KOL Radar 網紅媒合平台: AI 重新洗牌網紅經濟,不只快 - iKala ...
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KOL Radar. 全台最大網紅媒合平台,為iKala 旗下行銷科技服務,收錄超過40,000 筆以上跨國網紅名單,及近億筆Facebook、YouTube、Instagram 即時社群數據,透過AI 技術 ...
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KOLRadar網紅媒合平台:AI重新洗牌網紅經濟,不只快、更要準的網紅搜尋與推薦
KOLRadar
全台最大網紅媒合平台,為iKala旗下行銷科技服務,收錄超過40,000筆以上跨國網紅名單,及近億筆Facebook、YouTube、Instagram即時社群數據,透過AI技術達成最佳化網紅推薦,打造成效型網紅行銷。
KOLRadar專業團隊提供包括行銷企劃、網紅媒合對接、數位廣告投放等服務,服務範圍橫跨台灣、香港、泰國、馬來西亞、新加坡,成功服務客戶超過上千家企業。
KOLRadar官網
網羅FB、YT、IG三大社群數據
以AI技術進行精準配對的網紅數據資料庫,KOLRadar,藉由獨家的數據分析技術與專業網紅經理人團隊,提供最完善量化數據及配對建議,協助企業主依照產品需求及特色,找到最適合的KOL。
本文分享iKalaCloud如何透過AI運算以及大數據分析,協助KOLRadar平台,根據客戶挑選喜好,自動推薦類似調性以及分眾族群的網紅。
KOLRadar產品經理葉佳傑指出:「KOLRardar就是一個讓品牌、廣告主找到最適合網紅合作的平台。
如何持續增進使用者在網紅搜尋結果的精準度,進而幫助廣告主提升業配的轉化率,都是我們希望透過與iKalaCloud團隊協作,以AI技術來突破的挑戰。
」
AI加速網紅名單建立流程,減少人工判斷誤差
過往KOLRadar網紅資料庫建置的流程,會先將網紅名單匯入,接著以人工判讀為每位網紅分類,包括美食、生活、旅遊、美妝、音樂、感情等各種類型,平均每月大致新增2,500~3,000筆數據。
這樣的手工貼標流程,網紅分類主要取決於數據人員的主觀判斷,在完成速度與精準分類上都有侷限,導入AI自動貼標(AutoTagging)後,不僅可以提升名單建置的速度,同時也減少了人工判斷可能造成的誤差。
現在聯繫iKalaCloud,瞭解更多雲端加值服務!
AI自動貼標,定期更新網紅分類,隨時掌握網紅發文風格
收錄40,000+筆以上網紅資料
如何做到網紅自動貼標?iKalaCloud團隊,利用自建的辭庫搭配wordembedding的自然語言處理(NLP)技術,找出網紅創作內容文字中最相近的詞彙當作標籤使用。
網紅的創作風格有可能隨著不同社群平台屬性、時間、社會議題而轉換,例如原本屬於美妝類型的網紅,在經歷結婚生子後,後期的貼文都是分享育兒生活,因而轉變為親子型網紅;透過機器學習與AI演算法來分析歸類,即可做到動態更新網紅類別與專長標籤,對於行銷人員來說,更能精準地評估網紅屬性與自家品牌形象、產品調性是否相符,進而篩選出最適合行銷專案活動的網紅。
AI推薦網紅,發掘「帶貨力」強大的網紅人選
不管是擁有百萬粉絲追蹤的藝人、大號網紅,或是幾千鐵粉吹捧的微網紅、素人直播主,網紅行銷的目標,最終還是希望透過KOL的影響力為企業導入流量、達到聲量擴散或是商品的銷售轉換。
iKalaCloud團隊協助KOLRadar導入iKalaDataLake顧客數據平台,蒐集使用者在站上的行為,包含搜尋網紅、瀏覽網頁、點擊頁面等數位軌跡,結合數字指標如粉絲數、貼文數、互動數、觀看數與文本資料如內容關鍵字等多元資料類型,將網紅分群(Clustering)與進行相似度分析(CosineSimilarity),利用協同過濾,建置個人化KOL推薦引擎。
另外,KOLRadar也提供用戶進階的觀察指標:「互動率」與「漲粉率」,進一步量化評估網紅人選的數據表現,幫助廣告主篩選出最適合、最會賣的網紅人選。
更進一步,系統會將使用者的反饋與關鍵轉換動作(把AI推薦的網紅名單加入/移出專案清單),當作AI推薦模型的驗證參數,重新調整演算法權重,持續讓系統學習,增加推薦的準確度。
產品持續創新,透過AI精準配對網紅
展望未來,KOLRadar將在網紅數據收集上強化廣度與深度,更會持續優化使用者體驗,推出產品新功能。
iKalaCloud團隊也將持續挖掘AI技術在網紅平台的延伸應用場景,協助KOLRadar與品牌主用最少次搜尋數、最小量的點擊數,找到含金量最高的網紅人選,將尋找網紅這件事變得更加輕鬆簡單。
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