Diese Übersetzung von „Wie wir Influencer-Daten sammeln und analysieren“ aus dem Englischen in Deutsch wurde erstellt, um unsere Methodik einem breiteren Publikum zugänglich zu machen und es den Lesern zu ermöglichen, sich in ihrer bevorzugten Sprache damit vertraut zu machen. Der erste Entwurf der Übersetzung wurde von KI erstellt und anschließend von einem muttersprachlichen Übersetzer auf Genauigkeit und Klarheit geprüft und bearbeitet. Die englische Originalversion ist hier verfügbar.
Wie wir Influencer-Daten sammeln und analysieren
Alle Daten in diesem Bericht werden von HypeAuditor bereitgestellt, einer umfassenden Influencer-Marketing-Plattform, der weltweit über 1.500 Marken und Agenturen vertrauen. Unser Ziel ist es, genaue, aktuelle und betrugssichere Daten zu liefern, damit Marketer ihre Influencer-Partner mit Zuversicht wählen können.
HypeAuditor wurde mit mehreren Industriepreisen von G2 ausgezeichnet, darunter als Führer in den Märkten für Mittelstand, Kleinunternehmen und Enterprise sowie der Inc. Power-Partner-Preis, der unsere Unterstützung für Unternehmer und wachsende Startups hervorhebt. Wir sind auch ein verifizierter Datenanbieter für Statista, was weiter bestätigt, dass unsere Analysen hohe Branchenstandards erfüllen.
Datenvolumen und Verlauf
Seit dem 5. Februar 2018 sammeln wir kontinuierlich Influencer-Daten. Heute decken wir über 207.2M Millionen Konten auf großen sozialen Medienplattformen ab: Instagram, YouTube, TikTok, Twitter, Twitch und Snapchat. Diese Größe ermöglicht es uns, statistisch zuverlässige Metriken zu liefern, Trends zu erkennen und Schätzungen zu modellieren.
Woher die Daten kommen
Wir sammeln öffentlich zugängliche Informationen aus offenen Quellen und öffentlich sichtbaren Inhalten. Dazu gehören:
- Profil-Link, voller Name, Avatar, Sprache, Biografie, Standort (Land/Stadt/Bundesstaat), Marke und gemeinsame Interessen, bemerkenswerte engagierte Benutzer, gesponserte Beiträge,
- E-Mail und soziales Netzwerkprofil.
- Bilder, Grafiken, Fotos, Profile, Audio- und Videoclips, Sounds, Musikwerke, Verbindungen mit dem Publikum, Texte der Kommentare, Urheberschaftswerke, Anwendungen, Links und andere Inhalte oder Materialien von sozialen Netzwerkprofilen.
Da die Ersteller ihre Daten an soziale Netzwerke bereitstellen, gelten diese Daten gemäß DSGVO Art. 14(1)(c) als öffentlich zugänglich. Wir haben ein berechtigtes Interesse daran, die von den Erstellern über soziale Netzwerke bereitgestellten Daten für Direktmarketingzwecke zu nutzen (DSGVO Erwägungsgrund 47), ohne ihre Grundrechte und Freiheiten zu beeinträchtigen. Wir greifen nicht auf private Daten wie DMs oder Einblicke von Influencer-Konten zu.
Darüber hinaus sind diese Berichte vollständig unvoreingenommen und werden in keiner Weise durch Promotion-Platzierungen oder bezahlte Zusammenarbeit beeinflusst. Sie werden automatisch basierend auf realen Daten und statistischen Modellen generiert und aktualisiert.
Wie wir die Daten verarbeiten
Sobald die Daten gesammelt sind, durchlaufen sie mehrere detaillierte Prozesse, bevor sie in unseren Berichten erscheinen. Diese Phase ist notwendig, da hier Rohdaten bereinigt, überprüft und strukturiert werden, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Durch sorgfältige Verarbeitung der Daten stellen wir sicher, dass jede Erkenntnis, die Sie sehen, durch zuverlässige Informationen gestützt wird, die Sie tatsächlich verwenden können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
So machen wir das:
1. KI-gestützte Betrugserkennung
Im Kern unserer Analysesoftware befindet sich eine Reihe von KI-gestützten Algorithmen, die wir von Grund auf entwickelt haben und seither optimiert haben, um die zuverlässigsten Schätzungen und proprietäre Metriken zu ermitteln, die es Vermarktern ermöglichen, schnellere Entscheidungen zu treffen.
Wir erkennen und filtern aus:
- Verdächtige Follower und minderwertige Konten (z.B. Massen-Follower)
- Automatisierte (bot-gesteuerte) Interaktionen
- Kommentarpods und Like-für-Like-Verhalten
- Plötzliche, nicht-organische Wachstumsschübe
2. Metrik-Normalisierung & -Validierung
Influencer-Metriken können je nach Geografie, Plattform oder Nische stark variieren. Was in einer Region als starke Interaktion zählt, kann anderswo durchschnittlich sein. Ohne Normalisierung ist es schwierig, Ersteller auf faire und sinnvolle Weise zu vergleichen.
Um Genauigkeit über Geographien und Nischen hinweg zu gewährleisten, normalisieren wir die Daten, indem wir berücksichtigen:
- Plattformspezifische Interaktions Benchmarks
- Saisonale Posting-Verhaltensweisen
- Kontogröße (z. B. Mikro- vs. Makro-Influencer)
Wir vergleichen auch jede Kennzahl mit ähnlichen Influencern, um eine faire Beurteilung zu bieten.
3. Zielgruppen-Qualitätsfaktor
Um zu beurteilen, wie vertrauenswürdig und engagiert das Publikum eines Erstellers ist, wenden wir unseren eigenen Zielgruppen-Qualitätsfaktor (AQS) an, eine einzigartige Technologie, die von HypeAuditor entwickelt wurde. AQS verarbeitet große Mengen öffentlich verfügbarer Daten und wendet ausgeklügelte maschinelle Lernalgorithmen an, um zu bewerten:
- Zielgruppenqualität
- Authentizität der Interaktion
- Demografische Ausrichtung
Unsere Algorithmen berücksichtigen über 50 Muster, um verdächtige Konten zu erkennen, wodurch wir 95,5 % aller bekannten Betrugsaktivitäten mit einer durchschnittlichen Fehlerquote von 0,73 % feststellen können.
Wie oft aktualisieren wir die Daten?
Influencer-Berichte werden typischerweise jede Woche aktualisiert. Hochaktive Ersteller könnten jedoch häufiger Aktualisierungen sehen. Regelmäßige Aktualisierungen gewährleisten:
- Bei Änderungen der Follower und Schwankungen in der Interaktion werden diese umgehend reflektiert.
- Sofortige Verfolgung von kampagnenbezogenen Aktivitäten
- Ranglisten bleiben aktuell und relevant
Wenn ein Ersteller eine Weile nicht gepostet hat oder eine geringe öffentliche Aktivität zeigt, können Aktualisierungen seltener erfolgen, um Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten.
Unsere Richtlinie zur Datenkorrektur
Wir bemühen uns sicherzustellen, dass alle von uns bereitgestellten Daten korrekt, aktuell und verlässlich sind. Wenn Ihnen jedoch Ungenauigkeiten oder Abweichungen auffallen, überprüfen wir diese gerne und korrigieren sie.
Wenn Sie der Meinung sind, dass Daten fehlerhaft sind, kontaktieren Sie uns bitte unter dpo@hypeauditor.com mit den Details. Unser Team wird die Informationen überprüfen und bei Bedarf aktualisieren.
Warum wir diese Influencer-Berichte erstellt haben
Eine steigende Nachfrage nach Influencerdaten
Die Influencer-Marketingbranche ist schnell gewachsen und hat aufregende Chancen gebracht, aber auch neue Herausforderungen eingeführt. Influencer-Marketing hat seinen Platz unter anderen digitalen Marketingkanälen etabliert, aber für viele Marken und Agenturen ist es immer noch schwierig, diese grundlegenden, aber wichtigen Fragen zu beantworten:
- Ist das Publikum dieses Influencers real und tatsächlich engagiert?
- Sind die Kennzahlen zuverlässig oder werden sie durch Bots und gefälschte Follower aufgeblasen?
- Wie können wir Ersteller von verschiedenen Plattformen, Ländern und Nischen fair und einheitlich vergleichen?
HypeAuditors Pflege von Transparenz und Vertrauen
Bei HypeAuditor haben wir diese Probleme früh erkannt und beschlossen, sie zu lösen - nicht nur für unsere Kunden, sondern für die gesamte Influencer-Marketing-Branche. Wir glauben daran, Transparenz und Vertrauen in die Creator Economy zu bringen, und diese Influencer-Berichte sind Teil unseres kontinuierlichen Beitrags zu einer glaubwürdigeren Branche. Schließlich wurde dieser Glaube zu unserer Unternehmensmission.
Wie die Influencer-Berichte von HypeAuditor Vermarktern helfen
Mit unseren Berichten erhalten Vermarkter klare, genaue und aussagekräftige Einblicke, die weit über Oberflächenkennzahlen wie Followerzahlen hinausgehen. Das Ziel unserer Analyseberichte ist es, jedem zu helfen:
- Sicherer entscheiden, mit wem man zusammenarbeitet
- Ausgaben für wenig einflussreiche Ersteller vermeiden
- Leistungen über Regionen, Nischen und Plattformen hinweg vergleichen
- Frühzeitige Anzeichen von Wachstum, Erschöpfung oder Ermüdung der Zielgruppe erkennen
- Und sogar Influencer-Kampagnenbudgets gegenüber ihren Stakeholdern rechtfertigen
Berichte, die für echte Marketingbedürfnisse erstellt wurden
Wir erstellen diese Berichte nicht einfach, um Suchrankings zu verbessern oder überhöhte Zahlen zu präsentieren. Stattdessen werden sie von Marketern für echte Marketing-Teams durchdacht erstellt. Für jeden, der Stunden damit verbracht hat, Influencer-Konten manuell zu prüfen, mühsam den ROI einer Kampagne zu evaluieren oder die Glaubwürdigkeit der Zahlen eines Influencers in Frage zu stellen, bieten sie die benötigten Antworten.
Zugängliche Daten für jedermann
Da unsere Berichte online frei verfügbar sind, können sogar kleine Marketingteams mit begrenzten Budgets clevere Kampagnen basierend auf den von HypeAuditor gesammelten, zusammengestellten und organisierten Daten durchführen. Durch die Verwendung dieser Berichte erhalten alle Echtzeit-, betrugsüberprüfte und vergleichbare Analysen, die ihnen helfen, in der Influencer-Marketing-Branche klüger und nicht härter zu arbeiten.
Wer erstellt die Berichte?
Unsere Berichte werden vom HypeAuditor Analytics Team entwickelt, das aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und Influencer-Marketing-Experten besteht. Das Team verfeinert ständig die Erkennungsmodelle und Benchmarks, indem es Milliarden von Datenpunkten aus großen sozialen Netzwerken nutzt. Die Plattform erhielt auch mehrfach G2-Auszeichnungen, darunter Leader für EMEA und Europa im Jahr 2024.
Hier sind einige der wichtigsten Mitglieder des Teams hinter unseren Berichten:
Tim Bondarenko, Chief Technology Officer, leitet die Entwicklung der Analyse-Infrastruktur. Er hat einen reichen technischen Hintergrund und hat bei großen internationalen Technologiekonferenzen gesprochen, darunter der OpenStack-Gipfel in Paris (2014) und Sydney (2017) sowie HUAWEI CONNECT in Shanghai (2018). Tims Arbeit sorgt dafür, dass unsere Systeme schnell, skalierbar, zuverlässig und technisch robust bleiben.
Mikhail Korotkov, KI-Ingenieur, leitet die Entwicklung der Modelle für maschinelles Lernen (ML), die das Herzstück von HypeAuditors analytischem Motor bilden. Mit mehr als sieben Jahren Erfahrung in der B2B-Analyse konzentriert er sich auf fortgeschrittene ML-Techniken, multimodale Einbettungen, Vektorsuche und LLMs. Mikhail hat die letzten fünf Jahre bei HypeAuditor damit verbracht, die Kern-KI-Modelle hinter den Berichten aufzubauen. Er veröffentlicht seine Ergebnisse auf Medium.
Nick Baklanov, Marketing Intelligence Analyst, arbeitet auf der Seite der Dateninterpretation. Seine Einblicke in Influencer-Marketing wurden in Forbes, Social Media Today, Business Insider, El País und Wired vorgestellt. Er trägt auch zu Branchendiskussionen bei Veranstaltungen und Roundtables bei. Immer an der Spitze des Feldes hilft Nick dabei, unsere Analysen unter die Lupe zu nehmen, indem er sie mit dem vergleicht, was in der Praxis wirklich passiert. Dies hält unsere Berichte genau und nützlich.
Alle diese Bemühungen vereint Alexander Frolov, Geschäftsführer und Gründer von HypeAuditor. Er hat die technische, analytische und branchenspezifische Expertise innerhalb des Unternehmens vereint, um eine Plattform zu schaffen, die sich auf Transparenz und Genauigkeit im Influencer-Marketing konzentriert. Durch die Kombination von technischem Wissen mit einem starken Verständnis der Branche spricht er regelmäßig auf globalen Konferenzen, zuletzt bei SocialDay und Zilele Biz.