データサイエンスと予測モデリングがインフルエンサーの取り組みをどのように拡大できるか

インフルエンサーのマーケターやアルゴリズム、人工知能、機械学習ソリューションに多くの摩擦点がある業界では、企業はどのようにしてROIを拡大する戦略を確立できるでしょうか。 作成者パートナーの識別をどのようにスケーリングできますか？ どうすればコンテンツへの信頼を高めることができますか？

CreatorIQのカスタマーサクセス責任者である#SMWONEの期間中、ブルックヘノンは同僚の製品戦略担当副社長であるBhavin Desaiに加わり、プラットフォームが高度なデータサイエンスを使用して直感的なインフルエンサーマーケティングソリューションを作成する方法を分析しました。 全体的な結果ベースのレコメンデーションエンジンを通じて、CreatorIQは、インフルエンサーの識別、コンテンツの帰属予測、オーディエンスターゲティングにまたがる複数のデータサイエンスモデルを組み合わせています。

主な洞察とポイントは次のとおりです。

キャンペーンに最適なクリエイターを見つける

パートナーとなる適切なインフルエンサーを見つける場合、マーケターの間で共通のペイントポイント。 大多数は、意欲的なコラボレーションやすでに飛行中の関係に一致し、効率を望んでいるより多くのインフルエンサーを探すことにかなりの時間を費やしています。 HennonとDesaiによると、現在、このプロセスはガイダンスのない芸術形式であり、データサイエンスは、主観的でなく効率的になり、望ましい結果を達成できるようにするための重要なソリューションです。

「パフォーマンス、クリエイターの承認、ブランドアフィニティ、業界の連携など、何百万ものデータポイントを活用して、キャンペーンに最適なクリエイターを特定するためのトレーニングを受けたレコメンデーションエンジンを構築しています。」 パフォーマンスデータを絶えず評価することで、現在のパフォーマンスの高いクリエーターに基づいて、エンジニアにオンデマンドでクリエーターを追加できます。 このシステムは、似たようなクリエイターでも活用できますが、特定の人口統計に固有です（たとえば、このような影響力のある人を10人増やしたいが、この次のキャンペーンではロンドンを拠点としています）。 場所以外にも、性別や興味は、最適なクリエイターを特定するために使用できる要素です。 これをすべてコアキャンペーンおよびブランド目標と組み合わせて、キャンペーンに最適なクリエイターを特定するのに役立てることができます。

「インフルエンサーマーケティングが成長するにつれて、他のマーケティング手法でつま先からつま先まで拡大する必要があります。 より効率的に行う必要があります」とHennon氏は述べています。 これは、ブランドに合った強力なコンテンツを備えた適切なインフルエンサーを見つけてコラボレーションすることから始まります。

コンテンツ属性予測でコンテンツの信頼性を高める

識別戦略を磨いたら、2番目のステップはコンテンツパフォーマンスのスケーリングに焦点を合わせます。 マーケターは、インフルエンサーにブリーフィングするために使用するコンテンツの方向性を考えるとき、ほとんど科学を使用せず、キャンペーンの開始時にインフルエンサーを探し始めたときと同じように主観に依存します。 これに対処するために、CreatorIQはいくつかのアプローチを活用して、パフォーマンスの高いコンテンツの配信を特定して推進します。

「TikTokで共鳴するものはFacebookで共鳴するものとは大きく異なります」とDesaiは主張しました。 当て推量の一部を取り除くために、同社は視覚的な洞察に傾倒して、高性能コンテンツの識別と推奨に焦点を当てたデータサイエンスモデルを構築しています。 これは、数千万のコンテンツを分析するためのGoogleVisionなどの主要な仮想認識エンジンのいくつかと提携しています。 この情報から、コンテンツ内で検出された特定の視覚的およびパフォーマンス属性に相関し、パフォーマンスが最も高い可能性が最も高いものに関する推奨事項を提供できるカスタムモデルが構築されます。 これは、有料キャンペーンを考案するときに特に役立ちます。

重要なポイント：コンテンツアトリビューション予測は、現在のコンテンツの信頼性を高めるのに役立つだけでなく、追加のキャンペーンで将来を見据えたブリーフを作成するための便利なメカニズムにもなります。 多くの場合、影響力のあるマーケターは、データ駆動型のブリーフを作成するための帯域幅を欠いています。これは、この方程式から頭痛の種を取り除くソリューションです。

「ビジュアルインサイトモデルのもう1つの重要な成果は、コンテンツのデータを活用して、キャンペーンコンテンツを推奨するだけでなく、洗練されたクリエイター要件を提供して、パフォーマンスの高いコンテンツの作成を促進できることです」とDesai氏は説明します。

オーディエンスターゲティングとリーチのスケーリング

マーケターは、パートナーのインフルエンサーのファンやフォロワーを超えて、インフルエンサーの最高のパフォーマンスを発揮するコンテンツのリーチを最大化したいと考えています。 インフルエンサーの分野では、コンテンツから人々、さまざまな視聴者に至るまで、考慮すべきいくつかの変数があり、どのレバーを引くかを知ることは繰り返し発生する問題です。 コンテンツを増幅するためのよりエレガントで効果的な方法はどのようにありますか？

CreatorIQは、人口統計、オーガニック、有料パフォーマンスなどのインフルエンサーデータを活用して、ソーシャルプラットフォームのオーディエンスターゲティングへの入力として使用される類似のオーディエンスシードセグメントの作成を促進するモデルで、この質問に正面から取り組んでいます。

「FacebookのAdsManagerなど、プラットフォーム内で直接利用できるスタンドアロンのオーディエンスターゲティングと比較すると、コンバージョンデータが大幅に改善されています」とDesai氏は説明します。 つまり、指定されたキャンペーン内の高いパフォーマンスと相関するインフルエンサーのサブセットを取得し、パフォーマンスが高いものに基づいて追加の類似インフルエンサーを特定する機能を備えたブランドです。 これらを活用して、類似したオーディエンスターゲティングを促進する「シードセグメント」を作成できます。 注意すべき即時の結果：広告費の改善。

「社会的存在感のある人なら誰でも影響力を持つことができます」とヘノンはセッションを締めくくりました。 製品の従業員や大ファンを募集して、ブランドアンバサダーの軍隊を作りましょう。

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