Главное Свежее Вакансии   Проекты
678 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как Mediakix пытался “посчитать всех блогеров в мире” и, в итоге, получил вилку с разницей более чем в 10 раз

Отбросим споры о практической пользе подобных расчетов (хотя в целом это может быть действительно интересно для оценки перспектив рынка инфлюенс-маркетинга, разработчикам IM-платформ и т.д.), и признаемся - в первую очередь, это ответ на вопрос "сколько же их всего?"

Исследователи из американского агентства Mediakix, специализирующегося на инфлюенс-маркетинге, провели исследование, цель которого — выяснить, сколько всего в мире существует инфлюенсеров. Чтобы немного упростить задачу, авторы решили ограничиться тремя платформами, на которых базируется большая часть лидеров мнений: Instagram, YouTube, TikTok. Результат получился следующий: где-то от 3 до 37 миллионов.

Да, мы ожидали увидеть чуть более конкретные данные. Почему такой разброс? Как считали? Или просто взяли цифры из головы?

Команда Ex Libris постаралась разобраться в методологии подсчетов и выяснить, почему итоговая цифра получилась такой, какая она есть.

Сбор данных


Начнем с того, что подсчет инфлюенсеров — задача сама по себе нелегкая. Большинство отчетов, касающихся социальных сетей (в том числе и те, которые публикуют сами площадки, и большие международные проекты типа Global Digital), обычно ограничиваются информацией об общем количестве пользователей социальных платформ и их ранжированием по странам и соцдему.

Исследования с акцентом на инфлюенс-маркетинг чаще делают упор на объемы рекламного рынка, взаимодействия блогеров с брендами, агентствами и биржами, сравнение эффективности рекламных каналов и т.д. Внимание на данных о количестве лидеров мнений, как правило, не заостряется.

В итоге, источниками данных послужили несколько крупных IMP (Influencer Marketing Platform) или, проще говоря, бирж блогеров и сервисов аналитики и поиска — Julius, Tagger, CreatorIQ, HypeAuditor, Influencity и другие.

Фильтры и анализ


Все инфлюенсеры, числящиеся на этих платформах, были выгружены в один общий массив, который предстояло очистить от дублей, фейков и нерелевантных аккаунтов.

В процессе сопоставления данных из разных источников исследователи обнаружили, что у сервисов аналитики и бирж блогеров оценки общего количества инфлюенсеров значительно различаются. Причина: все платформы, предоставившие данные, различаются по масштабу, техническим возможностям, методам поиска и проверки аккаунтов в их системе. К примеру, один сервис располагает базой в 2000 детально проверенных блогеров, а другой может предложить данные о 2 миллионах, но с ограниченной информацией о достоверности профиля.

Отчасти поэтому было принято решение вести подсчет инфлюенсеров в виде оценочных диапазонов на каждый социальный канал. Верхнюю границу установили по наибольшему количеству инфлюенсеров в самой большой из доступных баз, нижнюю — через сравнение данных всех баз и расчет медианного и среднего значений.

Чтобы найти и исключить пересечения, т.е. аккаунты, которые ведут одни и те же блогеры в Instagram, YouTube и TikTok, авторы исследования составили и проанализировали вручную топ 1000 популярных профилей инфлюенсеров на каждой из трех платформ. Тут же исключали и нерелевантные страницы брендов, селебрити и пользователей не-инфлюенсеров.

Далее, нужно было выявить поддельные аккаунты и, в целом, определиться с тем, кого считать лидером мнений.

Разумеется, IMP, которые предоставили свои базы для исследования, сами постоянно ведут борьбу с мошенниками и стараются включать в них только честных и реально существующих блогеров. Однако механизм модерации на биржах и сервисах не совершенен, и чем больше площадка — тем выше шанс, что мошеннический аккаунт останется на ней незамеченным.

Деталей анализа авторы не раскрывают, но можно предположить, что работа заняла не один день, — ведь накрутками показателей в профилях грешат более 50% инфлюенсеров (данные приводит HypeAuditor, который также предоставлял свои базы для проведения данного исследования).

В категорию инфлюенсеров авторы внесли все аккаунты в Instagram, YouTube и TikTok, у которых больше 1000 подписчиков (и которые прошли все фильтры). Социально-демографические характеристики (пол, возраст, язык общения и т.д.) не учитывались.

Наконец, с помощью моделей линейной регрессии были установлены распределения по уровням влияния (mega, macro,mid-tier, micro, nano).

Подсчет



Instagram — довольно-таки закрытая площадка в отношении данных о пользователях, и редко делится своими цифрами. Поэтому сложности возникают уже при попытке выяснить, сколько всего людей пользуются платформой, не говоря уже о попытке подсчитать инста-инфлюенсеров.

И все же, большинство исследовательских агентств и компаний в своих отчетах, в целом, сходятся на цифре в 500 миллионов ежедневных активных пользователей.

Также, согласно отчету HubSpot и Mention, установлено, что 52% пользователей Instagram имеют менее 1000 подписчиков (соответственно, на оставшиеся 48% подписаны 1001 человек и более).

На основе этих данных Mediakix постарались вычислить количество пользователей в Instagram, позиционирующих себя как лидеры мнений:

  • Из общего количества пользователей (500 млн) вычли тех, у кого менее 1000 подписчиков — 52%, т.е. осталось 240 млн;

  • Далее, были применены фильтры, исключающие пересечения (например, если «флагманский» аккаунт блогера был не в Instagram, а в TikTok) и нерелевантные профили;

  • В итоге, от 500 млн осталось около 35% или ~83 млн пользователей позиционирующих себя как инфлюенсеры: имевших более 1000 подписчиков и привлекающих аудиторию с помощью контента.

Эти цифры сопоставили с данными сервисов по поиску блогеров. Разброс данных в базах платформ — от 20 до 80 миллионов лидеров мнений в Instagram, что, в целом, бьется с полученными исследователями расчетами.

Следующий важный этап — проверка профилей на подлинность. Авторы отмечают, что применение таких фильтров может сократить выдачу результатов поиска блогеров на 30-97%. К примеру, в базах HypeAuditor и Influencity количество пользователей с более чем 1000 подписчиков составляло 8,7 млн и 69 млн соответственно, а после проверки достоверности аккаунтов, их значение сократились до 176 тыс. и 37 млн.

В итоге, несмотря на то, что первоначально верхняя граница диапазона инфлюенсеров в Instagram составляла 83 млн, авторы пришли к выводу, что 37 млн — цифра, более приближенная к реальности.


Распределение по уровням влияния было составлено на основе среднего значения распределений, представленных IMP.

YouTube


По данным исследования Tubics, в 2020 году на YouTube было зафиксировано более 37 млн каналов, из которых 32 млн имеют менее 1000 подписчиков. Соответственно, остается 5 миллионов каналов, которые привлекают большую аудиторию. Однако данных исследования не хватает, чтобы отличить аккаунты, принадлежащие инфлюенсерам от тех, которые раскручиваются без привязки к конкретному автору.

Чтобы их разграничить, исследователи Mediakix использовали тот же алгоритм, что и для подсчета в Instagram — вручную проанализировали выборку из 1000 топовых профилей на YouTube (данные из баз HypeAuditor и Socialbakers). По их результатам, инфлюенсерам принадлежит около 30% популярных аккаунтов, 47% — брендам\издательствам и СМИ\каналам, состоящим в многоканальных сетях, 22% — музыкантам и селебрити.

Таким образом, на YouTube обитают, как минимум, 1,5 млн инфлюенсеров.

Эту же модель применили для расчета количества аккаунтов инфлюенсеров, на которые подписаны более ста тысяч подписчиков и более миллиона.


Распределение по уровням влияния также получено на основе среднего значения распределений, представленных в базах бирж блогеров и сервисов по их поиску.

TikTok


В базах некоторых платформ, участвовавших в исследовании, содержались данные о 22 млн инфлюенсерах в TikTok. Однако в процессе анализа выяснилось, что о большей части этих аккаунтов нет никакой информации, и нельзя точно установить, что они принадлежат инфлюенсерам (каналы с перезалитыми видео, тематическими подборками а-ля «рецепты», «тренировки» и т.д.).

За основу для подсчета блогеров в TikTok авторы взяли базу сервиса Julius, в которой насчитывается около 43 000 тиктокеров с подробным описанием профилей и аудиторией более 1000 подписчиков. После дополнительного анализа баз Influencity и HypeAuditor и проверки на аутентичность авторы оценили средний диапазон инфлюенсеров в TikTok в 50 000 аккаунтов.


Данные об уровнях влияния были определены по той же модели, что и для Instagram и YouTube. Отмечается, что в настоящее время TikTok не предоставил доступ к своему API, следовательно, всем заинтересованным компаниям и платформам приходится использовать неофициальные каналы для сбора пользовательских данных. Из-за этого в базах TikTok-инфлюенсеров часто не хватает данных по уровню влияния и информации об аккаунтах в целом.

Выводы


Итоговые диапазоны по количеству инфлюенсеров по платформам:

  1. Instagram — от 2 до 37 млн;
  2. Youtube — от 1,5 до 5 млн;
  3. TikTok — от 5 до 50 тыс (согласно «нефильтрованным» данным — до 22 млн).

Объединение диапазонов предполагаемого количества инфлюенсеров в Instagram, YouTube и TikTok дает нам общий диапазон от 3,5 до 42 миллионов.

Анализируя топ 1000 аккаунтов на каждой площадке, авторы установили, что около 10% — это пересечения, т.е. профили одних и тех же блогеров на разных платформах. Поэтому, чтобы приблизиться к более точному количеству инфлюенсеров, это значение отняли от общего диапазона.

В итоге, перед нами искомое значение — от 3,2 до 37,8 миллионов инфлюенсеров.


Также на основе анализа топ 1000 для каждой платформы были получены следующие выводы:

  1. 90% всех проанализированных инфлюенсеров, работают только на одной платформе (TikTok, Instagram или YouTube);
  2. 2,4% — ведут аккаунты на всех трех платформах;
  3. 5,3% — действуют в Instagram и TikTok;
  4. 1,3% — в Instagram и YouTube;
  5. 0,7% — в TikTok и YouTube.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.