一文读懂KOL带货，数据造假、甄选匹配和它的未

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营销行业每年都有热点，譬如今年的KOL带货。

毕竟，这是营销第一次和效果如此贴近。但当品牌将大笔预算投放到KOL营销中时，却忽略了李佳琦“15秒售出一万五千支口红”这样的个案背后，虚假数据横行，高流量0转化也屡见不鲜。

KOL带货的本质是什么？如何规避数据造假、筛选靠谱KOL？如何匹配合适平台？AI在KOL营销中会扮演什么角色？这些疑问你都可以在接下来的文章中找到答案。

更重要的是支撑这些功能实现的背后的力量，它低调、不为人知，却超越KOL带货这些火爆的现象，指向的是一个叫做智能营销的未来。

KOL数据造假：无法杜绝的作弊利益链条

“当市场井喷，KOL形成一个产业的时候，就会有各种人围绕它做生意，问题也就出现了。”AdMaster总裁王玉梅(Maggie Wang)在接受TOP君采访时表示。因此，KOL营销亟需建立一套标准、透明，以真实数据为基础的选择、评估及管理体系。

初级的造假表现在粉丝数量、评论量、转发量等造假，高级一点的还有推抖音热门、改销量、处理中差评、升等级等服务，甚至可以在直播间显示“某某进入直播间”“某某关注了主播”“某某正去购买”等全流程造假。

图片来源网络

目前KOL流量造假主要有机器和真人两种方式，在这方面，AdMaster早在2016年就推出了支持去水的KOL选择评估平台，今年这一平台升级为明鉴优选KOL选择评估系统。在与刷量公司的斗争中，AdMaster也在不断升级自己的算法、模型，甚至是思维模式。

“譬如在某些社交平台上，最初刷的数据经常是锯齿形，一看就不正常，现在他们学聪明了，也做得很平滑，但是我们依然可以发现里面的破绽，譬如通过点赞量和阅读量的对比，就能发现不一致的地方。对于真人造假，我们会借助知识图谱发现这些KOL之间频繁的点赞、评论等异常行为。不过，道高一尺、魔高一丈，他们的手法在不断升级，我们也只能不断升级算法。”

虽然掌握了很多有关KOL刷量造假的数据，但想从根本上杜绝造假，却需要产业链多方一起努力。“AdMaster会通过各种技术和模型算法打假，但凭一己之力是没法杜绝的，因为一旦KOL产业化，就证明里面存在着利益链条，作为第三方能做的只是帮助广告主去分辨虚假数据，管控、行业规则的制定则需要广告协会、监管部门和产业链各方联合出手，帮助行业正向发展。”Maggie表示。

实际上，监管部门已经出手，10月17日，国家市场监督管理总局宣布开展严查网红带货的专项行动，对“刷单”“假评论”涉嫌违反广告法、反不正当竞争法、消费者权益保护法的违法行为进行查处。

不过，监管只是治标，解决这一问题，需要从根本上探讨KOL带货的来龙去脉，包括文化土壤。

KOL带货兴起的「本质」与「不再迷信广告」的年轻人

“社交营销的本质是口碑营销，而KOL卖货的本质是专家的口碑营销。”Maggie一语道破当下KOL营销火爆的背后原因。

KOL营销为什么在今年突然火爆，一方面是以抖音为代表的短视频媒体的崛起，毕竟相对于文本内容，视频更容易产生煽动力，跟此前的电视广告类似。此外，也正是因为在经济大环境不好的背景下，品牌方更看重危机公关素质直播卖货力等可取的变现能力，因此KOL带货瞬间火了。

但事实上，KOL带货并非最近才产生，Maggie介绍，早在三聚氰胺事件出现的时候，就有一些妈妈在论坛、博客等第一代社交媒体上推荐国外的奶粉，进而顺理成章的发展成代购，这是最早的KOL带货。后来，因为有利可图出现了众多跟随者，随着跨境电商平台的崛起，KOL带货从海淘代购逐步向其他领域扩展。

“社交媒体天然具有种草能力，这不需要证明，口碑是社交媒体上最具价值的副产品。但社交媒体并非从诞生之日就开始带货，是市场对KOL的要求让他们摒弃了口碑营销，开始向带货转变。”Maggie说，“大家都知道社交营销有价值，价值到底在哪，之前一直没看到，终于有一种方式可以证明社交营销的价值了，大家都愿意尝试。”

另外，KOL带货的火爆也跟社会经济、文化和消费者行为的转变息息相关。

“KOL带货会火是因为如今的年轻人跟上世纪的年轻人完全不同，60、 70后年轻的时候，相信大品牌、相信电视广告，追求统一和一致，是‘要想皮肤好，早晚用大宝’的时代，而如今的年轻人，相信小众精品，相信达人推荐，追求个性和不同，是‘我的地盘听我的’的一代。这种完全不同的消费心理和消费习惯导致了完全不同的消费行为路径。”

如Maggie所言，如今年轻人不再相信广告，也不再相信权威媒体，他们更愿意相信熟人推荐，相信社交口碑，认为小红书上的达人测评是真正的。当初倒掉的一些小品牌如今开始重新复出，也是因为社交媒体为它们带来了春天。

“为什么很多企业都要做内容营销，因为如今每个人想看的都不一样。当年轻人不再相信广告，品牌只能让自己成为内容的一部分，才能触达到他们。”Maggie如是说。

也就是说，KOL带货兴起的本质是年轻消费群体对口碑的信任超过了传统的品牌广告。从这个角度，就可以理解为何口碑造假无法根除了。品牌只能从发生机制上，思考如何正确的引导口碑。

社交营销需精细化运营，避免走入KOL营销误区

据AdMaster过去三年针对品牌广告主的调研数据，2019年，81%的广告主表示会增加社会化营销的投入，60%的广告主表示社会化营销的重点将放在KOL推广上。

在现有的思考框架下，KOL带货当然可以用，只是广告主在进行KOL营销时要避免走进误区。

“很多KOL的选择是拍脑袋决定的，谁火选谁，谁粉丝量大选谁，但这些KOL的粉丝并不一定与品牌的目标消费者契合。所以我们建议选KOL一定要从目标消费者出发，找出消费者真正关心的是谁，不管粉丝量有多大，如果自己的目标消费者不关注，价值就不大。”

Maggie建议，面对千万量级的KOL市场，品牌要选择高性价比的KOL组合，必须要基于数据做精细化运营，具体包括：根据粉丝数据划分KOL级别；确定活跃行业KOL类型和粉丝效应；了解KOL不同的个性化风格；把握高互动内容的特点；了解不同平台分发情况，KOL内容要结合平台特性发布。

KOL营销的5大关键因素

在KOL级别划分方面，基于各平台KOL粉丝量，AdMaster采用聚类算法划分了不同平台头腰尾部KOL。其最近发布的《2020KOL营销趋势白皮书》数据显示：微博和抖音头部KOL粉丝量远高于其他平台，更适合大范围的品牌传播；而小红书和知乎尾部账号更多，素人KOL占比较大，更适合种草。这就要求品牌主在与MCN机构或KOL沟通的过程中，要从自身需求及全局出发，考虑不同平台扮演的角色，打好组合拳，以达到更好的营销效果。

AdMaster会帮助广告主根据品牌活动目标触及的人群定义，生成目标消费者偏好的KOL列表，通过评估真粉率、粉丝画像、粉丝重合率及粉丝效应等KOL数据表现，推荐粉丝效应更高的KOL类型和组合。

“举个例子，如果品牌目标群体是喜欢运动的男性群体，AdMaster会特别研究这一人群，看他们关注什么样的KOL，然后进行筛选，剔除掉没有商业价值，以及数据有问题的，最终生成一份KOL名单给到品牌，品牌再找Agency进行投放。此外，基于不同数据维度，我们还能实现更细化的KOL服务，比如触达的范围及频次控制，不管是大范围触达1次，还是精准触达部分人群5次，都可以实现。”

据了解，AdMaster最近升级的明鉴优选KOL选择评估系统，就可以打通微博、微信、小红书、抖音等9大社交平台数据，实现从前选、监测优化，到后测、管理的全链路打通。

KOL营销活动全域流程

拥抱智能营销：AI+社交三步走，未来KOL内容创作的助手可能是AI

Maggie所提到的很多针对KOL营销的解决方案都与AI技术有关。如果说KOL带货是今年营销界的热点，那么AI就是今年跨行业的热点，所有人都在讨论AI，但却对AI的真正力量一无所知。

AI将会颠覆未来社会的方方面面，包括营销生态。社交数据非常混乱，有文本、有图片，还有视频，要使用这些数据，必须借助技术化的解决方案，单靠人力根本无法实现。

“人工智能将会代替人，接管社交媒体，短时间内准确分析大量文本、图片信息，帮助品牌摆脱繁琐的分析工作”，Maggie表示，目前AI技术在AdMaster产品中已经有广泛应用，包括通过NLP自然语言处理技术，系统化实现社交发帖及互动的情感判定，自动按品类划分内容并智能地提取讨论角度、发现新词。以及通过图片识别技术，智能识别品牌logo、出现的场景，一键生成人群画像。

“我们之前就帮《人民日报》做过一个显示各省实时舆情汇总的大屏，两会期间，在人民大会堂里展示。”但这只是最基础的应用，Maggie透露，“社交大数据结合AI的未来应用，将不仅限于舆情监测、KOL选择评估等传统领域，它会拓展到洞察挖掘和分析模型构建等多个层面，这有可能会颠覆未来的多个行业。”

首先，传统数据处理方式的颠覆。未来，传统依赖小数据样本调研及大量人工来产出报告的调研公司，竞争力会逐步下降，甚至消失。因为面对全网的海量数据，传统调研公司既无法做全量覆盖和监测，也无法进行庞大的数据处理和分析，这将导致他们无法对市场信息做出及时、准确的判断，也无法为企业的行为提供现场分析和决策指导。

第二，传统的内容生产模式被颠覆。AdMaster已经上线的“秒出”系统，利用语义分析技术，可以快速对海量内容进行分析，抽取其中的中心思想，这将彻底颠覆未来内容的使用和生产模式。比如营销自媒体可以通过这个系统，分析近半年行业所有爆款内容，寻找共同点，看看什么样的开头、结尾和逻辑更容易成为爆款。品牌也可以通过这一系统，迅速找到目标群体关注的核心关键词，从而找到跟他们沟新闻发布合作通的精准切入点。这意味着，算法和AI，不仅能提升营销的效率，还能帮助品牌挖掘内容角度、产出更快、更好的创意，未来，KOL创作内容，依赖更多的，可能是AI带来的洞察。

在Maggie看来，企业想借助AI和社交等多维大数据“读懂”消费者，实时辅助决策，要经历“AI+社交三步走”：第一，实现全量社交数据实时在线，第二，大小数据连接产生洞察，最后一步是根据洞察结果制定行动计划打造闭环运营系统。通过不断学习已有洞察，企业可建立贴近商业需求的分析模型，降低人工成本，实现及时响应和规模化创新。AdMaster希望通过“全量社交数据在线，大小数据连接产生洞察，AI+BI+HI的闭环运营系统”的三步走战略，帮助企业挖掘社交数据宝藏，更好的了解消费者，实现品牌长远增长。

图文来源：TopMarketing