AI 翻轉網紅搜尋體驗,iKala加速打造跨國最大網紅數據庫

AI 翻轉網紅搜尋體驗,iKala加速打造跨國最大網紅數據庫

iKala 宣布,旗下 AI 網紅數據行銷平台 KOL Radar 將透過其囊括超過 100 萬筆的跨國跨平台網紅數據,以及協助品牌用戶實踐網紅行銷「前測」、「後測」、「預測」三大應用場景的 AI 分析功能,加速助攻品牌主以 AI 驅動的成效型網紅行銷提升獲客效率。此外,iKala 亦宣布開放讓用戶免註冊登入即可在 KOL Radar 官網首頁免費搜尋台灣網紅名單,未來將導入更多元的 AI 搜尋方式,打造領先業界的網紅行銷 AI 搜尋引擎。

根據 Influencer Marketing Hub 預估,全球網紅行銷市場規模在 2023 年將成長到 211 億美元 ( 約台幣 6,454 億元 ) ,7 年來淨成長超過 10 倍。在 2023 年,更有近九成企業有意願導入 AI 科技輔助網紅行銷專案,顯示企業與品牌主對於 AI 網紅行銷的需求推升。為賦能品牌主解決網紅行銷痛點,KOL Radar 利用獨有 AI 技術協助客戶做到網紅行銷的「前測」、「後測」及「預測」三大流程,實現網紅行銷科學化,協助品牌主以 AI 技術驅動行銷策略。

AI 翻轉網紅搜尋體驗,iKala加速打造跨國最大網紅數據庫

前測:觀察網紅合作指標,擬訂精準策略

為協助品牌主根據網紅行銷預算、專案目標,快速訂定網紅合作策略與精準找到最適網紅,KOL Radar 以機器學習模型打造「粉絲受眾樣貌分析」功能,精準分析網紅的粉絲輪廓,並以漲粉率、互動率、觀看率、粉絲數、發文頻率五個指標,透過系統加權評比建議網紅合作指數,幫助品牌主以更科學化、量化的方式快速做出網紅行銷決策。同時透過機器學習技術,KOL Radar 能主動偵測與分析 KOL 近期業配文比例、內容及成效,幫助企業與品牌主快速觀察網紅業配合作機會與成效。KOL Radar 也能透過 AI 機器學習的動態貼標功能,自動將資料庫數據分為 27 種不同類型網紅,讓品牌主明確掌握當下的網紅類別,更發掘不同網紅的合作面向。

後測:量化階段性目標成效,深度評估效益

在進入網紅行銷的結案階段時,品牌主過往面臨無法量化成效和必須花費龐大時間收集彙整專案成效的困難。KOL Radar 透過獨有的專案成效洞察報告,以 AI 數據分析幫助企業與品牌主根據數據指標快速掌握合作成效,並精準調整日後的專案策略。KOL Radar 洞察報告透過 AI 應用分析網紅留言內容,自動判斷各平台、各網紅與整體留言情緒,協助品牌主快速獲得該專案的社群網路聲量評價,大幅減少行銷人員處理結案報告的時間成本。此外,更能根據網紅貼文留言區的 hashtag 使用次數、互動率,和觀看率等,分析熱議的流行主題標籤,產出 hashtag 的文字雲分析,發掘潛在的內容商機。

預測:預估最佳網紅組合,優化精準行銷

為協助品牌主透過專案合作洞察,預估未來的網紅行銷效益,降低尋找適合網紅的試錯成本,並挖掘其他網紅潛在合作機會,品牌主能透過 KOL Radar 洞察報告分析結果、相似網紅推薦及成長型網紅推薦,預估最佳網紅組合,亦可根據社群熱議的內容創作趨勢,分析判斷接下來火熱討論的內容和詞彙,幫助預測與提升創作內容的產出成效。

此外,KOL Radar 今年三月陸續推出兩大重磅功能,包含「一站式商案媒合」讓品牌主和 KOL 能透過雙向媒合機制降低媒合門檻,減少雙方洽談專案合作的成本,並搭配洞察報告讓品牌主即時掌握網紅貼文成效,進而能適時調整優化。除此之外,KOL Radar 推出其搜尋引擎結合生成式 AI 技術的「AI 找網紅」搜尋功能,提供自然語言搜尋網紅的全新體驗,協助品牌用戶無需特別設定關鍵字,只用一句話就能獲得多個符合需求的網紅推薦。

Hsuann
作者

T客邦特約編輯 ,負責產業即時報導、資訊整理

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