InstaLOC: Accountrecherchen auf Basis der Likes und Comments

Die modifizierten Datenbankspalten erlauben nun genauere Accountbegutachtungen für Influencerrecherchen, Suche nach Trendursprüngen und die folgenden Queries verdeutlichen die Anwendungsszenarien:

(1) User zu Location
SELECT location, username as Nutzer, Anz_Likes from(
Select location, username, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY username ) as my_table
where location like '%hotel%' order by Anz_Likes DESC

Diese Abfrage verschafft einen Überblick zu den Usernames. Hierbei werden die Beiträge den Locations zugeordnet und die Likes aufsummiert.
Aufgaben:
(a) Auflistung der Accounts, welche bei den Locations eventuell Trends setzen
(b) Auflistung der Influenceraccounts, welche an den Locations für Reichweite sorgen (können)

(2) Userbewertung – Basis
SELECT username as Nutzer, Anz_Likes from(
Select username, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY username ) as my_table order by Anz_Likes DESC

Diese Abfrage verschafft einen Überblick zu den Usern in Verbindung mit den aufsummierten Likes.
Aufgaben:
(a) Erste Grobrecherche

(3) User zu Location und Zeitfenster
SELECT location, username as Nutzer, Anz_Likes from(
Select location, erstellzeit, username, sum(likes) as Anz_likes from locations GROUP BY username ) as my_table
where (erstellzeit like '%.2016%') and (location like '%hotel%') order by Anz_Likes DESC

Diese Abfrage verschafft einen Überblick zu den Usernames. Hierbei werden die Beiträge den Locations zugeordnet, nach einem Zeitfenster gefiltert und die Likes aufsummiert.
Aufgaben:
(a) Auflistung der Accounts, welche bei den Locations eventuell Trends setzen
(b) Auflistung der Influenceraccounts, welche an den Locations für Reichweite sorgen (können)

Diese Abfragen lassen sich recht problemlos auf die Tagwolken umschreiben.
Die Rechercheoptionen werden zeitnah in den neuen Client überführt und via Reports in die Beratungsprojekte integriert.

Betrug (?) im Influencer-Marketing?

Während der obligatorischen Branchen- und Szenerecherche entdeckte ich sehr interessante Meldungen:

Betrug im Influencer-Marketing: Unilever zieht Konsequenzen (T3N)
Unilever will keine Influencer mit Fake-Followern (WuV)
Beide beziehen sich auf:
Unilever takes stand against digital media’s fake followers (Reuters)

https://www.horizont.net/marketing/nachrichten/Weckruf-Unilever-kuendigt-Einschnitte-im-Influencer-Marketing-an-167802 (Horizont mit genaueren Ausführungen)

https://www.wsj.com/articles/unilever-demands-influencer-marketing-business-clean-up-its-act-1529272861 (WSJ mit genaueren Zahlen)

Ich bin auf die „Optimierbarkeiten“ der Followerzahlen in den letzten Artikeln eingegangen und ich frage mich gerade, welcher Dienstleister bzw. Experte aus dem Bereich „Influencermarketing“ denn die Sauberkeit der Listen (a) versteht, (b) sicherstellt und (c) überhaupt umfangreiche Erkenntnisse, Erfahrungen, Prozeduren oder Tools zum Screenen besitzt bzw. anwenden kann.

Ich bin gespannt, wie sich in den nächsten Tagen die übliche Fachpresse zum Influencer-Marketing positioniert. Das „Optimierungsproblem“ der Followerzahlen scheint offensichtlich bei den großen Einkäufern angekommen zu sein.

Vielleicht wird es einmal Zeit, die eigene Influencermarketingstrategie auf Werthaltigkeit zu überprüfen?

Influencermarketing und das Problem der mangelnden Transparenz

Inspiriert von der Unilever-Presse schaute ich noch einmal in das Archiv des Arbeitsblogs und entdeckte einen alten Artikel, welcher Recherche- und Prüfszenarien skizziert auf API-Endpointbasis unter dem Titel „Instagram – Influencersuche und Influencerbegutachtungen„.

Hinweis dazu: Durch die Einschränkungen der InstagramAPI funktioniert das 2016er-Script nicht mehr und man muss es auf den API-Bug umkonfigurieren. Ich schätze, dass der Aufwand max. 3-6h in Anspruch nehmen wird. Hier würde ich zwei Ansätze zur Datenerhebung tiefer prüfen: (a) API-Bug und zur Absicherung (b) eine geeignete HTML-Scraper-Technologie.

Ich glaube mich zu erinnern, dass 2015/2016 dieser unlogische Hype zum ersten Mal von mir gefunden und kritisiert wurde und beim Schreiben dieser Zeilen bekomme ich einen interessanten „Flashback“ zur neulich besuchten Verkaufsveranstaltung und diversen Nachgesprächen, deren Inhalte waren:

– Die Branche besitzt keine sauberen Monitoringansätze.
– Die Branche arbeitet auf Basis von Zwischenmenschlichkeiten und Erfahrungen.
– Die Branche kennt keinerlei Prüfmethoden auf Basis der Socialmediabezogenen API-Endpoints.
– Die Branche besitzt keinerlei Ressourcen zum Aufbau, zum Programmieren und zum Testen von Prüfscripten und entsprechenden Tools.
– Die Branche versteht keine technischen Dokumentationen und es existieren nirgends innerhalb dieser Branche Fachkräfte zur Umsetzung von Prüfscripten, Monitoringsoftwares.

Eigentlich sind diese Kritikinhalte absolut deckungsgleich zu den Gesprächen aus den Jahren 2015/2016 und ich sehe hier nun keinerlei Weiterentwicklung, Innovation oder sogar Logik. Vielleicht hat der Geschäftsfreund Georg Grohs Recht: Es wird definitiv Zeit, die versprochenen Zahlen, die Effekte und die Kooperationen einer kritischen Überprüfung zu unterziehen.