社交媒体营销风头正劲，KOL营销带货已成为品牌营销标配。AdMaster《2020社会化及内容营销趋势》数据显示，2020年依然会有7成品牌加码KOL营销。中国消费者对KOL传播品牌的信任度、推荐度和购买力高于全球水平。但实际的营销过程中，粉丝与品牌TA不匹配、KOL属性与活动推广内容不吻合，乃至翻车、注水等问题，频发的KOL注水事件不断验证着墨菲定律，置品牌于尴尬境地。而品牌投入大量资金、资源后，品效却常常得不到保证。基于这些行业共性问题，AdMaster北京办公室总经理赵晨希（Julia Zhao），分享了基于AI技术的KOL选择评估解决方案。通过独家智能去水模型、明鉴优选KOL 选择评估管理系统等系列AI 应用解决方案，助力品牌KOL 营销ROI 最大化。她表示，随着AI 技术的快速发展，AdMaster日益成熟的知识图谱技术在帮助品牌精准找到与campaign目标匹配的KOL组合方案、粉丝触达、转化等方面有重要赋能。以下为AdMaster北京办公室总经理赵晨希（Julia Zhao）的演讲实录：
我今天的主题是“如何对抗KOL的墨菲定律”。KOL是最火的营销方式之一，但由于行业发展太快，也滋长了一些弊端。今天跟大家聊一下关于KOL的两个话题:第一，如何鉴别水军；第二，如何做出优秀的KOL合作案例。以及，针对这些困惑，AdMaster这样的以数据和人工智能技术驱动的公司可以做些什么？
年底我们向品牌主做了一个问卷，问到明年会在哪个领域投入最主要的预算和精力？可以看到“KOL推广”在过去两年里是最重要的。但对比去年，很多品牌主会花很多钱去运营私域流量。此外，直播带货的力量也不容忽视，明星网红化的趋势也非常明显，很多品牌已经放弃使用代言人，很多国际大品牌请明星，合同期也不再超过三个月，这样既可以规避明星带来的风险，节省更多费用，还可以请更多的红人和明星触达不同圈层的用户。AdMaster和调研公司分别做了一个基于全球和中国范围的调查。结果显示：中国消费者对KOL传播带来的品牌信任度更高，KOL推荐购买力比全球高很多。26到45岁这群消费主力非常信任KOL，但是Z世代生力军对KOL的信任度却较低。这给品牌一个很大的挑战—— KOL很重要，可如何让年轻同学信任他们？在这样一个既吸引人又充满挑战的领域，自然就有很多不良现象发生，比如假转评赞、假粉，KOL可以根据价格买到不同质量的假粉，有的甚至可以互动、留言、评论，效果好且便宜。AdMaster怎么解决这个问题？我们通过模拟这些水军、假粉的行为模式，用算法对虚假流量进行实时抓取并建立黑名单。举个例子，微博上真人会起如“老公是王一博”、“老公是朱一龙”这样的名字，但是水军会批量生产“ABC”这样的假名字；再有就是该账号关注很多真人，但没有真人关注他，或者一个账号同一时间发布大量信息。再比如，微信阅读高峰期是晚上十点到十二点，如果某KOL夜里两点发，却有一百个人点赞，这就有作弊嫌疑。我们把它转变为算法，就可以实时抓取虚假账号。 第二个问题是为什么大家都用KOL营销，但总觉得别人做的更好？如何通过数据和技术改善这个问题？KOL营销都会面临以下三个痛点：一是人群是否匹配，大号粉丝基数大，但和推广人群是否精准匹配？第二是属性，品牌、平台、KOL属性是否足够了解？第三是投资优化，客户听到KOL这么贵都反映买不起，所以如何让投资优化？首先来看人群匹配问题。品牌确定了产品的目标TA，接下来由AdMaster看粉丝画像。除了性别、年龄等基本画像，AdMaster还会看过往这类型的合作中参与互动的粉丝画像。比如我们发现，用折扣吸引的多是二三线城市、资金相对没那么多的年轻人，他们活跃在互动区，类似这样的画像会给品牌匹配KOL提供更多参考。第二，关于KOL属性，我们建议从这四个方向去看：行业标签、自我定位、图文形式、行文风格。每个号都有自己擅长的地方，AdMaster会从过往的合作中总结规律，供我们的客户去选择，而不是仅仅因为KOL属于某个品类，就去投放。平台属性需要强调，很多客户经常问我，我们应该跟着平台选KOL，还是跟着KOL扩充平台？从数据来看，跨平台的KOL是极少数的，平台有自己的属性，KOL所擅长的领域也不同，我们建议品牌找跟自己属性相同的KOL。举个例子：兰蔻，在抖音和小红书请两个不同的KOL，小红书是小姐姐种草的地方，粉丝想获取的是达人分享护肤步骤；而抖音是夸张的，需要场景化的故事来表现产品特点。所以兰蔻需要选择不同的逻辑做同一个产品的推广。第三，如何做KOL优化？AdMaster会根据KOL的真实数据表现，计算不同KOL的粉丝重合度，给出优化建议。优化之前，品牌想投7个KOL，粉丝总数3100万，大概需要77万，AdMaster优化之后，去掉重合粉丝，只用6个KOL就能触达3000万粉丝，但预算却省了近16万。此外，我们还能基于触达最大化，粉丝最大化等不同维度帮助品牌优化KOL组合。今年下半年有一个热词—— KOC，品牌想通过KOC触达更多垂直小圈层用户，让投资组合更优化。KOL触达层级越多，证明其影响越大，AdMaster通过层层下钻，还原KOL传播层级，可以找到具有影响力的KOC节点，用这些KOC替代很贵的KOL，可进一步优化KOL矩阵。为了提升KOL选择评估的效率，AdMaster还将NLP、机器学习、知识图谱等人工智能技术应用在明鉴优选系统中，并打造了人工智能KOL选择评估系统，从选择、优化，到前测、生成KOL列表，再到后测、管理，建立品牌专属KOL库，整个链路可自动闭环运行，不需要人工介入，大幅降低运营成本并提升效率。
AdMaster新晋研发上线的知识图谱智能商业系统，不仅能让我们从小白迅速成为KOL选择的老司机，还可以实时了解行业、品类的新趋势，甚至挖掘文案及营销的新角度。希望AdMaster的工具和洞察经验，能给大家带来更多思考，在未来创造更多品效销合一的优秀案例。谢谢！
