甚至是同比。
SEOmonitor的报告委员会包括一个Google幻灯片助手，它可以从平台中自动选择最相关的见解，您可以从中选择并一键插入。幻灯片也会自动生成，以保持视觉一致性。您可以从SEO获胜，机会，问题，竞争对手趋势等中进行选择。
奖励：叙事偏见和专业知识
从一开始就在正确的框架中设定以上所有期望，将帮助您建立良好的共识并与叙述偏见的不同方面相对：将数字营销机构的以往经验转化为一般规则。
您的客户将了解您的职业道德和SEO的细微差别，并且您将能够满足良好的代理人与客户的关系。
小结
在分析和呈现数据时，总是要努力创建清晰，准确的有效叙述。一种查看方法是将数据可视化的Tufte原理与认知偏见知识相结合，以使您的代理机构演示有效：
- 使用比较来克服叙述和结果偏见。
- 在全面定义变量的同时显示因果关系，并在建立公信力的同时抵制虚假的因果关系实例或归因偏见。
- 当您需要绘制整个图片并解决基本归因错误时，请使用多元数据。
- 显示您提出的每个论点的上下文和数据源，并克服确认或结果偏见。
通过为SEO行业带来更多的透明度和可衡量性来获取，管理和保留更多的客户。使用更多数据点预测SEO结果，使用智能助手构建报告，并使用为SEO机构构建的SEO平台动态管理资源。