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Kategorie
Marketing & Vertrieb
Erstellt von
Beam.ai
Überprüfen Sie die Zielgruppe eines Influencers auf Fake-Follower, bevor ein Agent sie für eine Kampagne freigibt, und leiten Sie Grenzfälle zur endgültigen Entscheidung an eine Person weiter.
Erkennung von gefälschten Followern
Die Zielgruppe jedes Influencers wird auf Anzeichen von gekauften oder Bot-Followern hin analysiert, basierend auf Mustern wie plötzlichen Follower-Spitzen und ungewöhnlichen Engagement-Raten. Ein Beam AI Agent prüft diesen Wert, bevor ein Influencer für eine Kampagne freigegeben oder einer Shortlist hinzugefügt wird, und wendet dabei den für das Konto definierten Qualitätsgrenzwert an. Profile, die den Grenzwert eindeutig über- oder unterschreiten, werden automatisch weitergeleitet. So werden offensichtlich minderwertige Konten von einer Kampagne ausgeschlossen, ohne dass jedes einzelne manuell überprüft werden muss. Profile, die sich nahe am Grenzwert bewegen oder gemischte Signale aufweisen, werden einer Person zur endgültigen Entscheidung vorgelegt.
Influencer-Suche
Die Plattform ermöglicht es, eine große Datenbank von Creator-Profilen nach Kriterien wie Thema, Standort der Zielgruppe oder Follower-Zahl zu durchsuchen, anstatt jede soziale Plattform manuell zu durchforsten. Ein Beam AI Agent führt diese Suche aus, sobald ein Kampagnen-Briefing die gewünschte Zielgruppe spezifiziert, und erstellt eine Shortlist, die den genehmigten Kriterien entspricht. Dies reduziert einen großen Pool potenzieller Influencer auf eine überschaubare Liste, noch bevor die erste Kontaktaufnahme stattfindet. Profile, die das Briefing nur teilweise erfüllen oder unvollständige Daten aufweisen, werden einer Person zur Überprüfung der Eignung vorgelegt.
Reporting der Kampagnen-Performance
Sobald eine Kampagne live ist, werden Engagement- und Reichweiten-Zahlen für die Beiträge jedes Influencers in einem Bericht zusammengefasst, den das Unternehmen einsehen kann. Ein Beam AI Agent gleicht diese Zahlen mit den für die Kampagne gesetzten Zielen ab und markiert Beiträge, die die Erwartungen auf Basis des freigegebenen Benchmarks deutlich unter- oder übertreffen. Dies ermöglicht einen fortlaufenden Überblick über den Erfolg einer Kampagne, ohne dass eine Person die Zahlen von jeder Plattform einzeln zusammentragen muss. Ergebnisse, die sich nicht verlässlich durch die Daten erklären lassen, wie beispielsweise ein plötzlicher Einbruch, werden zur Untersuchung an eine Person weitergeleitet.
