到底如何才能選對KOL?

品牌方的KOL投放痛點無非是通過以下主要三點

1.他們不知道怎么選 Kol 的名單。雖然品牌知道kol和影響者是有效的營銷手段，但是他們並不知道如何衡量kol和他們自己的產品的兼容性，通常是媒體機構推薦的，或者是感質朋友推薦的。很明顯，這三個都極其危險。

2.不知道如何評價KOL候選人;即使品牌知道如何選擇KOL名單，不同的KOL扮演著不同的營銷角色。有些kol合帶貨，有些kol適合產品推廣，有些可以深度輸出，有些可以跨屏破...不同營銷目標需要考察的KOL評價指標權重不同，品牌很難一一評價。即使他們掌握了一定的測評技巧，實施成本也是巨大的。

3.無法准確區分真假數據。即使他們知道如何通過指標進行 KOL 評估，他們仍然需要去除數據的濕度。例如，偽造轉發和評論等指標並不昂貴。品牌在考慮數據的同時，還需要識別真假數據，這是一項非常繁重的工作。

不難發現，KOL投放聽起來容易，品牌卻被全鏈條、kol意思全方位打了個措手不及。另外，“技術刷量”和“人刷量”的水平已經很高了。如果刷量維度足夠豐富，即使是業內資深專家也很難分辨真假。

人力篩查KOL已經發展無法進行高效工作完成，如果僅靠人力辨別品牌方所花的時間精力成本是一個極其具有巨大的，且無法有效避免出現人為錯誤問題導致的評估系統誤差，因此信息技術教學手段協助篩選KOL會是我們未來我國資金投放的大趨勢。例如，時趣洞察引擎能夠同時通過ABC(人工智能、大數據、雲計算)的技術研究手段，抓取分析全量動態網絡營銷大數據，能夠實現高效協助市場營銷服務人員的KOL投放。這也是存在很多國家大型上市公司、大型營銷戰役所采用的方式——用大數據從多重維度來辨別真偽、做基礎篩查，再用人的經驗從中挑選、建立某一項目的KOL使用金字塔理論體系。很多動輒使用百位美妝KOL的大型美妝品牌建設就是因為如此做的。

為什么光靠人力已經無法准確選擇KOL?

一個KOL評價的數據指標維度越來越大，數據豐度相對於人腦來說是超負荷的。無論是什么營銷目的，都不能只考慮某個具體維度指標，還要考慮全維度指標。時間興趣洞察引擎可以幫助廣告主從總數據中過濾KOL數據的水分，通過多維度的指標為營銷人員提供更有效的投放建議。

舉個例子，如果品牌方投放KOL的目的僅僅是品宣曝光，那么他只需要考察閱讀量就行了嗎?

並不是，品牌方同樣需要考察KOL的標簽、轉發、評論、跳轉、曆史合作信息等數據維度，因為一方面指標方面相互影響，牽一發而動全身，不同營銷投放的目的，改變的只是評估模型中的指標權重，依舊需要全盤考慮;另一方面，各個數據維度之間可以交叉驗證，通過算法的方式發現數據異常，從而去除KOL數據水分。

KOL投放乃至整個營銷管理行業發展未來會走向人機結合的路徑，就像我們今天處理相關數據分析需要計算器、檢索信息社會需要借助搜索引擎一樣，弄清楚營銷研究數據的意義、尋找營銷背後的洞察都需要借助互聯網技術教學手段，光靠經驗式的營銷洞察、媒介投放對於自己品牌而言風險無疑是巨大的。