你知道每年你睡觉的时候会吞下八只蜘蛛吗?
不管你是被这个经常被引用的错误统计数字吓得浑身发抖，还是一笑置之，你现在都得到了一个提醒:数据是一种启发或误导的工具。事实上，正是出于后一种目的，才出现了这个假数字。丽莎·霍尔斯特(Lisa Holst)在1993年的一篇专栏文章中提供了虚假信息，以表明它可以多么容易地扩散。
在大家都在谈论假新闻的情况下，还有什么更好的时机来讨论与正确和有效利用数据相关的内容写作技巧呢?
可以肯定的是，并非所有的信息滥用都是恶意的。有时候，你只是在输入数字时按错了键。更麻烦的是，当错误解读的数据导致不准确时。另一个问题是没有上下文的内容，这可能会造成更多的误解。
数据就像盐和胡椒，你的内容就是菜。如果没有这些信息，你的博客、白皮书和案例研究就会变得乏味。与此同时，就像基本的调味料一样，你也不想只看统计数据和报价。
数据是怎么回事?
所有的写作在某种程度上都是有说服力的，并且有一个主要的论点。这些关键点需要支持。
数据可以帮助你使你的内容更可信。
如果你是一个抵押贷款者，每条内容都有一个潜台词，那就是买房市场是可行的。因此，你可以将CoreLogic公司的房价下跌统计数据或业内有影响力人士的推文(他说现在是购买的好时机)等数据纳入其中。
在修辞学中，有三种修辞吸引力，映射出你可以利用支持信息的不同方式:
标志
第一个吸引力在于逻辑性，通常适用于定量数据。由数字组成的百分比、平均值和其他数据都属于这一类。
这里有一些例子我们对有价值的内容营销指标的概述:
- “虽然91%的B2B营销人员采用内容营销，但认为‘成熟’或‘成熟’的人只占34%。”
- “作为一种方法，内容营销比对外营销便宜62%，产生的线索是对外营销的三倍。”
- “在同一时间段内，我们的客流量增长了105%。”
与其他两个相比，logo是最客观的吸引力。在没有上下文的情况下，上述数字不会因读者的不同而改变。
精神
你作为思想领袖的地位会影响第二种诉求。气质指的是作者的可信度。
这项工作的一部分超出了内容。例如，你的“关于我们”页面和客户感言提供了一种精神。
当潜在的和当前的客户审查这些资产时，基于您组织过去的成功，他们有更多的理由相信您的专业知识。
下面我的个人简介也是如此。它告诉你关于我和我有权在本文中提出的问题上发言。
感伤
最后一个诉求是迎合情感。你可以直接解决内心的问题，也可以通过大脑来解决。
趣闻轶事和犀利的引子是针对读者感受的两种好方法。我们的呼吁在2018年就个性化内容采取行动这工作:
(就我个人而言，我看到了很多护肤品品牌、宠物用品和艺术用品，所有这些都绝对引起了我的兴趣。)
这段轶事吸引了那些可能看过同样类型广告的读者，他们还记得自己第一次看到个性化内容时的感受。此外，它在资深作家Autumn Green和观众之间建立了亲密关系，表明她也对网络向我们展示我们真正需要的口罩和狗食广告的能力感到惊叹。
当你把一个不和谐的数字包含进去时，统计数据也会产生同样的效果。回想一下蜘蛛潜入我们打鼾的嘴里的假事实。不管真假，这句话的目的是让读者感到震惊，引起他们的兴趣，同时给他们提供了一个合乎逻辑的、有形的信息，以消除他们在睡觉时吞咽夏洛特、希罗布或阿拉戈克的恐惧。
我们如何看待数据?
现在，您已经对为什么在说服性写作中使用统计数据等细节有了一定的了解，让我们检查一下您可以处理的数据类型。
这些信息分为两大阵营:定量的和定性的。
定量
如前所述，这个类别指的是你可以数的东西。这种分类的客观本质是一篮子9个苹果仍然是一篮子9个苹果不管谁在看它。
以下是一些量化的数字营销参数:
- 跳出率。
- 时间在页面。
- 独特的游客。
- 点击率。
- 打开率。
你用数字表示所有这些数据。这包括数字、序数、比率和百分比。
定性
这个类别是关于主题的质量。与定量数据相比，这种分类更具主观性。
考虑调查数据的回答，如“好”、“非常好”、“低于平均水平”和“符合预期”。一个被调查者认为好的东西和另一个被调查者的看法是不一样的。
案例研究是丰富的定性信息。在我们的研究中我们为Jagged Peak提供了投资回报， Jagged Peak的市场总监Kristine Champion的话，阐明了该组织如何从Brafton的服务中受益:
- “你制作的内容是关键，很明显你了解我们行业的脉搏。”
- “我在Brafton看到的价值在于，它就像多了一只手臂，减轻了我们的一些负担。”
- 如果我们的团队在想出新想法时时间紧迫，Brafton会主动推荐几个故事让我们批准或合作。”
这一数据不包括统计数据，但仍然提供了Jagged Peak与Brafton五年积极关系的见解。
使用数据有什么指导方针?
正如早期《蜘蛛侠》电影中的一句老话所说，力量越大，责任越大。在内容中使用的信息也是如此。
你使用的数据必须对读者和你的论点有用。此外，你不应该歪曲任何引用或统计数据。
这里有一些建议，可以帮助你最大限度地利用引用的细节:
有意义的使用
从1980年到2014年，全世界糖尿病患者的数量从1.08亿上升到4.22亿．这是一个事实，你可以抛出惊喜的随机知识的朋友，但它无助于我们讨论使用数据的写作。
补充信息应加强和涉及您的索赔。糖尿病数据是一个更极端的例子，但一些误用似乎是良性的。
例如，在一份关于远程医疗益处的白皮书中，这个数字似乎更合适——这是一项相关技术的医疗统计数据。然而，除非这篇文章深入探讨了远程医疗是如何具体帮助糖尿病治疗的——甚至是慢性疾病——否则这些信息并不能让读者更好地理解患者治疗效果的改善范围。
有时，数据是相关的，但你需要建立连接，让读者清楚。
准备好外卖
建立相关性的两种方法是通过上下文引导和跟踪数据。这些细节告诉读者为什么他们应该关心引用或统计数据。
设置和获取对于数据和直接报价来说是必要的，而且它们对数据来说是至关重要的。
再想想糖尿病的统计数据。当然，它提到了34年期间的增长，但这个数字本身意味着什么?这一增长是否与人口增长一致，意味着糖尿病患者的比例没有变化?这个时期和其他时期相比怎么样?
你不需要编造结论，而是要寻找其他来源和行业专家来形成分析，然后在内容中进行综合和呈现。如果没有一些副本的指导，读者就像高速公路上进出数据的匝道一样，不知道如何处理中性数据。
引用或统计数据前后一两句话通常就足够了。
数据之间的联系
继续用调味的比喻，你可以通过在你所包含的数据之间画线和组合来带来更强大的味道。来自一个来源的信息可以使来自另一个来源的细节更有说服力。
每个月，美国人口普查局都会发布新的住宅销售数据。在这些数据出炉后，全美住宅建筑商协会(National Association of Home Builders)会发布一份声明，对人口普查数据对市场的影响做出回应，并提供其见解，通常还会引用该协会领导层的言论。
与人口普查局数据不那么直接相关的可能是来自众多住房市场指标的新房价格数据。这一补充数据为新住宅销售的增长增添了亮点。
目标是通过原始分析混合所有源信息。
精度
人们很容易意外地歪曲数据。以下是一些需要避免的陷阱:
- 相关因果关系:例如，如果你在阅读这篇文章的介绍时发现了20美元，在故事的这个点又发现了20美元，你可以说你的资金随着文章的进展而增加。然而，没有证据表明阅读更多的文章提示了钱的出现，你就不能说阅读关于数据的文章神奇地让钱出现了。标题党经常故意混淆相关性和因果关系。不要误导读者。
- 错误引用:改变直接引语是违法和不道德的，尤其是试图改变意思时。如果演讲者想要更新他们的引语，他们应该提交书面同意。
- 未经证实的分析:美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)每月发布的报告详细列出了雇主为美国经济增加了多少就业岗位，这些数据仅适用于提供的职位数量。新手引用可能会误用这一信息，说雇主填补了一定数量的职位。注意并遵循消息来源的真实说法。
- 这样写:对于营销文案，模糊事实和观点之间的界限似乎是不可避免的。关键是要着眼于情境，而不是判断。
像上面提到的这些问题就是为什么事实核查是我们编辑过程中不可分割的一部分。这个验证步骤可以防止法律风险和误导读者。
观众
在围绕内容中的数据使用制定品牌指南时，要考虑你的读者群体。基于你的人物角色，你提供的信息的数量和种类会发生变化。
权威的B2B内容可以从更多的统计数据中受益。另一方面，会话式B2C工作通常更适合用“大多数”和“超过一半”这样的术语解释的引用和数字。
多少数据才算多?
记住，引用和统计数据不是菜;它们是基本调味料。就像盐太多或加了胡椒的食物尝起来很糟糕一样，如果你只注重数据而忽视原始分析，你的内容也会如此。
思想领导力就是掌握行业脉搏，并对正在发生的事情做出独特而有洞察力的回应。
只是别忘了引用你的来源!
