有多少影響者?新數據，計算和圖表

網紅營銷經濟飛速發展，現在很多孩子都渴望長大後成為視頻博主或網紅。隨著個性驅動的社交媒體的普及和發展，以及新渠道和媒介的出現(如TikTok, Triller, Instagram Reels)，許多人想知道，

“有多少有影響力的人?”

在Mediakix，我們也想知道同樣的問題，並開始明確地回答世界上以及所有社交媒體平台上到底有多少有影響力的人。

(Hint: it’s somewhere between 3 and 38 million )

確定有多少影響者的方法和考慮因素

方法:

為了確定世界上有多少影響者，我們需要1)確定一種可行的方法來解釋Instagram、YouTube和TikTok上的影響者，2)建立參數和解釋跨平台的影響者重複。

為了對每個社交媒體平台上有多少有影響力的人進行分類，我們轉向了既有影響力的人影響層-確定每一層平台上有多少影響者(基於既定追隨者範圍的影響者類別):

• Instagram上有多少網紅?每一層有多少個?
• YouTube上有多少網紅?每一層有多少個?
• TikTok上有多少網紅?每一層有多少個?

為了確定上述數據，我們利用了4個不同平台的影響者、影響者層數據影響力營銷平台(Julius, Tagger, CreatorIQ, hyperauditor, Influencity)，除了我們自己的內部數據庫。

為了確定Instagram、YouTube和TikTok上的“影響者重疊”(例如，在Instagram和YouTube上計算相同的影響者)，我們評估了來自hyperauditor和Socialbakers的Instagram、YouTube和TikTok上的前1000個影響者渠道(不包括品牌、名人、非影響者賬戶)。

注意事項:虛假影響者&定義什麼是影響者

有必要注意的是，雖然影響者營銷平台試圖審查和測量數據庫中的影響者的不真實或欺詐行為，但“假影響者”仍然存在於影響者營銷平台上。影響者的真實性很容易被犧牲或忽視，尤其是在更大的影響者營銷平台上。

在我們對多個數據集的評估過程中，我們注意到第三方評估和影響者營銷數據庫之間存在廣泛的信息。這就是為什麼最好將影響者的總數作為估計範圍給出的部分原因。一個“影響者可以有很多含義，所以為了我們的研究目的，我們確定了影響者具備以下標準:

• 擁有超過1000名粉絲/訂閱者的社交媒體用戶，通過其內容吸引觀眾。
• 所有年齡、國籍、語言偏好和創作者類別的影響者都包括在我們的研究中。
• 我們的研究重點是Instagram、YouTube和TikTok的網紅。
• 通過每個平台上超過1000個賬號的樣本大小，我們能夠粗略估計每個平台上存在的影響者群體分開來自品牌賬戶、出版物、網絡和傳統名人。這個細分分析是通過我們估計的較低範圍來表示的。

我們評估了來自4個不同影響者營銷平台的數據，每個平台的規模、平台提供的產品以及在其係統中尋找和審查影響者的方法各不相同。由於影響者營銷平台的規模可能存在很大差異，從我們對每個層級或平台的影響者數量的廣泛估計中可以明顯看出這種差異。

例如，一個網紅營銷平台可能會提供2000個經過嚴格審查的、經驗豐富的Instagram網紅，而另一個平台可能會提供200萬名Instagram網紅，但關於個人資料可信度的信息有限。

通過提供每個平台和影響者層的估計範圍，我們能夠包含保守的觀察結果，而不限製更大的估計潛力

*請參閱本文末尾的“估算方法”部分，了解我們如何估算各個社交媒體平台的低、高和影響者層分布。

Instagram上有多少網紅?

我們分析了來自四個不同的影響者營銷平台的Instagram影響者特定數據，以確定共同趨勢，並了解每個數據庫中Instagram影響者的平均數量。

HubSpot和Mention的數據顯示，52%的Instagram用戶的粉絲數不到1000(這意味著48%的Instagram用戶的粉絲數超過了1001)。

Instagram一直以來對其用戶數據(包括DAU、MAU和總用戶)含糊其詞;然而，大多數數據公司和社交報道公司都認為，Instagram的日活躍用戶可能超過5億。

如果我們以Instagram的5億用戶為例，其中有1001個粉絲+的用戶(48%)，然後根據我們的前1000個Instagram賬戶分析(35%)來預測影響者比例，我們可以確定8300萬潛在Instagram用戶的上限範圍。

將我們的上限估計與多個影響者營銷平台收集的數據進行比較，我們發現最大的影響者營銷平台報告稱擁有2000萬至8000萬Instagram影響者的數據庫。

通過對兩個最大的影響者發現平台(hyperauditor和Influencity)的實驗，我們發現它們的Instagram影響者總數(超過1000名粉絲)分別為870萬和6900萬。在應用可信度檢查過濾器後，影響者搜索結果分別被限製在17.6萬和3700萬。

使用這些“真實性”過濾器可以將影響者搜索結果的總數降低30-97%。

雖然承認Instagram上存在影響者而不存在於影響者營銷數據庫的可能性是重要的，但因此，Instagram影響者的最高範圍估計越來越有可能低於我們最初的8300萬的廣泛估計，接近(如果不是遠遠低於)3700萬。

分級數據是根據多個影響者營銷平台提供的分級數據確定的。每一層的百分比首先被平均。

一旦確定了每層的平均百分比，我們的團隊將這些基準應用到我們對Instagram影響者的低和高範圍估計，以確定層的平均生存能力。一旦發現，我們的團隊找到以前的估計，並交叉檢查結果的實用性。

YouTube上有多少有影響力的人?

一項研究Tubics估計超過3700萬活躍的YouTube賬號，其中3200萬的訂閱用戶不足1000人。這些數據推斷，YouTube上還有500萬個活躍賬戶，訂閱用戶超過1000人，但它並沒有區分“活躍賬戶”和影響者賬戶。

為了更好地確定這500萬個賬戶中有多少是潛在的影響者賬戶，我們分析了前1000個YouTube賬戶(由hyperauditor和Socialbakers提供)。我們發現YouTube上有影響力的人約占前1000個頻道的30%，出版商/品牌/網絡約占47%，音樂家和名人約占22%。

根據我們的研究結果，我們可以確定YouTube網紅的總人數不到500萬，接近150萬。

另一種方法是，來自網紅營銷平台的累積數據顯示，在YouTube上擁有超過1000名訂閱用戶的網紅數量約為170萬。以這些數據為基準，我們可以估計YouTube上訂閱用戶超過1000名的網紅數量在150萬到500萬之間。這個估計範圍推測，在YouTube的20億估計用戶中，隻有不到1%是真正的影響者(0.085%到0.25%)。

現在我們已經對YouTube上擁有1000個訂閱者的影響者進行了範圍估計，我們通過參考影響者營銷平台的數據，評估了訂閱者超過10萬的影響者數量和訂閱者超過100萬的影響者數量，這些數據提供了影響者數據庫中這些影響者層次的總體構成百分比。通過平均和比較來自4個不同平台的影響者層級數據，我們還能夠得出YouTube影響者層級分布的總體估計值。

支持這些範圍的第三方研究2016Social Blade發布的一份報告稱，超過2400個頻道的訂閱用戶超過100萬，超過24000個頻道的訂閱用戶超過10萬。他們還發現，每天有40多個頻道的訂閱用戶超過10萬，4個頻道的訂閱用戶超過100萬。

這些樣本數字將表明，在2021年，有超過1萬個粉絲數超過100萬的頻道和超過10萬個粉絲數超過10萬的頻道。

由於這些信息隻涉及渠道，而不是影響者渠道，我們分析了Socialblade和hyperauditor的前1000個YouTube賬號，以獲得影響者渠道與活躍渠道的比例。

我們發現YouTube上有影響力的人約占前1000個頻道的30%，出版商/品牌/網絡約占47%，音樂人和名人占22%。根據Social Blades 2016的這一比例，我們可以得到3000名擁有超過100萬用戶的影響者，以及大約31000名擁有超過10萬用戶的影響者。

第三方數據支持這個範圍:2020年11月，Tubics估計YouTube有22000個頻道，訂閱用戶超過100萬。應用之前的1 / 3影響者比例，可以發現6600個可能的影響者賬戶，訂閱用戶超過100萬——這完全在我們的估計範圍內。

利用多個影響者營銷平台提供的層級數據，我們能夠平均每個平台的層級百分比，並確定YouTube的影響者層級分布。

一旦我們估計了層級百分比分布，我們的團隊就會應用我們對YouTube影響者總數的低範圍和高範圍估計來確定可行性。然後，我們使用之前的YouTube影響者層次分布和YouTube影響者總數的第三方研究來交叉核對我們的發現，以證實我們的發現。

TikTok上有多少網紅?

一些平台聲稱有超過2200萬的TikTok網紅(每個網紅都有超過1000名粉絲)。通過進一步檢查兩個最大的影響者數據庫，我們發現大量的影響者列表缺乏可信度。

影響者營銷平台Julius透露，他們的數據庫中有超過4.3萬名TikTok影響者。使用另外兩個TikTok影響者營銷平台(Influencity和hyperauditor)上的可信度檢查工具，我們能夠確定擁有1000 +粉絲的TikTok影響者的平均範圍為5萬人。

考慮到這些平台很可能使用第三方工具來收集影響者數據，而不是TikTok的官方API，我們認為在這種情況下，優先考慮可信度是最好的方法，因此我們保守地估計，TikTok影響者的最高範圍為5萬人。

以上分級數據是基於單個影響者營銷平台提供的分級數據確定的。目前，TikTok還沒有獲得官方訪問他們API的許可，這意味著公司必須通過非官方渠道收集用戶數據。這反過來又導致許多網紅營銷平台有部分或缺失TikTok網紅層數據。

我們的團隊將這些估計基準應用於我們對TikTok影響者的低和高範圍估計，以確定層平均生存能力。

抖音影響者的數據是有限的，盡管我們的團隊無法找到第三方的估計來交叉核對我們收集的數據，但我們相信，基於我們對前1000個抖音賬戶的分析、提供的影響者營銷平台數據和外部研究，我們的估計是實際的。

Instagram、YouTube和TikTok的影響者有什麼重疊?

為有影響力的人在Instagram、抖音或YouTube上人氣最高的1000個賬號中名列前茅:

• 在排名前1000的賬號中，90%的網紅隻在一個平台(抖音、Instagram或YouTube)上發布賬號。
• 在排名前1000位的網紅中，有5.3%是TikTok和Instagram(而不是YouTube)的網紅。
• 在前1000名賬戶榜單中，有2.4%的網紅都在三個平台的前1000名賬戶榜單上(TikTok、Instagram和YouTube)。
• 在排名前1000位的網紅中，有1.3%是Instagram和YouTube賬號(而不是TikTok)。
• 在排名前1000位的網紅中，有0.7%是TikTok和YouTube(而不是Instagram)的網紅。

影響者重疊分析的要點:

• 我們可以確定Instagram、YouTube和TikTok三個影響者頻道之間的影響者重疊增加了10%。
  • 這一發現的局限性:由於所使用的樣本量是最受關注的前1000名影響者，社交平台上影響者的重疊數量可能要高得多。雖然我們發現影響者有10%的可能是一個或多個社交平台上的超級影響者，但許多影響者在一個渠道上是超級影響者，在另一個渠道上是宏觀或中層影響者。我們的研究沒有對這些普遍情況進行評估。然而，我們可以通過我們的研究表明，Instagram、YouTube和TikTok的影響者重疊至少10%。
• 我們可以確定，一個Instagram的頂級網紅更有可能同時是TikTok上的頂級網紅，而不是Instagram的頂級網紅同時也是YouTube上的頂級網紅
• 一個最具影響力的人在所有三個平台上都是最具影響力的人，比一個最具影響力的人隻在TikTok或YouTube上成為最具影響力的人的可能性更大。
• 影響者重疊最少的社交渠道是TikTok和YouTube
• 影響者重疊最多的社交渠道是TikTok和Instagram

世界上有320萬- 3780萬影響者

綜合TikTok、Instagram和YouTube的估計範圍數據，總範圍估計在350萬到4200萬之間。考慮到平台之間的影響者重疊，我們可以從我們的總估計中去掉10%的影響者——盡管三個平台之間的重疊比例可能要高得多。

我們的數據顯示，影響者總數估計在320萬至3780萬之間在Instagram、YouTube和TikTok上。

我們使用以下過程來估算每個社交平台上影響者的規模:

1. 最大尺寸:確定每個通道的高範圍估計值。
2. 最小尺寸:P為每個通道指出一個較低的估計範圍。
3. 影響層分布:根據4個以上的影響者營銷數據庫提供的數據，對影響者層次進行了估計。
4. 測試估計:在找到估計的範圍和層分布後，我們測試了我們估計的層和範圍估計的實用性。

確定高範圍

每個渠道的高範圍估計是通過使用每個平台最大的可用影響者數據庫中的最高數量的影響者得出的。

然後我們利用平台用戶數據和第三方來源的細分分析，以及我們自己對每個平台前1000個賬號的研究，計算出最大可能的影響者潛力。

估計低範圍

為了找出每個社交平台上影響者的最小數量，我們研究了4個不同的影響者營銷數據庫中每個社交渠道中存在的影響者的數量。我們評估了數據的中值和平均值，並計算出一個保守估計。

估計影響者層分布

我們開始通過平均4個影響力營銷平台的層級分布數據來估算層級分布。

我們使用線性回歸模型調整了平均估算值，並建立了三個社交渠道的影響者層分布。

測試評估

我們進一步測試了我們的估計，通過應用我們的估計層在我們的範圍估計和測試實用性。

此外，我們還使用了平台用戶數據、前1000名賬戶列表的分析、之前第三方對用戶細分和影響者規模的估計進行交叉檢查，並(如果需要)調整我們的估計。