避坑指南 2 识别虚假数据,正确挑选合作红人 常见造假 先说结论,任何公开的数据都能造假,包括但不限于:粉丝数、播放量、点赞、评论、转发等。我们在上一篇避坑指南中,已经向大家强调通过粉丝数量判断红人量级是不靠谱的。下一期避坑指南,将围绕 如何观察&追踪红人的营销数据,正确衡量红人的产出

在海外红人营销领域,最常听到的抱怨是:效果不如预期。

这其中有一部分原因来自对红人数据造假的怀疑:看上去流量雄厚的红人,合作的推广内容却没有人感兴趣,既没有点击,也没有互动。对品牌来说,这种推广就是无效推广,虽然投入了大量成本,但是没有对应的产出,非常不划算。

避坑指南 2

识别虚假数据,正确挑选合作红人

常见造假

先说结论,任何公开的数据都能造假,包括但不限于:粉丝数、播放量、点赞、评论、转发等。

我们在上一篇避坑指南中,已经向大家强调通过粉丝数量判断红人量级是不靠谱的。如果再告诉你,任何其他数据都能造假,是不是会觉得“这世界上没一个好人了?” 

实这么说也不准确,原因有几点

 社媒平台官方会对数据造假的情况做检测和剔除,例如 YouTube 在播放量的检测上就非常严格。

● 想要让一个频道的所有数据看上去都合理,完全依靠数据造假会产生很高的代价,包括时间和金钱。

● 有很多红人会自觉抵制造假。

因此,我们的目标,是识别数据中的虚假部分,找到真正靠谱的优质红人。

正确策略

由于每个指标都可能造假,我们建议采取以下策略,来识别造假:

01

用比例值取代绝对值

前面有提到,即使一个网红想在数据上造假,也不太可能持续地在多个指标上进行操作,这样的成本代价太高。

因此,用比例值取代绝对值,然后横向比较,就能观察到造假异常: 例如点赞比例高于平均值,而评论比例远低于平均值。

以下图中的频道/内容为例:

比例值异常内容

可以观察到,他们的点赞数量很高,但评论都很少,如果仔细看评论,还能发现每次评论的人都基本差不多,这就说明点赞数量很可能是造假得到的。

02

除了平均值,更要关注偏差值

关注特定的偏差值,也能观察到造假异常。尤其是一些有目的的内容,比如赞助内容的指标远高于普通内容。

以下图中的内容为例: 

赞助内容点赞数据异常

左上角的内容是一篇赞助内容,其点赞数量在评论数没有明显增长的情况下比其他内容高出很多,这就可以判断为点赞数据造假。

为赞助内容造假数据

03

用好工具

以上提供的几种识别造假的策略,在海外红人营销实践中都需要借助工具来完成,否则仅凭人工判断,效率会非常低。

大家可以在SHOPLINE联盟分销插件中,找到红人资源库,选择联系红人,然后进入KOLANCER查看以上几种场景下的数据分析

比例值

波动/偏差情况

上图是过去90天红人/频道所有内容的点赞值,从中可以看出这名红人/频道的数据波动非常大,我们可以针对其中的极值对应的内容进一步分析,就能很快得出是否造假的结论。

结语

以上就是关于【判断并排除数据造假红人】的避坑指南。后续我们还将推出更多文章,介绍在海外红人营销活动中其他要注意的点,帮助大家避坑增效。

KOLANCER使用指引:在SHOPLINE联盟分销插件中找到-红人资源库-选择联系红人,进入KOLANCER登录页。

下篇预告:

追求销量提升,却找不到合适的红人?内容强调推销,却造成反效果?

下一期避坑指南,将围绕如何观察&追踪红人的营销数据,正确衡量红人的产出

原文来自邦阅网 (52by.com) - www.52by.com/article/136333

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