我们将“我们如何计算网红排名”从英语翻译成了汉语，以便更多人以他们最熟悉的语言理解我们排名系统背后的理念。初始版本由人工智能生成，并由母语译员仔细审阅和完善，以确保准确性和易读性。您可以在此处阅读英文原版。
了解我们如何计算网红排名
HypeAuditor 的网红排名受到全球数千个品牌、代理和平台的信任。我们并不依赖于像粉丝数量这样的虚荣指标，而是使用透明且数据支持的方法来评估创作者，反映真实的影响力。我们的排名旨在突出真实表现、有意义的参与和平台与地区的受众质量。
排名的计算方法：算法和因素
HypeAuditor 的网红排名基于一种结构化的方法，该方法结合了专有算法、机器学习模型、对各种社交媒体平台行为和欺诈模式的深入理解。
为了正确排名网红，仅评估原始表现指标是不够的，重要的是要评估网红受众和参与的质量、真实性和上下文相关性。
一般来说，排名是通过以下方式计算的：
1. 数据收集和规范化
我们开始收集来自主要平台（包括 Instagram、TikTok 和 YouTube）的创作者档案中公开可用的数据和内容。此类数据包括：
- 档案元数据（链接、全名、头像、语言、传记、位置（国家/城市/州）、品牌与共同兴趣、值得关注的用户、赞助帖子）。
- 联系方式（电子邮件和链接的社交网络档案）。
- 内容（图片、图形、相片、档案、音频和视频剪辑、声音、音乐作品、受众互动、评论的文字、著作权作品、应用程序、链接和其他內容或社交网络档案的材料）。
一旦收集到这些数据，就会使用行为聚类技术对其进行规范化和结构化，以确保公平比较。
*根据 GDPR 法案第 14(1)(c) 条规定，这些数据是公开可用的。我们根据合法的直接营销利益（GDPR 第 47 条前言）使用此数据，不影响创作者的权利。私人数据如私信（DM）或帐户深入信息从不获取。
2. 数据处理和排名因素
接下来，该系统通过处理原始数据来评估每个网红及其受众的质量和真实性。此步骤至关重要，因为原始指标单独并不总能反映真实的兴趣，因此不能作为可靠的排名因素。
HypeAuditor 的分析引擎处理数百万个数据点，以及这些影响网红排名的核心信号：
受众真实性
大受众并不代表真实影响力，这就是为什么受众真实性是我们排名中最重要的因素之一。HypeAuditor 的基于 ML 的欺诈检测模型分析了超过 50 种行为模式，以 95.5% 的准确度检测质量低下或疑似虚假的粉丝。
我们过滤掉大部分机器人和自动化帐户，检测大量关注/取消关注模式，并监控粉丝或参与者数量突然不自然的激增。因此，排名最高的网红不太可能拥有人工操纵的受众。
参与质量
并非所有的点赞和评论都是真实的， 我们的排名系统分析评论的真实性、粉丝与参与率以及随时间推移的参与一致性。
该排名因素提倡真正与受众产生共鸣的网红，而不是那些通过一次性活动来提升数字或使用其他不公平方法的网红。
受众相关性与人口统计
仅有受众真实性和参与还不足以确保网红的质量。因此我们还考虑人口统计对齐（根据年龄、性别和地点进行对比）、内容细分和品牌适配，以及受众与其他创作者进行基准对比。
这样一来，排名可以反映出那些受众既真实又与其细分领域和市场相关的网红。
增长与稳定性
网红一般都会增长，但增长本身如果没有上下文就不是一个可靠的信号。我们的系统评估长期增长趋势和短期波动、增长与发布一致性的相关性，以及受众疲劳或参与度下降的指标。
稳定、自然增长且没有可疑模式的创作者排名更高，因为它们更有可能在长期内提供可靠的结果。
这些主要的排名因素与一组次要信号相结合，然后由 HypeAuditor 的专有引擎权衡并聚合所有这些元素，以生成一个公平、数据支撑的网红排名。
3. 排名结构：全球、国家和类别
最后，网红被分为以下三个维度：
- 全球排名：覆盖所有创作者，无论位置或细分领域。
- 国家排名：根据他们受众的主要位置对创作者进行分组。
- 类别排名：按他们的主要内容细分（例如，时尚、健身、音乐）组织网红。
分数每天重新计算，因此排名始终反映最新的可用数据。此结构允许品牌和代理商以满足其确切需求的方式搜索表现最佳的创作者，无论是针对特定市场还是在特定细分领域中寻找领袖。
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谁在创建我们的排名？
我们的网红排名由 HypeAuditor 分析团队开发，包括数据科学家、机器学习工程师和网红营销专家。他们不断优化 HypeAuditor 的排名引擎、检测模型和基准，处理从主要社交网络收集的数十亿个数据点。
Tim Bondarenko，首席技术官，负责构建和维护分析基础架构。凭借强大的技术背景，他曾在国际科技盛会上分享专业知识，例如巴黎 OpenStack 峰会（2014 年）、悉尼 OpenStack 峰会（2017 年）以及上海华为全联接大会（2018 年）。Tim 致力于确保系统保持快速、可扩展和可靠。
Mikhail Korotkov，AI 工程师，开发了支持 HypeAuditor 排名和分析引擎的机器学习模型。他在 B2B 分析方面拥有超过七年的经验，使用先进的 ML 技术，如多模式嵌入、矢量搜索和 LLM。在过去的五年里，Mikhail 在 HypeAuditor 创建了排名背后的核心 AI 模型，并在 Medium 上分享了他的研究和发现。
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.
将这些工作结合在一起的是亚历山大·福罗夫，HypeAuditor的首席执行官兼创始人。他将技术专长与对网红营销行业的深刻理解相结合，引导平台专注于透明和准确性。亚历山大定期在全球会议上发表演讲，包括SocialDay和Zilele Biz，分享在网红营销中建立信任和打击欺诈的见解。
在幕后团队的专家支持以及一套明确原则的指导下，我们的排名旨在反映真实影响力。没有人可以付费获得更高排名。所有排名均为全自动、公正的，并基于可量化的表现。虽然系统独立运行，我们的团队持续监控其结果，确保结果符合市场需求并保持相关性和公平性。
我们为何创建网红排名
对诚信数据的需求不断增加
网红营销经常面临如指标膨胀、虚假参与以及缺乏透明度等问题。随着行业的成熟，这些问题愈加引人注目。如今品牌需要根据创作者的受众质量、内容和长期价值，而不是表面数据对其进行评估。
我们认为网红应被视为商业伙伴而不仅仅是内容创作者。选择合作对象需要与任何其他合作关系相同的谨慎和验证。
保护您的品牌和预算
我们的排名目标是帮助营销人员避免浪费支出，维护品牌声誉，并防止因为错误的数据导致活动表现不佳。
HypeAuditor的排名是尽职调查工具。它们帮助团队在建立创作者关系之前识别潜在风险点。通过揭露虚假关注、机器活动和参与操控，我们帮助品牌减少仍困扰许多网红活动的风险。
随着事物的变化，保持营销人员的信息畅通
创作者经济发展迅速。受众变动、参与模式演变，平台不断更改其工作方式。
这就是为何我们的排名会定期更新。品牌可以在实时中获得创作者的表现的持续视图。持续监控让营销人员能够及时作出反应，无论是当创作者的表现下滑还是出现新机会时。
致力于提高行业标准
从一开始，HypeAuditor就致力于使网红营销更透明、公正和数据驱动。我们旨在为一个通常感觉不确定的领域带来明确性。我们的排名不仅仅浮现高表现创作者，他们也帮助提高业内期望。
这一系统为营销人员提供了通过数据寻求真实答案的明确性，将创作者保持在更高的标准，并基于真实信号而非短暂的病毒传播或炒作做出决策。
我们的排名如何帮助营销人员
这些排名旨在实用且可操作。它们帮助营销人员：
- 找到真正与其受众联系的创作者
- 通过清晰的、数据支持的上下文来比较网红
- 将预算专注于真正能带来成果的地方
我们创建这些不仅为我们的客户，还为试图更清晰地导航此领域的品牌、代理商和平台。
