这篇将“我们如何收集和分析网红数据”从英文翻译成汉语的文章，旨在让更广泛的受众能够理解我们的方法，并让读者能够以自己喜欢的语言熟悉它。翻译初稿由人工智能生成，然后由母语译员审阅和编辑，以确保准确性和清晰度。英文原版可点击此处获取。
我们如何收集和分析网红数据
本报告中的所有数据均由 HypeAuditor 提供，HypeAuditor 是一个包含所有网红营销功能的平台，被全球超过 1,500 个品牌和代理商信赖。我们的目标是提供准确的、最新的和抗欺诈的数据，以便营销人员自信地选择他们的网红伙伴。
HypeAuditor已获得来自G2的多个行业奖项，包括中市场、小企业和企业市场领域的领导者，以及Inc. Power Partner Award，彰显了我们对企业家和成长型初创企业的支持。我们还是Statista的认可数据供应商，进一步确认我们的分析符合高行业标准。
数据量和历史记录
自2018年2月5日起，我们一直在持续搜集网红数据。今天，我们覆盖了主要社交媒体平台的超过207.2M百万个帐户：Instagram、YouTube、TikTok、Twitter、Twitch 和 Snapchat。这个规模让我们可以提供统计上可靠的指标、检测趋势及模型估算。
数据来源
我们从开放源和公开可见的内容中收集公开可用的信息。这包括：
- 个人资料链接，全名，头像，语言，传记，位置（国家/城市/州），品牌和共同兴趣，著名参与用户，赞助帖子，
- 电子邮件和社交网络档案。
- 图像，图形，照片，档案，音频和视频剪辑，声音，音乐作品，与受众的对话，评论的文本，作品所有权，应用程序，链接和来自社交网络档案的其他内容或材料。
由于创作者向社交网络提供他们的数据，根据GDPR第14(1)(c)条，该数据被视为公开可用。我们有合法权益使用创作者通过社交网络提供的数据进行直接营销（GDPR序言47），不会影响他们的基本权利和自由。我们不访问诸如DM或来自网红帐户的见解等私人数据。
此外，这些报告是完全公正的，并且不受推广投放或付费合作的任何影响。它们是基于真实世界数据和统计建模自动生成和更新的。
我们如何处理数据
一旦收集到数据，这一阶段将确保原始数据的清理、验证和结构化以确保准确性和一致性。通过仔细处理数据，我们确保您看到的每一个洞察力都由您可以信任的信息支持，可以让您做出有信心的决策。
我们是这样做的：
AI驱动的欺诈检测
我们分析的核心是我们从头构建并不断完善的一系列AI驱动的算法，它提供最可靠的估算和专有指标，使营销人员能够更快地做出决策。
我们检测并筛选出：
- 可疑的关注者和低质量帐户（例如，大量关注者）
- 自动化（机器人驱动）互动
- 评论小组和互赞行为
- 突然的、非有机增长高峰
指标标准化与验证
网红指标可能因地域、平台或利基而大不相同。在一个地区被认为是强参与的，在另一个地方可能只是平均水平。没有标准化，难以以公平和有意义的方式比较创作者。
为了确保在不同的地理位置和市场中数据的准确性，我们会根据以下情况对数据进行规范化：
- 平台特定的参与率基准
- 季节性的发布行为
- 帐户规模（例如，微型与大型网红）
我们还将每个指标与相似的网红进行比较，以提供一个公平的评估。
3. 受众质量得分
为了评估创作者的受众的可信度和参与程度，我们使用我们专有的 受众质量得分 (AQS)，这是 HypeAuditor 研发的独特技术。AQS 处理大量公开数据，并应用复杂的机器学习算法进行评估：
- 受众质量
- 参与度真实性
- 人口统计对齐
总体而言，我们的算法考虑并使用超过 50 种模式来检测可疑帐户，这使得我们能够检测到所有已知欺诈活动的95.5%，平均误差率为0.73%。
我们多久更新一次数据？
网红报告通常每周刷新。 但是，高度活跃的创作者可能会更频繁地看到更新。 定期更新可以确保：
- 关注者的变化和参与度的下降/激增能及时反映
- 即时跟踪活动相关活动
- 排名保持更新和相关性
如果创作者一段时间内没有发布或者公共活动较少，为了保持准确性和效率，更新频率可能会降低。
我们的数据更正政策
我们努力确保我们提供的所有数据都是准确、最新和可靠的. 然而，如果您发现任何不准确或不一致，我们乐意进行审核和更正。
如果您认为任何数据不正确，请通过 dpo@hypeauditor.com 联系我们并提供详细信息。 我们的团队将核实信息，必要时进行更新。
我们为什么创建这些网红报告
对网红数据的需求不断增加
网红营销行业快速增长，带来了令人兴奋的机遇，但也引入了新的挑战。与其他数字营销渠道相比，网红营销已占据一席之地。但对于许多品牌和机构来说，回答这些基本但重要的问题仍然困难：
- 这个网红的受众真实且真的有参与吗？
- 指标是否可信，还是被机器人和假关注者夸大？
- 我们如何能公平和一致地比较来自不同平台、国家/地区和市场的创作者？
HypeAuditor对透明度和信任的承诺
在 HypeAuditor，我们早期认识到这些问题，并且决定帮助解决这些问题，不仅仅是为我们的客户，也是为整个网红营销行业。 我们相信将透明度和信任带入创作者经济中，这些网红报告是我们为更可信的行业持续贡献的一部分。最终，这一信念发展成了我们的公司使命。
HypeAuditor 的网红报告如何帮助营销商
通过我们的报告，营销商可以获得清晰、准确、有意义的见解，这些见解远远超出了粉丝数这种虚荣指标。 我们的分析报告的目标是帮助任何人：
- 在决定与谁合作时更加自信
- 避免在低影响力的创作者上花费
- 在地区、市场和平台之间进行业绩基准比较
- 发现增长、倦怠或受众疲劳的早期迹象
- 甚至为他们的利害关系人证明网红活动的预算合理性
为实际市场需求而建的报告
我们不会创建这些报告只是为了提升搜索排名或展示夸大的数字。 相反，它们由营销商理性构建，面向真正的营销团队。对于任何在手动审核网红帐户上耗费数小时的人员，在评估活动投资回报率时遇到困难或怀疑网红数字的可信性，提供所需的答案。
任何人都可以访问的数据
由于我们的报告可以在网上免费下载，即使是预算有限的小型营销团队也可以根据 HypeAuditor 收集、编制和组织的数据运行智能活动。通过使用这些报告，每个人都可以获得实时、经过欺诈检查、可比较的分析，以帮助他们在网红营销中更聪明地工作，而不是更辛苦地工作。
谁创建了这些报告？
我们的报告由HypeAuditor Analytics Team 开发，该团队由数据科学家、机器学习工程师以及网红营销专家组成。该团队不断使用来自主要社交网络的数十亿个数据点来改进检测模型和基准。该平台还获得多个 G2 奖项，包括 2024 年 EMEA 和欧洲的领导者。
以下是我们报告背后的几个关键成员：
Tim Bondarenko, 首席技术官，负责监督分析基础设施的开发。他拥有丰富的技术背景，曾在主要国际技术活动中发言，如 2014 年在 巴黎的 OpenStack 峰会，2017 年在悉尼，以及 2018 年在上海的华为联接。 Tim 的工作确保了我们的系统保持快速、可扩展、可靠且技术稳健。
Mikhail Korotkov, AI 工程师，领导 HypeAuditor 分析引擎内部的机器学习（ML）模型开发。凭借七年以上的 B2B 分析经验，他专注于先进的 ML 技术、多模态嵌入、向量搜索和 LLM。Mikhail 在 HypeAuditor 的最近五年中开发了报告背后的核心AI模型。他在Medium 上发表了自己的研究成果。
Nick Baklanov, 市场情报分析师, 从事数据解释方面的工作。他对网红营销的见解已被 福布斯、社交媒体日报、商业内幕、国家报和 Wired 等媒体刊登。 他还参加行业活动和圆桌会议进行讨论。 Nick 总在领域的最前沿，他通过将我们的分析与实际发生的情况比较来对它们进行压力测试。这保持了我们的报告的准确性和实用性。
这所有的努力由Alexander Frolov, HypeAuditor 的首席执行官和创始人 汇聚到了HypeAuditor 的框架下。他将公司内的技术、分析和行业专业知识结合起来，构建了一个专注于透明和准确的网红营销的平台。结合对行业的深入了解以及深厚的技术知识，他定期在全球会议上演讲，最近的演讲在SocialDay和Zilele Biz。