مطالعات صنعتی نگاههای متناقضی درباره جستجوی هوش مصنوعی ارائه میدهند. ببینید چرا دادهها متفاوت هستند و چگونه میتوانید تأثیر آن را بر سایت و بخش خود ارزیابی کنید.
پلتفرمهای بزرگ سئو مانند Ahrefs و Semrush، بههمراه آژانسهایی مثل Seer Interactive و سایر شرکتهای پیشرو، مطالعات قابلتوجهی منتشر کردهاند که بهنظر میرسد پاسخهای قطعی ارائه میدهند.
اما نگاهی دقیقتر چیزی کاملاً متفاوت نشان میدهد: تقریباً هر روایت ممکن دربارهٔ تأثیر جستجوی هوش مصنوعی، «مطالعهای» برای حمایت از خود دارد.
هر چه بیشتر به دادهها پرداختم، حقیقت ناخوشایندتری روشن شد – هیچکس پاسخ قطعی ندارد و میتوان ارقام را بهگونهای برش داد که تقریباً هر داستانی را تأیید کنند.
اجماع اصلی که واقعاً اجماع نیست
در نگاه اول، مطالعات بزرگ در اصول اساسی توافق دارند.
Ahrefs گزارش میدهد که نتایج ارگانیک برتر تقریباً ۳۴‑۳۴.۵٪ کلیک خود را از دست میدهند وقتی نمایشهای هوش مصنوعی ظاهر میشوند. تحلیل آنها بر پایه ۳۰۰,۰۰۰ کلمه کلیدی، این تأثیر را بهصورت واضح و قابلسنجش نشان میدهد.
آنها به پژوهشی اشاره میکنند که نرخ کلیکصفر تقریباً ۱۰۰٪ در حالت AI گوگل را نشان میدهد و اینگونه جستجوی هوش مصنوعی را تهدیدی اساسی برای ترافیک وبسایت میداند.
با این حال، Semrush که بیش از ۱۰ میلیون کلمه کلیدی را تجزیه و تحلیل کرده است، چیزی متفاوت یافت: کاهش کمی در جستجوهای بدون کلیک پس از معرفی نمایشهای هوش مصنوعی.
این مستقیماً با روایت اینکه ویژگیهای هوش مصنوعی بهطور اجتنابناپذیر رفتار کلیکصفر را افزایش میدهند، در تضاد است.
بهجای بحران، Semrush بر فرصت تأکید میکند و میگوید بازدیدکنندگان جستجوی هوش مصنوعی ۴.۴ برابر بازدیدکنندگان ارگانیک سنتی ارزشمندترند.
هیچیک از آنها میتواند کاملاً درست باشد، اما هر دو با استناد آماری ارائه میشوند.
بحث نرخ تبدیل: ۵ مطالعه، ۵ پاسخ متفاوت
سربار سردرگمی زمانی بیشتر میشود که به بررسی نحوه تبدیل ترافیک جستجوی هوش مصنوعی نسبت به ترافیک ارگانیک سنتی گوگل میپردازیم.
در اینجا، پژوهش تقریباً به دلیل تناقضهایش خندهدار میشود.
- پژوهش Amsive که صدها وبسایت مشتری را تحلیل کرده، نتیجه گرفت که ChatGPT نرخ تبدیل بالاتری نسبت به گوگل دارد. این یافتهٔ «تفاوت» نشان میدهد که جستجوی هوش مصنوعی کاربران را با محتوای بالای قیف قبل از تبدیل آموزش میدهد و ارزش تجاری بالاتری دارد.
- مطالعهای توسط Kaise و Schulze که بیش از ۹۷۳ وبسایت تجارت الکترونیک – گزارش شده توسط Search Engine Land – را بررسی کردند، به نتیجهٔ معکوس رسیدند: ChatGPT نرخ تبدیل کمتری نسبت به گوگل دارد. برای کسبوکارهای تجارت الکترونیک، این پژوهش نشان میدهد ترافیک جستجوی هوش مصنوعی کیفیت پایینتری دارد و احتمال کمتری برای تولید درآمد دارد.
- Ahrefs دادههای تبدیل خود را بررسی کرد و دریافت که ChatGPT نرخ تبدیل بهتری نسبت به گوگل دارد. این با روایت کلی آنها که جستجوی هوش مصنوعی ممکن است حجم ترافیک را کاهش دهد، اما کیفیت ترافیک را افزایش میدهد، همراستا است.
- Seer Interactive دادههای چندین وبسایت مشتری را تحلیل کرد و نیز به این نتیجه رسید که ChatGPT نرخ تبدیل بهتری نسبت به گوگل دارد، که تفسیر «کیفیت بر کمیت» را تأیید میکند.
- Peep Laja، بنیانگذار Wynter، دادههای تبدیل شرکت خود را مرور کرد و به یک نتیجهٔ دیگر رسید: مدلهای زبانی بزرگ «ترافیک تنبل و نامعتبر» میفرستند که بهخوبی تبدیل نمیشود. تجربهٔ واقعی او از کسبوکار، تفاسیر خوشبینانه Ahrefs و Seer را به چالش میکشد.
پس کدام درست است؟
آیا ترافیک جستجوی هوش مصنوعی همانند گوگل، بهتر از گوگل یا بدتر از گوگل تبدیل میشود؟
بهنظر میرسد پاسخ این است: همه موارد، بسته به اینکه چه دادهای را بررسی میکنید.
چرا هر روایت شواهد حمایتی دارد
وجود مطالعات معتبر که به نتایج متناقض میرسند، نشانگر پیچیدگی و تغییرپذیری تأثیر جستجوی هوش مصنوعی است.
چندین عامل توضیح میدهند که چرا نتایج پژوهشها بهاینچنین اختلاف دارند.
صنعت و مدل کسبوکار نقش بسیار مهمی دارند
یافتهٔ Seer Interactive که نشان میدهد نمایشهای هوش مصنوعی تأثیر نامتناسبی بر ترافیک غیربرندیک دارند، این نکته را روشن میکند.
یک سایت تجارت الکترونیک که کالاهای عمومی میفروشد، احتمالاً تجربهٔ جستجوی هوش مصنوعی متفاوتی نسبت به یک شرکت نرمافزاری B2B یا ارائهدهنده خدمات محلی دارد.
مطالعهٔ Kaise و Schulze که بر وبسایتهای تجارت الکترونیک متمرکز بود، ممکن است واقعیتی کاملاً متفاوت نسبت به تحلیل Ahrefs از کسبوکار SaaS خود یا سبد مشتریان Seer به دست آورد.
قصد جستجو تنوع گستردهای ایجاد میکند
کاربری که از ChatGPT میپرسد «بهترین کفشهای دویدن برای پاهای صاف چیست؟»، ذهنیت بسیار متفاوتی نسبت به کسی دارد که همان سؤال را در گوگل مینویسد.
دومین ممکن است در مرحلهٔ پیشرفتهتری از تحقیقات خرید باشد، که توضیح میدهد چرا برخی مطالعات نشان میدهند ترافیک هوش مصنوعی نرخ تبدیل کمتری دارد.
یا ممکن است کاربران با دقت بیشتری پرسش کنند که توضیح میدهد چرا برخی دیگر نتیجه میگیرند تبدیل بهتر است. هر دو میتواند برای انواع مختلف پرسش درست باشد.
دورهٔ زمانی و تغییرات هوش مصنوعی نتایج را منحرف میکند
این مطالعات در ماههای مختلف سال ۲۰۲۵ انجام شدند، در حالی که ویژگیهای جستجوی هوش مصنوعی بهسرعت در حال تحول بودند.
پذیرندگان اولیه ابزارهای جستجوی هوش مصنوعی ممکن است جمعیتشناسی متفاوتی نسبت به کاربران عمده داشته باشند.
یک مطالعهٔ ماه آوریل پایه کاربری و مجموعه ویژگیهای متفاوتی نسبت به مطالعهٔ ماه نوامبر دارد.
اندازهنمونه و سوگیری انتخابی نتایج را تحریف میکند
صدها وبسایت مشتری Amsive، در مقایسه با بیش از ۹۰۰ سایت تجارت الکترونیک مورد بررسی در مطالعهٔ Kaise و Schulze، نمایانگر مقیاس دادهای و ترکیب صنعتی متفاوتی هستند.
Ahrefs که دادههای تبدیل خود را تحلیل میکند، ممکن است اثرات انتخابی پتانسیلی ایجاد کند.
مخاطبان آن بیشتر سئوکاران هستند که ممکن است رفتار متفاوتی نسبت به مصرفکنندگان عمومی داشته باشند.
تجربهٔ تکشرکتی Laja با Wynter ممکن است نکتهای خاص برای کسبوکار او باشد و نه یک الگوی جهانی.
تعاریف سنجش استاندارد نشدهاند
چی بهعنوان «تبدیل» محسوب میشود، در میان مطالعات متفاوت است.
- آیا ما ثبتنام ایمیل، خرید، سرنخهای شایسته یا چیز دیگری را میسنجیم؟
- چگونه ترافیک را وقتی کاربر از چندین کانال استفاده میکند، انتساب میدهیم؟
این تفاوتهای تعاریفی به تنهایی میتوانند یافتههای متناقض را توجیه کنند.
جدایی بزرگ در مقابل فرصت بزرگ
Ahrefs نتایج خود را تحت عنوان «جدایی بزرگ» (The Great Decoupling) چارچوببندی میکند.
نمایشها از طریق دوگانگی در نتایج ارگانیک و ارجاعهای AI Overview افزایش مییابند، اما کلیکهای کل کاهش مییابند.
این روایت بر از دست رفتن و آشفتگی تأکید میکند و جستجوی هوش مصنوعی را بهعنوان بازی صفر‑جمع میداند، به طوریکه گوگل ارزشی را که پیش از این بین وبسایتها توزیع میشد، به خود اختصاص میدهد.
(بهنظر میرسد جدایی بزرگ ناشی از ابزارهای هوش مصنوعی است که حجم عظیمی از نمایشها را ارسال میکردند؛ همانطور که Brodie Clark در Search Console مشاهده کرد.)
Semrush این پدیده را از طریق چشمانداز فرصت مطرح میکند. بله، حجم کلیکها تغییر میکند، اما بازدیدکنندگانی که کلیک میکنند، ارزش بیشتری دارند.
پیشبینی آنها مبنی بر اینکه جستجوی هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۸ میتواند ارگانیک سنتی را پیشی بگیرد، این تحول را بهعنوان تکامل ناگزیر میبیند که بازاریابان پیشرو باید آن را بپذیرند، نه که علیه آن مقاومت کنند.
هر دو سازمان به الگوهای دادهای مشابه نگاه میکنند اما روایتهای کاملاً متفاوتی میسازند.
- Ahrefs بر کاهش ۳۴٪ کلیک تأکید میکند.
- Semrush بر افزایش ۴.۴ برابر ارزش بازدیدکنندگان تأکید میکند.
هیچیک دروغ نمیگویند، اما داستانهای بسیار متفاوتی تعریف میکنند.
مسئلهٔ ارجاع: انقلابی یا تدریجی؟
هر سه مطالعهٔ بزرگ تحقیق نشان میدهند که از رتبهبندی به ارجاع تغییر رخ داده است؛ ذکر شدن در پاسخهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی به همان اندازه یا حتی بیشتر از موقعیت سنتی اهمیت دارد.
اما حتی در اینجا نیز تفسیرها متفاوتاند.
- دادههای Ahrefs که نشان میدهند ۷۶٪ ارجاعهای AI Overview از ۱۰ نتیجه برتر ارگانیک گوگل میآید، نشان میدهد این تغییر عمدتاً یک پیشرفت تدریجی است. اگر قبلاً بهخوبی از طریق سئوی سنتی رتبهبندی شدهاید، احتمالاً بیشتر ارجاع میشوید. سیستم موجود در بیشتر موارد دستنخورده باقی میماند.
- با این حال، Semrush یادآور میشود که ابزارهای جستجوی هوش مصنوعی اغلب صفحات با رتبه پایینتر را ارجاع میدهند که نشان دهنده یک شکست انقلابی از سلسلهمراتب رتبهبندی سنتی است.
- یافتهٔ Seer Interactive که نشان میدهد جستجوهای برندیک نسبت به غیربرندیک تأثیرات متفاوتی دارند، لایهای دیگر به این معادله میافزاید. اقتصاد ارجاع ممکن است بسته به نوع پرسش بهطور بنیادی متفاوت عمل کند.
آیا پدیدهٔ ارجاع تنظیم جزئی در روشهای سئو موجود است یا تحول کلی؟
دوباره، یک مطالعه وجود دارد که هر روایت دلخواه شما را پشتیبانی میکند.
متغیر پنهان: آنچه هر پژوهشگر میخواهد درست باشد
قابلتوجه است که هر سازمانی که این پژوهش را انجام میدهد، منافع تجاری دارد که ممکن است بر چارچوببندی (framing) اثر بگذارد، حتی اگر روششناسی را تغییر ندهد.
Ahrefs ابزارهای سئوی خود را میفروشد که عمدتاً بر بهینهسازی جستجوی سنتی تمرکز دارند.
روایت که بر مختلکردن و پیچیدگی تأکید دارد، نیاز به ابزارهای پیشرفته و تخصص را تقویت میکند.
پژوهش آنها که کاهش کلیکها و چالش سازگاری با جستجوی هوش مصنوعی را برجسته میکند، به مدل کسبوکارشان خدمت میکند.
Semrush یک پلتفرم جامع بازاریابی دیجیتال ارائه میدهد که شامل ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است.
روایتی که بر فرصت و تکامل تأکید دارد تا بحران، آنها را بهعنوان راهنمایان پیشرو برای آینده معرفی میکند. چارچوب خوشبینانهٔ آنها دربارهٔ کیفیت بازدیدکنندگان هوش مصنوعی، موقعیت استراتژیکشان را تقویت میکند.
Seer Interactive بهعنوان یک آژانس، از پیچیدگیای که نیاز به راهنمایی متخصص دارد، بهرهمند میشود.
یافتههای دقیق آنها دربارهٔ تأثیر برنبرندیک در مقابل برندیک – و تفاوتها در میان انواع مشتریان – ارزش مشاورهٔ استراتژیک سفارشی را نسبت به رویکردهای «یکچندحالت» تقویت میکند.
پژوهشگران بهطور طبیعی تمایل دارند به تفسیری که با نگرش و مدل کسبوکار خود همراستاست، گرایش داشته باشند.
واقعیت ویژه بهازای هر بخش
صادقانهترین نتیجهگیری از بررسی تمام این پژوهشهای متناقض این است که تأثیر جستجوی هوش مصنوعی بهطور رادیکال به هر بخش خاص بستگی دارد.
پاسخ صحیح به سؤال «جستجوی هوش مصنوعی روی ترافیک و تبدیلها چه تأثیری دارد» این است: «بهشرایط بستگی دارد».
این به موارد زیر بستگی دارد:
- صنعت شما.
- مدل کسبوکار شما.
- آیا ترافیک شما برندیک است یا غیربرندیک.
- موقعیت مشتریان شما در مسیر خرید.
- نوع محتوای شما.
- جمعیتشناسی خاص و الگوهای رفتار مخاطبان شما.
یک سایت تجارت الکترونیک که کالاهای عمومی را از طریق محتوای اطلاعاتی میفروشد، ممکن است واقعاً سناریوی کابوس Ahrefs را تجربه کند: کاهش ۳۴٪ کلیک بدون افزایش کیفیت جبرانکننده.
یک شرکت نرمافزاری B2B با شناخت برند قوی ممکن است همانطور که Semrush توصیف میکند، از فرصت بهرهمند شود: بازدیدکنندگان کمتر اما با کیفیت بالاتر.
یک کسبوکار خدمات محلی ممکن است تأثیر جستجوی هوش مصنوعی را بهطور کل تقریباً احساس نکند، بهشرطی که مشتریان عمدتاً از جستجوهای برندیک استفاده کنند.
تجربهٔ Laja با Wynter که میگوید مدلهای زبانی بزرگ «ترافیک تنبل و نامعتبر» میفرستند که بهخرابی تبدیل میشود، ممکن است برای کسبوکار او که با مطالعات موردی دقیق، مشتریان B2B را تبدیل میکند، کاملاً دقیق باشد.
این به این معنا نیست که یافتهٔ Ahrefs مبنی بر اینکه ترافیک هوش مصنوعی آنها بهخوبی تبدیل میشود، نادرست است؛ چرا که آنها در بخشهای مختلف با مخاطبان متفاوت و محتوای گوناگون فعالیت میکنند.
توهم روششناسی در مورد قطعیت
نمونههای بزرگ میتوانند حس قطعیت نادرستی ایجاد کنند که شاید توجیهپذیر نباشد.
مطالعهٔ Kaise و Schulze که بیش از ۹۰۰ سایت تجارت الکترونیک را بررسی کرد، شبیه بهنظر میرسد جامع و قطعی باشد.
اما ۹۰۰ سایت تجارت الکترونیک، هرچند تعداد زیادی هستند، باز هم نمایانگر یک بخش خاص با ویژگیهای مشترک هستند.
یافتهها ممکن است برای تجارت الکترونیک کاملاً دقیق باشند اما برای خدمات B2B، نشر یا کسبوکارهای محلی بهطور کامل نادرست باشند.
بهصورت مشابه، تحلیل Ahrefs از ۳۰۰,۰۰۰ کلمه کلیدی و بررسی Semrush از ۱۰ میلیون کلمه کلیدی مقیاس چشمگیری ارائه میدهند، اما امکان وجود سوگیریهای سیستماتیک را در موارد زیر حذف نمیکنند:
- چگونه کلمات کلیدی مورد مطالعه قرار گرفتند.
- چگونه اثرات سنجش شدند.
- متغیرهای مخدوشکنندهای که کنترل نشدهاند.
اطمینانی که این مطالعات با درصدهای مشخص و نتایج قطعی ارائه میدهند، ممکن است بیش از آنچه دادهها نشان میدهند باشد.
چارچوب صادقانهتر باید عدم قطعیت و تغییرپذیری را بپذیرد، اما این امر داستانی جذاب برای بازاریابی یا رهبری فکری صنعت نیست.
چه معنایی برای سئوکاران و بازاریابان دارد
برای متخصصان سئو، بازاریابان و صاحبان وبسایتی که میخواهند بفهمند چه اتفاقی میافتد، پژوهشهای متناقض یک چالش به حساب میآیند.
نمیتوانید صرفاً به «دادهها» اعتماد کنید؛ زیرا دادهها بسته به اینکه چه کسی آنها را تحلیل میکند و چه چیزی را میسنجد، داستانهای متفاوتی میگویند.
دالان عملی این است که باید تحلیل خود را برای وضعیت خاص خود انجام دهید، نه اینکه به مطالعات صنعتی برای گفتن آنچه رخ میدهد تکیه کنید.
منابع ترافیک خود را بهدقت پیگیری کنید. نرخ تبدیل را بر مبنای کانال اندازهگیری کنید. هم حجم و هم معیارهای کیفیت را زیرنظارت داشته باشید.
بهویژه رفتار ترافیک جستجوی هوش مصنوعی را برای کسبوکار خود بررسی کنید، نه اینکه به میانگین صنعتی تجمیعی بسنده کنید.
مطالعات فرضیاتی برای آزمون فراهم میکنند، نه نتایج قطعی که باید پذیرفت.
پاسخ بهصورت خاص برای بخش شما خواهد بود و تنها راه برای شناخت آن، اندازهگیری دقیق دادههای خودتان است.
مشکل انتخاب روایت
بهمحض ظهور مطالعات بیشتر در حوزه جستجوی هوش مصنوعی، یک الگوی واضح قابلمشاهده است: همین پدیده میتواند بهطرزهای متفاوتی تفسیر شود.
بسته به نحوهٔ برش دادهها – بخش مورد مطالعه، دورهٔ زمانی تحلیلشده یا معیارهای مورد تأکید – پژوهش میتواند طیفی گسترده از نتایج درباره ترافیک، کیفیت و تأثیر کلی را پشتیبانی کند.
هر تفسیر میتواند بهنظر دادهمحور و دقیق باشد، اما برداشتهای استراتژیک اغلب در تضاد هستند.
این محیط باعث میشود سوگیری تأییدی بهراحتی بروز کند.
تیمها بهطور طبیعی مطالعاتی را که با پیشفرضها یا اهداف استراتژیک خود همراستاست، ترجیح میدهند و به پژوهشهایی که جهت متفاوتی نشان میدهند، وزن کمتری میدهند.
نتیجه این است که گفتوگوی صنعتی بهگونهای است که بسیاری باور دارند «دادهها را دنبال میکنند»، اما دادههای موجود میتوانند روایتهای متعددی را پشتیبانی کنند – و روایت انتخابی معمولاً بازتابدهندهٔ اولویتها و زمینههاست نه حقیقتی مطلق و یکپارچه.
حقیقت دربارهٔ عدم قطعیت
صنایع سئو و بازاریابی دیجیتال بر وعدهٔ تصمیمگیری دادهمحور بنا شدهاند.
ما اندازهگیری میکنیم، آزمون میگذاریم، بهینهسازی میکنیم و بازده سرمایهگذاری (ROI) را ثابت میکنیم.
وجود مطالعات بزرگ و بهخوبی انجامشده که به نتایج متناقض میرسند، این چارچوب را به چالش میکشد.
این نشان میدهد که حتی با مجموعههای داده بزرگ و تحلیلهای پیشرفته، درک پدیدههای پیچیده و چندمتغیره مانند تأثیر جستجوی هوش مصنوعی ممکن است فراتر از تواناییهای کنونی ما باشد.
سیستمها بیش از حد پیچیدهاند، متغیرها بیش از حد فراوان، بخشها بیش از حد متمایز، و چشمانداز بهسرعت در حال تحول است تا هر مطالعهٔ واحد بتواند حقیقت قطعی را بهدست آورد.
این به این معنا نیست که پژوهش بیفایده است؛ برعکس.
مطالعاتی که Ahrefs، Semrush، Seer Interactive و دیگران ارائه میدهند، نقاط دادهای ارزشمند و چارچوبهایی برای تفکر دربارهٔ تأثیر جستجوی هوش مصنوعی فراهم میکنند.
اما آنها نمیتوانند اطمینان و پاسخهای کلی و جهانی که بازاریابان نیاز دارند و بهدنبال آنها هستند، فراهم کنند.
گامهای پیشرو بدون همخوانی نظرات
راه پیشرو نیاز به سطح سالمی از شکگرایی روششناختی دارد.
وقتی یک مطالعه نتیجه میگیرد که جستجوی هوش مصنوعی کلیکها را کاهش میدهد، تبدیل را بهبود میبخشد یا تأثیر قابلسنجشی کمی دارد، مفیدترین واکنش بهسادهگی این است:
- «پژوهش جالبی است. فکر میکنم چه عواملی این نتیجه را شکل دادهاند و آیا این نتایج برای وضعیت من نیز صادقند.»
بهجای جستجوی یک مطالعهٔ حقیقی که تأثیر قطعی جستجوی هوش مصنوعی را نشان میدهد، کارشناسان باید:
- پذیرش خاصیت بخشبندی: تجربهٔ شما بسته به صنعت، مدل کسبوکار، نوع محتوا، مخاطب و متغیرهای دیگر متفاوت خواهد بود. نتایج کلی عمومی ارزش محدودی دارند.
- انجام اندازهگیری دقیق خود: منابع ترافیک جستجوی هوش مصنوعی را پیگیری کنید، نرخ تبدیل را بر مبنای کانال اندازهگیری کنید، هم حجم و هم معیارهای کیفیت را زیرنظارت داشته باشید و دادههای خاص خود را برای هدایت استراتژی به کار ببرید.
- آزمون چندین فرضیه: بهجای فرض اینکه Ahrefs یا Semrush درستاند، هر دو امکان را آزمایش کنید. بهینهسازی برای ارجاعهای AI را انجام دهید، در حالی که نظارت میکنید آیا کیفیت ترافیک به اندازهٔ کافی بهبود مییابد تا کاهش حجم را جبران کند. پاسخ ممکن است برای انواع محتواهای مختلف در سایت شما متفاوت باشد.
- سؤال پرسیدن از روایتها: وقتی پژوهش بهطور کامل با منافع تجاری سازمانی که انجام میدهد همراستاست، با شکگرایی سالم برخورد کنید. این به این معنا نیست که دادهها نادرستند، اما نحوهٔ چارچوببندی و تأکید بر جنبههای خاص، اهمیت زیادی دارد.
با ابهام راحت باشید
حقیقت ناخوشایند است: حتی با وجود مطالعات چندگانهٔ مقیاس بزرگ از شرکتهای معتبر و پیشرو در صنعت، هنوز پاسخ واضحی دربارهٔ تأثیر جستجوی هوش مصنوعی نداریم.
ما نقاط دادهای، فرضیات، یافتههای خاص بهازای هر بخش و روایتهای تجاری داریم – نه نتایج قطعی.
مطالعهای که «همه چیز را حل کند» وجود ندارد، زیرا مسئله بیش از حد پیچیده و متغیر است.
پژوهشگران میتوانند شواهدی برای تقریباً هر ادعایی پیدا کنند، بسته به اینکه چه چیزی را اندازهگیری میکنند و چگونه آن را چارچوببندی میکنند.
این به این معنا نیست که پژوهش بیفایده است یا همهٔ نتایج وزن یکسانی دارند.
به این معناست که زمینه اهمیت دارد، تنوع میان بخشها طبیعی است و تواضع فکری بر قطعیت نادرست ساختهشده بر پایهٔ پژوهشهای منتخب برتر میغلبند.
صرفنظر از روایت – بحران یا فرصت، اختلال یا تحول – همیشه میتوان پژوهشی یافت که از آن پشتیبانی کند.
مسیر هوشمندانه این است که نتایج را بهخفیف بپذیریم، آزمایشهای خودمان را انجام دهیم و در برابر تغییرات مستمر صنعت انعطافپذیر بمانیم.
دیدگاهتان را بنویسید