より多くの方に、ご自身の言語でランキングシステムの考え方を理解していただくため、「インフルエンサーランキングの算出方法」を英語から日本語に翻訳しました。最初のバージョンはAIによって生成され、その後、正確性と読みやすさを確保するためにネイティブスピーカーの翻訳者が慎重にレビューと修正を行いました。オリジナルの英語版はこちらでご覧いただけます。
私たちがインフルエンサーのランキングを計算する方法を学びましょう
HypeAuditorのインフルエンサーランキングは、世界中の何千ものブランド、代理店、プラットフォームによって信頼されています。フォロワー数のような虚栄心の指標に頼る代わりに、私たちは透明でデータに基づいた方法を使用してクリエイターを評価し、真の影響力を反映します。私たちのランキングは、プラットフォームや地域全体で本物のパフォーマンス、有意義なエンゲージメント、オーディエンスの質を際立たせるように設計されています。
ランキングの計算方法：アルゴリズムと要因
HypeAuditorのインフルエンサーランキングは、独自のアルゴリズム、機械学習モデル、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームの行動の深い理解、そして不正パターンを組み合わせた体系的な方法論に基づいています。
インフルエンサーを正確にランク付けするには、生のパフォーマンス指標を評価するだけでは不十分です。重要なのは、インフルエンサーのオーディエンスとエンゲージメントの質、信憑性、文脈の関連性を評価することです。
通常、ランクは次のように計算されます。
1. データの収集と正規化
最初に、Instagram、TikTok、YouTubeなどの主要プラットフォームからのクリエイタープロフィールから公開されているデータとコンテンツを収集します。このデータには次のものが含まれます。
- プロフィールメタデータ（リンク、フルネーム、アバター、言語、経歴、場所（国/都市/州）、ブランドと共通の関心事、著名なエンゲージメントユーザー、スポンサー投稿）。
- 連絡先情報（メールとリンクされたソーシャルネットワークプロフィール）。
- コンテンツ（画像、グラフィックス、写真、プロフィール、音声およびビデオクリップ、音、音楽作品、オーディエンスとのつながり、コメントのテキスト、著作物、アプリケーション、リンク、および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または資料）。
収集されたデータは、行動クラスタリング技術を使用して正規化および構造化され、公正な比較が保証されます。
*このデータはGDPRのArt. 14(1)(c)に基づいて公開されています。GDPR Recital 47に基づく事業上の正当な利益に基づいて使用しており、クリエイターの権利に影響を与えません。DMやアカウントインサイトなどのプライベートデータにはアクセスされません。
2. データ処理とランキング要因
次に、システムは生データを処理して、各インフルエンサーとそのオーディエンスの質と信憑性を評価します。このステップは重要です。なぜなら、生のメトリックだけでは常に本物の関心を反映するわけではなく、信頼できるランキング要因として機能しないからです。
HypeAuditorの分析エンジンは数百万のデータポイントを処理し、インフルエンサーランキングにとって最も重要な核心的なシグナルは次のとおりです。
オーディエンスの信頼性
大規模なオーディエンスが必ずしも実際の影響力を意味するものではありません。そのため、オーディエンスの信憑性はランキングの重要な要素の1つです。HypeAuditorの機械学習ベースの不正検出モデルは、50以上の行動パターンを分析し、低品質または偽のフォロワーを95.5％の精度で検出します。
私たちはほとんどのボットと自動化されたアカウントをフィルターし、大量のフォロー/アンフォローのパターンを検出し、フォロワーやエンゲージメントの突然の不自然なスパイクを監視します。その結果、最高の評価を受けたインフルエンサーは、人工的または操作されたオーディエンスを持つ可能性が非常に低くなります。
エンゲージメントの質
すべての「いいね」とコメントが本物であるわけではありません。私たちのランキングシステムはコメントの信憑性、フォロワーとエンゲージメントの比率、および時間の経過に伴うエンゲージメントの一貫性を分析します。
このランキング要素は、単発のキャンペーンで数字を増やしたり他の不正な方法を使ったりするのではなく、オーディエンスと本当に共鳴するインフルエンサーを促進します。
オーディエンスの関連性と人口統計
オーディエンスの信憑性とエンゲージメントだけでは、インフルエンサーの質を保証するには十分でありません。そのため、年齢、性別、場所による人口統計の整合性、コンテンツのニッチとブランドの適合性、他のクリエイターとのオーディエンスのベンチマークを考慮しています。
このようにして、ランキングは、オーディエンスが本物であり、そのニッチおよび市場に関連しているインフルエンサーを反映します。
成長と安定性
インフルエンサーは成長する傾向がありますが、成長率自体は文脈がなければ信頼できる信号ではありません。私たちのシステムは、長期的な成長傾向と短期的なスパイク、投稿の一貫性との成長率の相関、オーディエンスの疲労やエンゲージメントの低下の指標を評価します。
疑わしいパターンのない安定して有機的に成長しているクリエイターは、時間の経過とともに信頼できる結果を提供する可能性が高いため、より高く評価されます。
これらの主要なランキング要因は、一連の二次的な信号と組み合わされ、HypeAuditorの独自のエンジンがこれらの要素を重み付けし、集約して、公正でデータに裏付けられたインフルエンサーのランキングを生成します。
3. ランキングの構造：グローバル、国、カテゴリ
最後に、インフルエンサーは次の3つの側面に分解されます。
- グローバルランキング：場所やニッチに関係なく、すべてのクリエイターを対象としています。
- 国別ランキング：オーディエンスの主な所在地に基づいてクリエイターをグループ化します。
- カテゴリランキング：主要なコンテンツのニッチ（例：ファッション、フィットネス、音楽）によってインフルエンサーを整理します。
スコアは毎日再計算されるため、ランキングは常に最新のデータを反映します。この構造は、ブランドや代理店が特定の市場をターゲットにしたり、特定のニッチでリーダーを見つけたりする方法でトップパフォーマーのクリエイターを検索できるようにします。
もっと知る:
誰が私たちのランクを作成していますか？
私たちのインフルエンサーランキングは、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、およびインフルエンサーマーケティングスペシャリストからなるHypeAuditorアナリティクスチームによって開発されています。 彼らは、主要なソーシャルネットワークから収集された何十億ものデータポイントを使用して、HypeAuditorのランキングエンジン、検出モデル、およびベンチマークを継続的に改良しています。
Tim Bondarenko, 最高技術責任者,は分析インフラストラクチャの構築と維持に責任を負っています。彼は国際的な技術イベントにおいて、OpenStack Summitのパリ（2014年）、シドニー（2017年）、および上海のHUAWEI CONNECT（2018年）でその専門知識を共有しています。Timはシステムが常に迅速、拡張性があり、信頼性が高いことを確保することに注力しています。
Mikhail Korotkov, AIエンジニア,はHypeAuditorのランキングおよび分析エンジンを支える機械学習モデルの開発を担当しています。彼はB2B分析で7年以上の経験を持ち、マルチモーダル埋め込み、ベクトル検索、およびLLMsなどの高度な機械学習技術を扱っています。HypeAuditorで過去5年間、Mikhailはランキングの背後にあるAIモデルのコアを構築し、彼の研究と所見をMediumで共有しています。
Nick Baklanov, Marketing Intelligence Analyst, works on interpreting the data and aligning it with real industry trends. His insights on influencer marketing have been featured in numerous publications, including Forbes, Social Media Today, Business Insider, El País, and Wired. He also contributes to industry discussions at events and roundtables. By comparing our analytics with what’s happening in practice, Nick helps keep the rankings accurate and relevant.
これらの取り組みを統合しているのは、Alexander Frolov、HypeAuditorのCEOおよび創設者です。彼は技術的な専門知識を持ちながら、インフルエンサーマーケティング業界に深い理解を持ち、プラットフォームの透明性と正確性にフォーカスしています。AlexanderはSocialDayやZilele Bizなどの国際会議で定期的に講演し、インフルエンサーマーケティングにおける信頼構築と不正対策についての洞察を共有しています。
裏方で専門家のチームと、プロセスを導く明確な原則によって、私たちのランクは本物の影響力を反映するように構築されています。ランクを上げるために支払うことはできません。すべてのランクは完全に自動化され、中立で、測定可能なパフォーマンスに基づいています。システムは独立して作動しますが、私たちのチームはその出力を継続的に監視して、結果が常に関連性があり、公平で、マーケターが最も求めるものと一致していることを確認しています。
なぜ私たちがインフルエンサーランクを作成したのか
信頼できるデータへの増大するニーズ
インフルエンサーマーケティングは、誇張されたメトリクス、偽のエンゲージメント、透明性の欠如などの問題に頻繁に悩まされてきました。業界が成熟するにつれ、これらの問題は無視できなくなります。今日のブランドは、表面上の数字だけでなく、オーディエンスの質、コンテンツ、長期的な価値によってクリエイターを評価する必要があります。
私たちは、インフルエンサーは単なるコンテンツクリエイターではなく、ビジネスパートナーとして扱われるべきだと考えています。誰と協力するかを選ぶことは、他のすべてのパートナーシップの決定と同じレベルの注意と確認が必要です。
ブランドと予算を保護する
これらのランキングの目的は、マーケターが無駄な支出を避け、ブランドの評判を保護し、不正確なデータによってキャンペーンが期待外れにならないようにすることです。
HypeAuditorのランキングはデューデリジェンスツールとして機能します。チームがクリエイターと関係を構築する前に潜在的な警告サインを特定するのに役立ちます。偽のフォロワー、ボット活動、エンゲージメント操作を強調することで、ブランドがまだ多くのインフルエンサーキャンペーンに蔓延するリスクを減らすのを助けます。
変化する時代において、マーケターに情報を提供する
クリエイター経済は急速に進化します。オーディエンスは変わり、エンゲージメントパターンは進化し、プラットフォームは常にその動作を変更します。
これが私たちのランキングが定期的に更新される理由です。ブランドは、クリエイターがリアルタイムでどのようにパフォーマンスしているかを一貫して視認できます。継続的なモニタリングは、クリエイターのパフォーマンスが低下したり新しい機会が生じたりした場合に、早期に対処できるようにマーケターを常に最新の情報に保ちます。
業界標準の向上へのコミットメント
初めから、HypeAuditorはインフルエンサーマーケティングをより透明、公平、データに基づいたものにするために努めてきました。私たちは不確実性が漂うスペースに明確さをもたらすことを目指します。私たちのランクは、単に高パフォーマンスのクリエイターを浮き彫りにするだけでなく、業界全体の期待を高めるのにも役立ちます。
このシステムは、マーケターがデータを通じて実際の回答を求め、クリエイターに対してより高い基準を求め、瞬間的なバイラルや誇大宣伝ではなく、実際の信号に基づいて意思決定を行う明確さを提供します。
私たちのランクがマーケターをどのように支援するか
これらのランクは実践的で実行可能なものとして構築されており、以下のようにマーケターを支援します：
- オーディエンスと実際に繋がっているクリエイターを見つける
- インフルエンサーを、明確でデータに基づいたコンテキストで横に並べて比較
- 実際に結果を出すところに予算を集中させる
私たちは、それらを単にクライアントのためだけでなく、この分野でより明確にナビゲートしようとしているブランド、代理店、プラットフォームのためにも作成しました。
