四海八荒来打假，消灭KOL数据造假之霾

2017年 一月，宝洁公司首席品牌官Marc Pritchard在 互动广告局 （Interactive Advertising Bureau）的年度峰会上发表了“20年来最伟大的演说”，他强烈呼吁数字营销领域建立透明、公正的统一标准。在数字媒介朝着多元化、个性化发展的当下，他指出反作弊的战火要进一步延伸到数字媒体的各个领域。

AdMaster数据显示： 72%的品牌主表示会在2017增加社会化营销投入，其中63%的表示重点将是在网红、KOL推广上，越来越多的品牌意识到KOL的价值。去年，微信KOL刷量造假事件被曝光，平日动辄10万+的大号阅读量直线下降，被打回原形。微信、微博KOL们流量变现的神话瞬间破灭，数据造假成为散不去的乌云。

案例

背景：品牌挑选KOL的时候凭感觉，评估效果的时候靠刷量。参考了新榜、清博、微播易的排行，就敢说自己是数据驱动。粗放式的营销手段之下，广告主大把的真金白银都浪费在哪儿了？

以下为某行业领军品牌，微博平台KOL推广实际案例：

该品牌按照微博平台粉丝互动量对所使用的微博KOL进行排名，发现大号【M****素】位列第一。但经过AdMaster KOL影响力评估体系”（KOL Influence Index，简称KII） 筛选后显示，【陈****全球后援会】成为表现最优的KOL， 而【M*****素】确连前十都未进入。那么到底问题出在哪里，究竟哪个KOL才是表现最好的呢？

在此案例中值得关注的是，【M****素】虽然互动量和曝光量很高，但传播层级仅有一层，且水军占比高达99.7%。仅凭借单一维度挑选出来的KOL，真实度值得商榷。AdMaster KII系统则通过多维度的评估模型，包括互动量、曝光量、传播层级、正负面等多维度进行科学加权计算，综合判断微博KOL表现，才能保证KOL推广效果被科学量化。

如何挑选和评估货真价实的KOL？

 AdMaster 商务策略和创新副总裁王玉梅（Maggie Wang）提到，“从广告流量到KOL刷量，反作弊一直都是行业关注的热点。但随着KOL在品牌社会化营销中扮演越来越重要的角色，品牌也意识到刷量带来的“劣币驱逐良币”的恶果，仅通过单一维度来评估KOL表现，已经无法克服数据造假对于品牌的威胁。品牌和KOL之间要建立长期联系，而非一次性联系。多维度科学且持续的评估方法，才能成为品牌寻找KOL的火眼金睛。”

1. 综合多项指标，创新建立全面的评估体系，从定量与定性不同角度客观地监测KOL 表现。规范的评估体系也能够为各行业领域的 KOL 提供参考标准。

2. 根据品牌关注的内容，结合目标消费群的定义，从 TA 出发，通过对投放前KOL筛选评估，并且经统一的指标体系优选最后名单。利用科学的权重算法，并提供行业Benchmark。

示例：基于AdMaster评估指标筛选KOL

注：绿色越深代表微博账号表现越好，红色越深则代表表现越差；蓝色代表数量级多少

3. 识别水军刷量和识别僵尸粉灌水，提供多维度行业基准值评估KOL真实效果

智能分析微博互动用户质量，帮助识别互动中的低质量用户，智能判定并排除水军刷量的低质量内容；所有平台均提供CPM、CPC、CPE的衡量标准，利用科学的权重算法，提供从品牌类别到营销推广活动及行业等多种维度行业基准值。

4. 助力品牌建立KOL数据库，实现KOL管理和数据积累。

AdMaster KII 模型可实现自动收录所有品牌历史合作过的 KOL资源，基于品牌目标用户生成专属资源库，更快捷地挑选优质 KOL；利用统一的评估体系完成所有 KOL 的横、纵向对比，产生更多洞察，完善 KOL 管理体系。

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