Wie du gefälschte Follower oder falsche Influencer erkennst

Erfahre, wie Influencity falsche oder inaktive Accounts identifiziert.

Influencity nutzt natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennungstechnologie, um die Accounts zu identifizieren, die für deine Influencer-Marketingstrategie nicht nützlich sind. 

Natürliche Sprachverarbeitung 

Dieser Zweig der KI ermöglicht es einem Computer, alle öffentlichen Beschriftungen und Kommentare in einem Profil zu lesen. Genau wie ein echter Nutzer schaut sich unsere Technologie ein Profil an und kann bestimmte „rote Flaggen“ erkennen, z. B.:

  • „Spam“-Text, der angesichts des Kontexts unnatürlich wirkt.
  • Sich wiederholende Kommentare, die von ähnlichen Profilen hinterlassen werden. Das liegt daran, dass Social Media Bots oft in Stapeln erstellt werden und so programmiert sind, dass sie sich immer gleich verhalten. So können Gruppen von Bots wiederholt mit einem bestimmten Profil oder mit den Profilen der anderen interagieren.  
  • Übermäßiges Teilen von Links. Wie oben erwähnt, werden Bots oft erstellt, um eine Botschaft zu verbreiten, und sie tun dies durch das Teilen von Links und Kommentaren. 
  • Keine aktuellen Posts. Wenn der letzte Beitrag mehr als 6 Monate zurückliegt, ist es wahrscheinlich, dass es sich um einen seltenen oder inaktiven Nutzer handelt, der deine gesponserten Posts nicht sehen wird.

Notiz: Bots sind Computerprogramme, die entwickelt wurden, um menschliche Aktivitäten im Internet zu imitieren. 

Technologie zur Bilderkennung

Ein gefälschtes Profil darf kein Profilbild haben. Außerdem kann es vorkommen, dass Bots, die im selben Batch erstellt wurden, genau dasselbe Foto auf verschiedenen Konten hochgeladen haben. 

Diese Konten manuell zu identifizieren, ist ein zeitaufwändiger Prozess. Dazu musst du die Liste der Follower eines Influencers durchgehen und jedes Profil einzeln überprüfen. Glücklicherweise ist einer der vielen Vorteile von Influencity die Möglichkeit, all diese Profile zu überprüfen und die oben genannten Verhaltensweisen und Muster zu erkennen. Diese Informationen werden dann in der Follower-Qualitätsmetrik in deinem IRM zusammengefasst. 

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