成功案例 – KOL Radar

KOL Radar 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

KOL Radar

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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。KOL Radar 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。

KOL Radar 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,KOL Radar,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 iKala Cloud 如何透過 AI 運算以及大數據分析,協助 KOL Radar 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。

KOL Radar 產品經理葉佳傑指出 :「KOL Rardar 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 iKala Cloud 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 KOL Radar 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 (Auto Tagging) 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。

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AI 加速網紅名單建立流程

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 ? iKala Cloud 團隊,利用自建的辭庫搭配 word embedding 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。iKala Cloud 團隊協助 KOL Radar 導入 iKala Data Lake 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 (Cosine Similarity),利用協同過濾,建置個人化 KOL 推薦引擎。另外,KOL Radar 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。

AI 發掘「帶貨力」強大的網紅人選

產品持續創新,透過 AI 精準配對網紅

展望未來,KOL Radar 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。iKala Cloud 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 KOL Radar 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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