300万播放0转化！KOL流量造假，怎么破？

最近营销行业又开始热闹了起来，刚迎接完一波洗脑广告，这两天又冒出一位创业青年含泪控诉虚假流量——花了巨资投放某网红vlog，播放量一夜超300万，却没带来任何转化。

虚假流量事件不断发酵引起广泛关注，品牌方控诉MCN刷虚假流量坑钱，MCN机构则辩称所投放的产品本身就是忽悠。又是一场罗生门事件，将营销行业的各方乱象暴露无遗。

刷量乱象的背后也能发现两个扎心真相：

一方面，说明在今天的传播环境下，KOL投放/网红带货已经成为营销传播的必选项，相对于其他营销手段，KOL/网红等自媒体可以更加有效地触达目标用户，取得带货转化，否则事件中的创业青年也不会选择投放KOL来进行推广转化。

另一方面，也说明KOL投放这件事水太深，品牌方如果没有经验很容易踩坑，大多数品牌主对这个行业的“潜规则”认识不够，不知道如何辨别优质账号，也不知道哪些账号适合自己做投放。许多广告主在选号过程中依旧凭经验、凭感觉，或者对一些数据没有辨别真伪的能力。

在营销行业内，许多人对事件中创业青年的评价一般都是“离KOL投放圈子太远”、“投放小白”，但作为营销行业从业者，我们不该对品牌方没有投放经验做过多指责，因为这显然是绝大多数品牌方普遍存在的痛点，“300万播放0转化”的事件也绝不仅仅是个例。

品牌方的KOL投放痛点无非是以下三点：

1、不知道如何挑选KOL清单； 尽管品牌方知道KOL、网红是当下有效的营销方式，但对如何衡量KOL与自身产品的匹配度没有太多想法，通常由媒介代理公司推荐账号，或者凭主观经验、朋友推荐来选择。显然，这三种方式都有极大风险。 2、不知道如何评估KOL人选；就算品牌方懂得选择KOL清单，但不同KOL发挥的营销作用不同，有些KOL适合用来带货、有些KOL适合品宣，有些能深度输出、有些能跨屏破圈……不同的营销目标需要考察的KOL评价指标权重不一样，品牌方很难一个个评估，即使掌握一定评估技巧执行成本也是巨大的。 3、不能够准确分辨数据真假。 即使知道如何通过指标进行KOL评估，但依旧需要去除数据水分，比如转发、评论等指标维度如今造假成本并不高，品牌方在考量数据的同时，还需要辨别数据真假，这是一个非常大的工程量。

不难发现，KOL投放听上去轻松，但品牌方对KOL投放的措手不及是全链条、全方位的。再加上如今“技术刷量”、“人肉刷量”的水平已经很高，如果刷量维度做得足够丰富的话，即使是行业内资深的专家也很难分辨真假。

人力筛查KOL已经无法高效完成，如果仅靠人力辨别品牌方所花的时间精力成本是极其巨大的，且无法避免人为错误导致的评估误差，因此技术手段协助筛选KOL会是未来企业投放的大趋势。例如，时趣洞察引擎能够通过ABC（人工智能、大数据、云计算）的技术手段，抓取分析全量动态营销大数据，能够高效协助营销人员的KOL投放。这也是很多大型公司、大型营销战役所采用的方式——用大数据从多重维度来辨别真伪、做基础筛查，再用人的经验从中挑选、建立某一项目的KOL使用金字塔体系。很多动辄使用百位美妆KOL的大型美妆品牌就是如此做的。

为什么光靠人力已经无法准确选择KOL？

对一个KOL评价的数据指标维度在不断增加，数据丰度相对于人脑而言已经超载，无论是出于怎样的营销目的，都不应该只考虑某一特定维度指标，而应该考量全维度指标。时趣洞察引擎可以帮助广告主从全量数据出发，过滤KOL数据水分，通过多维指标为营销人员提供更有效的投放建议。

举个例子，如果品牌方投放KOL的目的仅仅是品宣曝光，那么他只需要考察阅读量就行了吗？

并不是，品牌方同样需要考察KOL的标签、转发、评论、跳转、历史合作信息等数据维度，因为一方面指标方面相互影响，牵一发而动全身，不同营销投放的目的，改变的只是评估模型中的指标权重，依旧需要全盘考虑；另一方面，各个数据维度之间可以交叉验证，通过算法的方式发现数据异常，从而去除KOL数据水分。

KOL投放乃至整个营销行业未来会走向人机结合的路径，就像我们今天处理数据需要计算器、检索信息需要借助搜索引擎一样，弄清楚营销数据的意义、寻找营销背后的洞察都需要借助技术手段，光靠经验式的营销洞察、媒介投放对于品牌而言风险无疑是巨大的，这次“创业青年控诉数据刷量”事件便是警钟。

企业到底如何才能选对KOL？

回归到这个最现实的问题，企业要如何避免踩坑？怎样才能选对KOL？我们不妨以最体系化运作的美妆品牌微博投放KOL选择来举例。

在某美妆品牌的营销计划中，需要制定一个年度KOL计划，利用KOL进行品牌营销及转化。但现实情况是美妆行业可供选择的KOL总数超过12万，显然难度很大。

显然纯手工的做法要最先被排除，在微博上粉丝数在2000以上的KOL/KOC投放资源库超过十万，粉丝数十万以上的KOL资源库超过三万个，这显然不可能手工排查，还是得借助技术。

这个美妆品牌在挑选KOL的过程中至少面临六个难题：

1、拥有快速增长红利的KOL有哪些？

2、如何找到经常谈论“眼霜”等品类话题的KOL？

3、美妆品牌竞品都在推广上投放了哪些KOL？

4、哪些KOL偏好提及产品功效词？

5、哪些KOL频繁提及该品牌信息？

6、哪些美妆类KOL被行业品牌频繁合作多次？

这六个难题，实际需要一个综合维度的KOL考察，需要从多个角度去判断KOL的选择。

首先，我们会想要找到处于热门期、红利期的KOL，因为一旦投放红利期KOL，品牌会跟随KOL自身的成长红利而获取较高ROI；然后我们想要在潜在KOL库中找到谈论过品类词的那部分，比如说谈论过“眼霜”的KOL，他们会更乐于对眼霜产品发表看法，也就更适合做眼霜产品投放；第三是我们需要看看竞品品牌都在投哪些KOL，通过跟踪这个KOL的投放数据反馈，可以帮助我们调整自己的投放策略；第四是我们需要看看哪些KOL常常提起产品品类的功能词，比如说“防衰老”、“抗氧化”，能帮助我们更好匹配具体产品特性；第五是我们需要发现哪些KOL会经常提起我们品牌名，他们往往更具品牌好感度，投放转化会更高；第六是查看哪些KOL不断被投放，这说明投放反馈结果非常好。

这六点总结下来就是：行业全景、细分品类、竞品动态、社交内容、用户兴趣、媒体属性六个属性维度。

目前，可以利用大数据解决方案的技术系统，先进行KOL的多维初步筛选后，我们依然发现有约6600个KOL资源需要进一步过滤。这种现象在美妆服装这类成熟行业特别常见。

因此，接下来我们需要再次精筛KOL名单——对这6600个KOL以更细的颗粒度进行粉丝画像、内容画像、互动分析、品牌分析四个维度二次分析，计算他们与该品牌的匹配值。

在这种颗粒度更细的二次精筛后，一般就能得到精准的KOL投放清单。以这个品牌为例，最终筛选出约420个高度匹配的KOL清单。

这420个精准KOL就可以作为该品牌的KOL价值库进行储备，但在单次具体执行过程中，品牌需要一个执行层面的投放组合，品牌和执行公司就会针对该品牌本次营销的具体情况，选择最佳的投放组合及传播打法进行传播执行。在此之后，再做一些战役，挑选难度会大大减小，精准度会大大增加。

而上面这一整套的选号逻辑其实就是时趣洞察引擎中的DIM媒介智选系统逻辑框架，通过AI人工智能机器学习的手段，模仿并优化人工选号逻辑，构建一层层的KOL筛查漏斗，最终找到最有价值的KOL备选清单，帮助企业更高效、更智能地选对KOL。

总而言之，只有多维度、多层级的筛查才能帮助品牌方找到最匹配的KOL清单，而这背后需要机器学习、人工智能、大数据的技术沉淀优化，最后通过营销人员的手动判断，找到最佳KOL投放方法，让品牌的每一分钱都花在实处。

*本文导图来自网络公开图片及事件相关截图

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