「インフルエンサーデータの収集と分析方法」の英語から日本語への翻訳は、私たちの手法をより幅広い読者に理解していただき、読者の皆様がそれぞれの言語で理解を深めていただくために作成されました。翻訳の初稿はAIによって生成され、その後、正確性と明瞭性を確保するためにネイティブスピーカーの翻訳者によってレビューと編集が行われました。オリジナルの英語版はこちらからご覧いただけます。

私たちがインフルエンサーデータを収集および分析する方法

このレポートのすべてのデータはHypeAuditorによって提供されており、1500を超えるブランドと代理店に信頼されているオールインワンのインフルエンサーマーケティングプラットフォームです。私たちの目標は、正確で最新で不正に強いデータを提供し、マーケターが自信を持ってインフルエンサーのパートナーを選べるようにすることです。

HypeAuditorは、G2から中小企業向け、エンタープライズ市場向けのリーダーを含む複数の業界賞を受賞しており、Inc. Power Partner Awardも受賞しているため、起業家および成長するスタートアップをサポートすることが強調されています。私たちはまた、Statistaの検証済みデータプロバイダーでもあり、私たちの分析が業界の高い基準を満たしていることをさらに確認します。

データの量と履歴

2018年2月5日以来、私たちはインフルエンサーデータを継続的に収集しています。現在、Instagram、YouTube、TikTok、Twitter、Twitch、Snapchatなどの主要なソーシャルメディアプラットフォームで227.9M以上のアカウントをカバーしています。このスケールにより、統計的に信頼性のあるメトリクスを提供し、トレンドを検出し、推定値をモデル化することができます。

データの出所

私たちはオープンソースおよび公開可能なコンテンツから公開されている情報を収集しています。これには以下が含まれます：

プロフィールリンク、フルネーム、アバター、言語、バイオグラフィー、所在地（国/市/州）、ブランドおよび共通の興味、著名な関与ユーザー、スポンサー投稿、
メールおよびソーシャルネットワークのプロフィール。
画像、グラフィック、写真、プロフィール、オーディオおよびビデオクリップ、音声、音楽作品、オーディエンスとの関係、コメントのテキスト、著作物、アプリケーション、リンク、ソーシャルネットワークプロフィールからの他のコンテンツや資料。

クリエイターがソーシャルネットワークにデータを提供するため、このデータはGDPR第14条（1）の（c）に基づき公開されていると見なされます。私たちはクリエイターがソーシャルネットワークを通じて提供するデータを直接マーケティング目的で使用する正当な利害関係を有し、彼らの基本的な権利や自由を侵害しないようにしています。私たちは、DMやインフルエンサーアカウントからのインサイトなど個人データにはアクセスしません。

さらに、これらのレポートは完全に偏りがなく、プロモーション配置や有料コラボレーションの影響を受けません。実世界のデータと統計的モデルに基づいて自動的に生成され更新されます。

データをどのように処理するか

収集されたデータは、私たちのレポートに表示される前にいくつかの詳細なプロセスを経ることになります。この段階では、生データがクリーン、確認、構造化され、正確性と一貫性が保証されます。データを慎重に処理することで、あなたが見るすべての洞察が、実際に自信を持って決定を下すために使用できる信頼性の高い情報によって裏付けられています。

私たちはこうやってやっています：

1. AI駆動の不正検出

私たちのアナリティクスエンジンの中心には、地上から構築された多くのAI駆動のアルゴリズムがあり、その後、最も信頼できる推定値と独自のメトリクスを提供するために磨かれてきました。これにより、マーケターが迅速に意思決定を行うことができるようになります。

以下を検出およびフィルタリングします：

疑わしいフォロワーと低品質アカウント（例：大量フォロワー）
自動（ボット駆動）インタラクション
コメントポッドおよびライクフォーライクの行動
突然の、非有機的な成長スパイク

2. メトリクスの正規化と検証

インフルエンサーメトリクスは、地理、プラットフォーム、ニッチによって大きく変化することがあります。ある地域では強いエンゲージメントと見なされるものが他の地域では平均的であることがあります。正規化がないと、クリエイターを公平かつ有意味に比較することが困難です。

地理やニッチ全体での正確さを保証するために、次の要素を考慮してデータを正規化します。

プラットフォーム固有のエンゲージメント基準
季節的な投稿行動
アカウントの規模（例：マイクロ対マクロインフルエンサー）

また、類似のインフルエンサーに対して各指標を比較し、公平な評価を提供します。

3. オーディエンス品質スコア

クリエイターのオーディエンスがどれだけ信用でき、関与しているかを評価するために、新しい技術であるオーディエンス品質スコア (AQS) を利用します。AQS は大量の公に利用可能なデータを処理し、洗練された機械学習アルゴリズムを適用して評価します。

オーディエンスの質
エンゲージメントの真正性
人口統計の整合

全体として、当社のアルゴリズムは50を超えるパターンを考慮し、使用して不審なアカウントを特定することができます。これにより、全ての既知の詐欺活動の95.5%を検出し、平均誤差率は0.73%となっています。

データをどのくらいの頻度で更新するのか？

インフルエンサーのレポートは通常毎週更新されます。しかし、非常に活発なクリエイターには、より頻繁な更新が行われることがあります。定期的な更新は、次の事項を保証します。

フォロワーの変化やエンゲージメントの低下／急増が迅速に反映されます
キャンペーン関連のアクティビティを即座に追跡
ランキングが最新で関連性を持ち続ける

クリエイターがしばらく投稿していない場合や公の活動が少ない場合は、正確性と効率性を維持するために、更新が遅くなる場合があります。

我々のデータ修正ポリシー

提供するすべてのデータが正確で、最新かつ信頼性があることを保証するよう努めています。しかし、何か不正確さや矛盾を発見した場合は、喜んでそれらを見直し、修正いたします。

何かデータが間違っているとお考えの場合は、dpo@hypeauditor.com に詳細をお送りください。当チームが情報を確認し、必要に応じて更新を行います。

なぜこれらのインフルエンサーレポートを作成したのか

インフルエンサーデータの需要が高まる

インフルエンサーマーケティング業界は急速に成長し、エキサイティングな機会をもたらしましたが、新たな課題ももたらしました。インフルエンサーマーケティングは、他のデジタルマーケティングチャンネルの中でその地位を確立しましたが、多くのブランドや代理店にとって、これらの基本的で重要な質問に答えることはまだ困難です。

このインフルエンサーのオーディエンスは本物で、実際にエンゲージしているのか？
指標は信頼できるもので、ボットや偽フォロワーによって膨らまされていないか？
異なるプラットフォーム、国、ニッチのクリエイターを一貫した方法で公平に比較するにはどうすればよいか？

HypeAuditorの透明性と信頼性への取り組み

HypeAuditorでは、これらの問題を早くから認識し、それらを解決する方法を模索しました。それはクライアントのためだけでなく、インフルエンサーマーケティング業界全体のためです。私たちは、クリエイター経済に透明性と信頼をもたらすことを信念として、これらのインフルエンサーレポートを我々の継続的な貢献の一部としています。この信念は、最終的に私たちの会社の使命に発展しました。

HypeAuditorのインフルエンサーレポートがマーケターに寄与する方法

これらのレポートを通じて、マーケターはフォロワー数といった虚栄の指標を越えた、明確で正確かつ意味のある洞察を得ることができます。我々の分析レポートの目的は、皆が次のことを行うのを助けることです。

パートナー選定にもっと自信を持つ
影響力の低いクリエイターへの支出を避ける
地域、ニッチ、プラットフォーム全体でのパフォーマンスをベンチマークする
成長、燃え尽き、オーディエンスの疲労の初期兆候を見つける
そしてさらに、影響力のあるキャンペーン予算を関係者に納得させる

本当のマーケティングニーズに応えるレポート

これらのレポートは検索ランキングを向上させたり、膨張した数値を示すだけのために作成されているわけではありません。それ以上に、マーケターによって思慮深く構築され、リアルなマーケティングチームのためのものです。インフルエンサーのアカウントを手動で精査し、キャンペーンのROIを評価するのに苦労し、インフルエンサーの数値の信頼性に疑問を持つ人々にも、必要な答えを提供します。

誰でもアクセスできるデータ

これらのレポートは無料でオンラインで利用可能なため、限られた予算の小さなマーケティングチームでも、HypeAuditorが収集し、整理したデータに基づいたスマートなキャンペーンを運営できます。これらのレポートを使用することにより、皆がリアルタイムで詐欺を検証された、比べられる分析にアクセスでき、影響力のあるマーケティングにおいてより賢く、より効率的に働けるようになります。

レポートを作成するのは誰か

当社のレポートは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、インフルエンサーマーケティングの専門家からなるHypeAuditor Analytics Teamによって開発されました。このチームは常に主要なソーシャルネットワークから得られた数十億のデータポイントを使用して、検出モデルと基準を改良しています。また、プラットフォームは2024年にEMEAおよびヨーロッパでリーダーに選ばれるなど、複数のG2アワードを受賞しています。

こちらが、私たちのレポートを支えるキーとなるメンバーの一部です。

ティム・ボンダレンコ,最高技術責任者は、分析基盤の開発を監督しています。彼は豊富な技術的背景を持ち、OpenStack Summit in パリ(2014)やシドニー(2017)の他、HUAWEI CONNECT in 上海(2018)における大規模な国際技術イベントにも参加。また、豊富な技術的背景を持ち、オープンスタック・サミット in パリ、シドニー、上海でのイベントへも参加。Timの仕事により、われわれのシステムは高速性、拡張性、信頼性を持ち、技術的に堅牢なものとなっています。

ミハイル・コロトコフ,AIエンジニアは、ハイプオーディターの分析エンジンの基盤となる機械学習（ML）モデルの開発を主導。ビジネス・トゥ・ビジネス分析において7年以上の経験を持ち、高度なML技術、マルチモーダルエンベディング、ベクター検索、及びLLMに焦点を当てています。ミハイルは、HypeAuditorでインフルエンサーレポートの核となるAIモデルを構築しています。彼はその知見をmediumにて発表しています。

Nick Baklanov, Marketing Intelligence Analyst, works on the data interpretation side. His insights on influencer marketing have been featured in the likes of Forbes, Social Media Today, Business Insider, El País, and Wired. He also contributes to industry discussions at events and roundtables. Always at the forefront of the space, Nick helps us pressure-test our analytics by putting them up against what’s really happening in practice. This keeps our reports accurate and useful.

これらすべての取り組みを結集するのは、アレクサンドル・フロロフ、HypeAuditor の CEO および創業者です。彼は会社内で技術的、分析的、業界の専門知識を統合し、インフルエンサーマーケティングにおける透明性と正確性に焦点を当てたプラットフォームを築きました。深い技術知識と業界に対する強い理解を組み合わせ、最近では SocialDay と Zilele Biz でのグローバルカンファレンスで定期的に講演しています。