Glossar | NAVINES SEO Lab

Bayesianische Persuasion

Theoretisches Modell, in dem sich ein Sender vor der Handlung eines rationalen Empfängers auf eine Informationsstruktur festlegt.

Parteien, die ein Signal gestalten und nach dessen Beobachtung handeln.

Bewusste und wahrheitsgemäße Strukturierung, welche Information wann offengelegt wird.

Annahme, dass die Informationspolitik feststeht, bevor ihr Ergebnis bekannt ist.

Modelle, die Informationswert gegen Aufmerksamkeits- oder Verarbeitungskosten abwägen.

Kontextabhängige Möglichkeit negativer Folgen größerer Auswahl; keine allgemeine Regel.

Auswahl von Seed-Knoten für maximale erwartete Diffusion in einem festgelegten Graphenmodell.

Eigenschaft abnehmenden Grenznutzens beim Hinzufügen desselben Seeds zu größeren Mengen.

Vorab definierte Hauptmetrik zur Gesamtbeurteilung eines Experiments.

Metrik, die einen Start blockieren kann, wenn ein geschütztes Ergebnis schlechter wird.

Unwahrscheinlicher Unterschied zwischen beobachteter und geplanter Zuweisung als mögliches Ausführungssignal.

Vorübergehende Reaktionen auf Neuheit oder auf Lernen und Anpassung über Zeit.

Umkehr zwischen Gesamt- und Teilgruppenmustern durch unterschiedliche Gewichte oder Confounding.

Warnung, besonders überraschende Ergebnisse vor Freude besonders streng zu prüfen.

Folgeanfrage, die Wörter, Umfang oder Begriffe während einer Suchaufgabe ändert.