क्या है Audience Quality Score Calculator?
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दर्शक गुणवत्ता स्कोर एक समग्र मीट्रिक है जो सोशल मीडिया निर्माता के अनुयायी आधार की प्रामाणिकता, प्रासंगिकता और जुड़ाव की गहराई का मूल्यांकन करता है - कच्चे अनुयायियों की संख्या से परे जाकर यह आकलन करता है कि क्या दर्शकों में वास्तविक, रुचि रखने वाले इंसान हैं जो निर्माता की सामग्री से मेल खाते हैं और व्यवहार खरीदने में सक्षम हैं। जैसे-जैसे प्रभावशाली विपणन परिपक्व हुआ है और धोखाधड़ी बढ़ी है, दर्शकों की गुणवत्ता का स्कोर महत्वपूर्ण परिश्रम मीट्रिक बन गया है जिसका उपयोग ब्रांड और एजेंसियां निर्माता साझेदारी के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले करते हैं। दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर का समाधान करने वाली मुख्य समस्या अनुयायियों की संख्या को वास्तविक दर्शकों के मूल्य से अलग करना है। प्रभावशाली मार्केटिंग के शुरुआती दिनों में, ब्रांड भोलेपन से प्रति अनुयायी भुगतान करते थे - 100,000-अनुयायी खाते को स्वाभाविक रूप से 10,000-अनुयायी खाते के 10x के बराबर मानते थे। लेकिन अनुयायी खरीदारी, बॉट गतिविधि, सगाई पॉड और एल्गोरिदमिक विसंगतियों का मतलब है कि 100,000-अनुयायी खाते में एक प्रामाणिक, अत्यधिक व्यस्त समुदाय के साथ 15,000-अनुयायी खाते की तुलना में कम वास्तविक संलग्न दर्शक सदस्य हो सकते हैं। ऑडियंस गुणवत्ता स्कोर कई डेटा बिंदुओं को 0-100 (या प्रतिशत) स्कोर में एकत्रित करता है। मुख्य इनपुट में शामिल हैं: वास्तविक अनुयायी प्रतिशत (अनुयायियों का अनुमानित अनुपात जो वास्तविक मानव खाते हैं, न कि बॉट या निष्क्रिय शेल), दर्शकों की विश्वसनीयता (पूर्ण प्रोफ़ाइल वाले खाते, लगातार गतिविधि, वास्तविक पोस्टिंग इतिहास), अनुयायी-से-सगाई अनुपात विश्लेषण (सगाई दर विसंगतियों की पहचान करना जो खरीदे गए अनुयायियों का सुझाव देते हैं), दर्शकों की पहुंच योग्यता (अनुयायी जो भूत खाते नहीं हैं और सक्रिय रूप से मंच का उपयोग करते हैं), दर्शकों की जनसांख्यिकी प्रासंगिकता (क्या अनुयायी निर्माता के दावा किए गए आला दर्शकों से मेल खाते हैं?), और अनुयायी विकास वेग विश्लेषण (क्या सामग्री के माध्यम से धीरे-धीरे अनुयायी प्राप्त हुए, या थोक खरीदारी का सुझाव देने वाले संदिग्ध स्पाइक्स में?)। HypeAuditor, Modash, Upfluence, और GRIN जैसे उपकरण दर्शकों की गुणवत्ता स्कोरिंग में विशेषज्ञ हैं। हाइपऑडिटर का ऑडियंस क्वालिटी स्कोर (एक्यूएस) सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले तृतीय-पक्ष गुणवत्ता मेट्रिक्स में से एक है, 0-100 तक के स्कोर वाले खातों को 70 से ऊपर के स्कोर के साथ विश्वसनीय माना जाता है और 85 से ऊपर के स्कोर को उच्च-गुणवत्ता वाला माना जाता है। ये उपकरण निर्माता के प्लेटफ़ॉर्म और आला के लिए अपेक्षित पैटर्न के विरुद्ध क्रॉस-रेफ़रिंग व्यवहार पैटर्न, खाता आयु, पोस्टिंग इतिहास, प्रोफ़ाइल पूर्णता और भौगोलिक वितरण द्वारा अनुयायी खातों का विश्लेषण करते हैं। क्रिएटर्स के लिए, ब्रांड डील की विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए ऑडियंस क्वालिटी स्कोर को समझना और अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है। 200,000 फॉलोअर्स वाला एक क्रिएटर, लेकिन 45 का ऑडियंस गुणवत्ता स्कोर (~40-50% नकली या निम्न-गुणवत्ता वाले फॉलोअर्स का संकेत) वास्तव में एक ब्रांड के लिए 40,000 फॉलोअर्स और 88 के ऑडियंस गुणवत्ता स्कोर वाले क्रिएटर की तुलना में कम मूल्यवान हो सकता है। स्वच्छ दर्शकों को बनाए रखने के लिए सगाई पॉड से बचने, कभी भी फॉलोअर्स नहीं खरीदने और समय-समय पर बड़े पैमाने पर फॉलोअर्स या बॉट खातों को हटाने की आवश्यकता होती है, जो खातों के बढ़ने के साथ ही उनसे जुड़ जाते हैं। दर्शक गुणवत्ता स्कोर दर्शकों की प्रासंगिकता का भी आकलन करता है - क्या वास्तविक अनुयायी आधार की जनसांख्यिकी (आयु, लिंग, स्थान, रुचियां) निर्माता के दावे से मेल खाती है? एक फिटनेस क्रिएटर का दावा है कि अमेरिका में 25-35 साल के लोग हैं, जिनके फॉलोअर्स वास्तव में 60% बॉट खाते हैं और 30% असंबद्ध भौगोलिक क्षेत्रों से हैं, ऐसे दर्शक हैं जो आरओआई प्रदान नहीं करेंगे जिसके लिए ब्रांड भुगतान कर रहे हैं।
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सूत्र
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श्रोता गुणवत्ता स्कोर = (वास्तविक अनुयायी % × 0.4) + (सगाई प्रामाणिकता % × 0.3) + (दर्शक प्रासंगिकता % × 0.2) + (अनुयायी विकास गुणवत्ता × 0.1)चर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| Real Follower % | अनुमानित प्रतिशत | — | अनुयायियों का अनुमानित प्रतिशत जो वास्तविक, सक्रिय मानव खाते हैं |
| Engagement Authenticity | क्या सगाई की दर | — | क्या सहभागिता दर इस आकार के वास्तविक दर्शकों के लिए अपेक्षित पैटर्न से मेल खाती है |
| Audience Relevance | अनुयायियों का प्रतिशत | — | अनुयायियों का प्रतिशत जो निर्माता के लक्ष्य जनसांख्यिकीय और रुचि प्रोफ़ाइल से मेल खाते हैं |
| Growth Quality | चाहे अनुयायी वृद्धि | — | क्या अनुयायी वृद्धि पैटर्न जैविक सामग्री-संचालित वृद्धि के अनुरूप हैं |
कैसे Audience Quality Score Calculator
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- 1आवश्यक इनपुट मान एकत्र करें: अनुमानित प्रतिशत, क्या जुड़ाव दर, क्या अनुयायियों का प्रतिशत, क्या अनुयायी वृद्धि।
- 2मूल सूत्र लागू करें: दर्शक गुणवत्ता स्कोर = (वास्तविक अनुयायी % × 0.4) + (सगाई प्रामाणिकता % × 0.3) + (दर्शक प्रासंगिकता % × 0.2) + (अनुयायी विकास गुणवत्ता × 0.1)।
- 3यदि लागू हो तो वास्तविक अनुयायी % जैसे मध्यवर्ती मूल्यों की गणना करें।
- 4सत्यापित करें कि पदों के संयोजन से पहले सभी इकाइयाँ सुसंगत हैं।
- 5अंतिम परिणाम की गणना करें और तर्कसंगतता के लिए इसकी समीक्षा करें।
- 6जांचें कि क्या आपके इनपुट पर कोई विशेष मामले या सीमा शर्तें लागू होती हैं।
- 7संदर्भ में परिणाम की व्याख्या करें और यदि उपलब्ध हो तो संदर्भ मानों से तुलना करें।
हल किए गए उदाहरण
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यह उदाहरण ऑडियंस क्वालिटी स्कोर: 84/100 - उच्च गुणवत्ता की गणना करके ऑडियंस क्वालिटी स्कोर कैल्क प्रदर्शित करता है। ब्रांड आत्मविश्वास के साथ आगे बढ़ सकते हैं। 78% वास्तविक अनुयायियों का अर्थ है 95,000 में से 74,100 वास्तविक अनुयायी। अपेक्षा से अधिक जुड़ाव दर प्रामाणिक दर्शकों की पुष्टि करती है.. हाइपऑडिटर-स्टाइल ऑडियंस क्वालिटी असेसमेंट एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाता है जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
यह उदाहरण AQS: 37/100 - बहुत कम गुणवत्ता की गणना करके दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर कैल्क प्रदर्शित करता है। 66% फॉलोअर्स फर्जी हैं। ~61,200 के वास्तविक दर्शक लेकिन जुड़ाव इसे दर्शाता है। 180K फॉलोअर्स के लिए ब्रांड भुगतान प्रभावी रूप से ~61K वास्तविक फॉलोअर्स के लिए 3 गुना भुगतान कर रहा है - एक महत्वपूर्ण अधिक भुगतान। क्रिएटर को खरीदे गए फॉलोअर्स को हटा देना चाहिए और व्यवस्थित रूप से पुनर्निर्माण करना चाहिए। खरीदे गए फॉलोअर्स वाला क्रिएटर एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाता है जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
यह उदाहरण प्रभावी प्रासंगिक दर्शकों की गणना करके दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर कैल्क को प्रदर्शित करता है: 42,408 बनाम दावा किया गया 95,000। ब्रांडों की कीमत 42,408 के आंकड़े के आधार पर होनी चाहिए - अनुयायियों की संख्या से 55% कम। निर्माता को अपने दावा किए गए जनसांख्यिकीय को आकर्षित करने के लिए सामग्री रणनीति का ऑडिट और समायोजन करने की आवश्यकता है। आला प्रासंगिकता मूल्यांकन एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाता है जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
यह उदाहरण AQS-न्यायसंगत दर की गणना करके दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर कैल्क को प्रदर्शित करता है: $3,640 - बेसलाइन से 40% प्रीमियम। निर्माता औसत दर्शक गुणवत्ता वाले समान आकार के प्रतिस्पर्धी की तुलना में 64% अधिक प्रामाणिक दर्शक प्रदान करता है। डेटा-संचालित प्रीमियम रक्षात्मक है और परिष्कृत ब्रांडों द्वारा तेजी से अपेक्षित है। प्रीमियम मूल्य निर्धारण को उचित ठहराने के लिए AQS का उपयोग करना एक विशिष्ट परिदृश्य को दर्शाता है जहां कैलकुलेटर दिए गए इनपुट से व्यावहारिक रूप से उपयोगी परिणाम उत्पन्न करता है।
वास्तविक अनुप्रयोग
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बजट तय करने से पहले ब्रांड साझेदारी के लिए रचनाकारों की जांच करना। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
दीर्घकालिक राजदूत कार्यक्रमों के लिए समय-समय पर निर्माता दर्शकों के स्वास्थ्य की निगरानी करना। उद्योग व्यवसायी प्रदर्शन को बेंचमार्क करने, विकल्पों की तुलना करने और स्थापित मानकों और नियामक आवश्यकताओं के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए इस गणना पर भरोसा करते हैं
दस्तावेज़ीकृत दर्शक गुणवत्ता साक्ष्य के साथ प्रीमियम दरों को उचित ठहराना। अकादमिक शोधकर्ता और छात्र इस गणना का उपयोग सैद्धांतिक मॉडलों को मान्य करने, पाठ्यक्रम कार्य पूरा करने और अंतर्निहित गणितीय सिद्धांतों की गहरी समझ विकसित करने के लिए करते हैं।
बढ़ी हुई अनुयायियों की संख्या के पीछे वास्तविक मुद्रीकरण योग्य दर्शकों के आकार की पहचान करना। वित्तीय विश्लेषक और योजनाकार सटीक पूर्वानुमान तैयार करने, जोखिम परिदृश्यों का मूल्यांकन करने और हितधारकों को डेटा-संचालित सिफारिशें प्रस्तुत करने के लिए इस गणना को अपने वर्कफ़्लो में शामिल करते हैं।
ब्रांड पिचों से पहले नकली अनुयायियों की पहचान करने और उन्हें साफ करने के लिए स्व-ऑडिटिंग। यह एप्लिकेशन आमतौर पर उन पेशेवरों द्वारा उपयोग किया जाता है जिन्हें अपने संबंधित क्षेत्रों में निर्णय लेने, बजट बनाने और रणनीतिक योजना का समर्थन करने के लिए सटीक मात्रात्मक विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
विशेष मामले
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अनाम रचनाकार (कोई चेहरा/पहचान नहीं): स्वाभाविक रूप से थोड़े ऊंचे बॉट को आकर्षित करते हैं
अनाम रचनाकार (कोई चेहरा/पहचान नहीं): स्वाभाविक रूप से थोड़ी अधिक बॉट दरें आकर्षित करते हैं क्योंकि 'व्यक्ति' को सत्यापित नहीं किया जा सकता है - प्लेटफ़ॉर्म इन खातों को अधिक बार चिह्नित करते हैं जब दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर कैल्क गणना में इस परिदृश्य का सामना करते हैं, तो उपयोगकर्ताओं को यह सत्यापित करना चाहिए कि उनके इनपुट मान सार्थक परिणाम देने के लिए सूत्र के लिए अपेक्षित सीमा के भीतर आते हैं। आउट-ऑफ़-रेंज इनपुट से गणितीय रूप से वैध लेकिन व्यावहारिक रूप से अर्थहीन आउटपुट मिल सकते हैं जो वास्तविक दुनिया की स्थितियों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म ऑडियंस माइग्रेशन: अनुयायियों को एक मंच से लाना
क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म ऑडियंस माइग्रेशन: फ़ॉलोअर्स को एक प्लेटफ़ॉर्म से दूसरे प्लेटफ़ॉर्म पर लाने से AQS अस्थायी रूप से कम हो सकता है क्योंकि माइग्रेट किए गए दर्शकों में कम-सक्रिय प्लेटफ़ॉर्म स्विचर शामिल होते हैं। यह एज केस अक्सर दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर कैल्क के पेशेवर अनुप्रयोगों में उत्पन्न होता है जहां सीमा की स्थिति या चरम मूल्य शामिल होते हैं। ऐसी स्थिति होने पर चिकित्सकों को दस्तावेजीकरण करना चाहिए और विचार करना चाहिए कि क्या वैकल्पिक गणना विधियां या समायोजन कारक उनके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए अधिक उपयुक्त हैं।
खरीदी गई ऑडियंस (फिर हटाई गई): फ़ॉलोअर्स को ख़रीदना और हटाना निशान छोड़ देता है
खरीदी गई ऑडियंस (फिर हटा दी गई): फॉलोअर्स को खरीदने और हटाने से ऑडिट टूल्स में निशान रह जाते हैं - ग्रोथ पैटर्न विश्लेषण सफाई के बाद भी संदिग्ध स्पाइक्स दिखाएगा। ऑडियंस क्वालिटी स्कोर कैल्क के संदर्भ में, इस विशेष मामले में सावधानीपूर्वक व्याख्या की आवश्यकता होती है क्योंकि मानक धारणाएं मान्य नहीं हो सकती हैं। उपयोगकर्ताओं को डोमेन विशेषज्ञता के साथ परिणामों को क्रॉस-रेफरेंस करना चाहिए और इन असामान्य स्थितियों के तहत आउटपुट को मान्य करने के लिए अतिरिक्त संदर्भों या टूल से परामर्श करने पर विचार करना चाहिए।
विशिष्ट सूक्ष्म खाते: बहुत विशिष्ट विशिष्ट खाते (5,000 से कम अनुयायी)
विशिष्ट सूक्ष्म खाते: बहुत विशिष्ट विशिष्ट खातों (5,000 से कम अनुयायियों) में अक्सर AQS 90%+ होता है क्योंकि उनके छोटे, स्व-चयनित दर्शक लगभग पूरी तरह से वास्तविक प्रशंसक होते हैं। दर्शकों की गुणवत्ता स्कोर कैल्क गणना में इस परिदृश्य का सामना करते समय, उपयोगकर्ताओं को यह सत्यापित करना चाहिए कि सार्थक परिणाम उत्पन्न करने के लिए उनके इनपुट मान सूत्र के लिए अपेक्षित सीमा के भीतर आते हैं। आउट-ऑफ़-रेंज इनपुट से गणितीय रूप से वैध लेकिन व्यावहारिक रूप से अर्थहीन आउटपुट मिल सकते हैं जो वास्तविक दुनिया की स्थितियों को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
दर्शक गुणवत्ता स्कोर कैल्क संदर्भ डेटा
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| एक्यूएस रेंज | गुणवत्ता स्तर | ब्रांड डील अनुशंसा | विशिष्ट वास्तविक अनुयायी % |
|---|---|---|---|
| 85-100 | अधिमूल्य | पूर्ण विश्वास - आगे बढ़ें | 90%+ |
| 70-84 | उच्च | अच्छा आत्मविश्वास - मामूली उचित परिश्रम | 80-90% |
| 55-69 | औसत | सावधानी - गहन ऑडिट की अनुशंसा की जाती है | 65-80% |
| 40-54 | औसत से नीचे | महत्वपूर्ण लाल झंडे - वास्तविक दर्शकों के आधार पर बातचीत करें | 50-65% |
| <40 | नीच/कपटपूर्ण | बड़े सुधार के बिना आगे न बढ़ें | <50% |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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मुझे किस दर्शक गुणवत्ता स्कोर का लक्ष्य रखना चाहिए?
अधिकांश ब्रांड मानकों के अनुसार 70 से ऊपर को विश्वसनीय माना जाता है। 80 से ऊपर को उच्च गुणवत्ता वाला माना जाता है। 85 से ऊपर आपको अपने अनुयायियों की संख्या के मामले में शीर्ष स्तर पर रखता है। 60 से नीचे यथोचित परिश्रम करने वाले ब्रांडों के लिए लाल झंडे उठाता है। हाइपऑडिटर, मॉडैश और इसी तरह के उपकरण समान 0-100 स्केल का उपयोग करते हैं - 70 से ऊपर का स्कोर अधिकांश एजेंसी जांच प्रक्रियाओं में ब्रांड विश्वास के लिए न्यूनतम सीमा है।
जैसे-जैसे खाते बढ़ते हैं, दर्शकों की गुणवत्ता का क्या होता है?
जैसे-जैसे खाते बढ़ते हैं, दर्शकों की गुणवत्ता स्वाभाविक रूप से कुछ शोर को आकर्षित करती है। बड़े खाते स्वाभाविक रूप से बॉट फ़ॉलोअर्स को आकर्षित करते हैं, घोस्ट अकाउंट निष्क्रिय प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं से फ़ॉलो करते हैं, और बड़े पैमाने पर स्पैम खाते। 10,000 से 500,000 फॉलोअर्स तक बढ़ने वाले खाते में बिना किसी धोखाधड़ी गतिविधि के भी उसके वास्तविक फॉलोअर्स प्रतिशत में 90%+ से 75-85% की गिरावट आएगी - क्योंकि इंटरनेट की बॉट आबादी स्वचालित रूप से बड़े खातों का अनुसरण करती है। नियमित अनुयायी ऑडिट और सफाई आवश्यक है।
क्या मैं अपना ऑडियंस गुणवत्ता स्कोर सुधार सकता हूँ?
हाँ। AQS में सुधार करने वाली कार्रवाइयाँ: इंस्टाग्राम के लिए स्पैमगार्ड या क्लीनर जैसे टूल का उपयोग करके बॉट और मास-फ़ॉलोअर खातों को हटा दें; निम्न-गुणवत्ता वाले खातों को आकर्षित करने वाले एंगेजमेंट पॉड से बचें; ऐसी सामग्री बनाएं जो आपके विशिष्ट क्षेत्र में वास्तविक मनुष्यों से मेल खाती हो; लगातार पोस्ट करें (घोस्ट अकाउंट फॉलोअर्स संलग्न नहीं होते हैं और सहभागिता-अनुपात विश्लेषण द्वारा इसका पता लगाया जा सकता है); और कृत्रिम अनुयायी विकास सेवाओं के बजाय प्रामाणिक तरीकों - सहयोग, हैशटैग खोज, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म प्रचार - के माध्यम से बढ़ें।
क्या एंगेजमेंट पॉड दर्शकों के गुणवत्ता स्कोर को प्रभावित करते हैं?
हां, लंबे समय में नकारात्मक रूप से। पॉड्स कृत्रिम रूप से जुड़ाव मेट्रिक्स को बढ़ाते हैं, जो अस्थायी रूप से जुड़ाव प्रामाणिकता गणना में सुधार कर सकते हैं। लेकिन पॉड खाते असंबद्ध क्षेत्रों (दर्शकों की प्रासंगिकता स्कोर को कम करने) से होते हैं, और परिष्कृत ब्रांड विश्लेषण उपकरण समय विश्लेषण (संदिग्ध समूहों में आने वाली टिप्पणियाँ), भौगोलिक पैटर्न और फॉलो-नेटवर्क विश्लेषण के माध्यम से पॉड जुड़ाव पैटर्न का पता लगा सकते हैं।
सौदे से पहले ब्रांड दर्शकों की गुणवत्ता की जांच कैसे करते हैं?
अधिकांश पेशेवर प्रभावशाली विपणन एजेंसियों को रचनाकारों को दर्शकों के विश्लेषण के लिए अपने इंस्टाग्राम बिजनेस अकाउंट को हाइपऑडिटर, मॉडैश या एजेंसी के मालिकाना प्लेटफॉर्म जैसे टूल से जोड़ने की आवश्यकता होती है। कुछ ब्रांड स्प्राउट सोशल, GRIN, या Creator.co का उपयोग करते हैं। छोटे ब्रांड दर्शकों की जनसांख्यिकी दिखाने वाले इंस्टाग्राम इनसाइट्स के स्क्रीनशॉट का अनुरोध कर सकते हैं, जिन्हें दावा किए गए दर्शकों की प्रोफाइल के खिलाफ क्रॉस-रेफ़र किया जा सकता है।
क्या दर्शकों का गुणवत्ता स्कोर सहभागिता दर के समान है?
नहीं, वे अलग-अलग चीज़ों को मापते हैं। सहभागिता दर मापती है कि कितने प्रतिशत अनुयायी सामग्री के साथ इंटरैक्ट करते हैं। दर्शक गुणवत्ता स्कोर मापता है कि अनुयायी वास्तविक इंसान हैं या नहीं। एक निर्माता के पास उच्च दर्शक गुणवत्ता स्कोर (प्रामाणिक अनुयायी) हो सकता है लेकिन कम जुड़ाव दर (वास्तविक लेकिन निष्क्रिय अनुयायी) हो सकती है। इसके विपरीत, एक निर्माता के पास कृत्रिम रूप से उच्च जुड़ाव दर (एंगेजमेंट पॉड से) लेकिन कम दर्शक गुणवत्ता (बॉट और पॉड खातों का मिश्रण) हो सकती है। दोनों मेट्रिक्स मिलकर दर्शकों की पूरी कहानी बताते हैं।
दर्शक गुणवत्ता विश्लेषण में 'मास फॉलोअर' क्या है?
मास फॉलोअर्स वे खाते हैं जो अपने स्वयं के फॉलोअर्स की संख्या, फॉलोअर-टू-फॉलोअर अनुपात के सापेक्ष बहुत बड़ी संख्या में लोगों (आमतौर पर 1,000+) का अनुसरण करते हैं। ये अक्सर स्पैम खाते, मास-फ़ॉलो बॉट, या एंगेजमेंट पॉड प्रतिभागी होते हैं। बड़े पैमाने पर अनुयायी शायद ही कभी सामग्री के साथ सार्थक रूप से जुड़ते हैं क्योंकि वे किसी भी व्यक्तिगत निर्माता की सामग्री को नियमित रूप से देखने के लिए बहुत सारे खातों का अनुसरण करते हैं। उच्च जन-अनुयायी प्रतिशत दर्शकों के गुणवत्ता स्कोर को कम कर देते हैं क्योंकि वे वास्तविक दर्शक मूल्य जोड़े बिना अनुयायियों की संख्या बढ़ा देते हैं।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !दर्शकों की गुणवत्ता के विश्लेषण के बिना केवल अनुयायियों की संख्या और जुड़ाव दर पर भरोसा करते हुए - इन मेट्रिक्स से खिलवाड़ किया जा सकता है
- !नकली अनुयायी खातों को समय-समय पर साफ़ न करना - वे समय के साथ स्वाभाविक रूप से जमा होते हैं और AQS को ख़राब करते हैं
- !उच्च सहभागिता दर मानने का मतलब स्वचालित रूप से उच्च दर्शक गुणवत्ता है - सहभागिता पॉड गुणवत्ता के बिना ईआर को बढ़ा सकते हैं
- !प्रमुख ब्रांड सौदों से पहले तीसरे पक्ष की ऑडियंस गुणवत्ता रिपोर्ट का अनुरोध न करना - दोनों पक्षों को बढ़ी हुई अपेक्षाओं से बचाएं
- !प्लेटफ़ॉर्म और आला के लिए सामान्यीकरण किए बिना रचनाकारों के दर्शकों की तुलना करना - AQS बेंचमार्क संदर्भ के अनुसार काफी भिन्न होते हैं
विशेष टिप
ब्रांडों से संपर्क करने से पहले अपनी खुद की ऑडियंस गुणवत्ता जांच चलाएं - हाइपऑडिटर की मुफ्त रिपोर्ट या इंस्टाग्राम इनसाइट्स जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करें। यदि आपका AQS 70 से कम है, तो किसी भी प्रमुख ब्रांड आउटरीच से पहले फॉलोअर ऑडिट टूल का उपयोग करके भूत खातों को साफ करने में 60 दिन बिताएं। अपना स्कोर जानना और सक्रिय रूप से प्रस्तुत करना ('मेरा दर्शक गुणवत्ता स्कोर 85 है - यहां तृतीय-पक्ष रिपोर्ट है') परिष्कृत ब्रांडों के साथ तुरंत विश्वसनीयता बनाता है।
क्या आप जानते हैं?
2019 पॉइंट्स नॉर्थ ग्रुप के अध्ययन में पाया गया कि कंपनियों ने प्रभावशाली अभियानों पर अनुमानित $1.3 बिलियन खर्च किए, जहां 20-80% दर्शक नकली थे - जो उस समय डिजिटल विज्ञापन में सबसे बड़े धोखाधड़ी के मुद्दे का प्रतिनिधित्व करता था। इसने उद्योग को बदनाम कर दिया और दर्शकों की गुणवत्ता स्कोरिंग टूल के विकास को गति दी, जो तब से पेशेवर प्रभावशाली विपणन में मानक अभ्यास बन गए हैं।
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संदर्भ
- ›हाइपऑडिटर ऑडियंस क्वालिटी स्कोर पद्धति
- ›मोडाश क्रिएटर वेटिंग गाइड
- ›इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग हब धोखाधड़ी का पता लगाने का अध्ययन
- ›पॉइंट्स नॉर्थ ग्रुप इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग फ्रॉड रिसर्च
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