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  • Tanja Herrmann

Warum der Schweizer Community-Anteil bei der Influencersuche nicht mehr relevant ist


Lange Zeit galt für Unternehmen, die in der Schweiz mit Influencer:innen Werbung machen wollten, der prozentuale Anteil an Schweizer Followern als eine der wichtigsten Kennzahlen bei der Auswahl.

Schliesslich wollte man Streuverluste in die Nachbarländer vermeiden.

Ein Unterfangen, das in einem kleinen viersprachigen Land - fünfsprachig, wenn man Englisch mitzählen möchte - nicht ganz einfach ist. Gerade in der Westschweiz oder im Tessin kam meist ein Grossteil der Follower aus den gleichsprachigen Nachbarländern. Viel Geld wurde in Tools und Abklärungen investiert, um diese sogenannten Community-Insights zu erhalten, und sich dort vorab ein Bild der Influencer-Community zu machen.


Doch der Schweizer Community-Anteil ist kaum noch relevant. Denn: Der neue Algorithmus merkt, für wen der Beitrag relevant ist, und optimiert die Ausspielung genau darauf. Ungeachtet dessen, wem die Leute folgen.


Doch starten wir von vorne: Es gibt zwei dominante Algorithmen auf Social Media. Den sogenannten Social Graph und den neueren Content Graph.


Der Social Graph

Mit diesem hat Social Media angefangen. Facebook oder auch LinkedIn funktionieren bis heute über den Social Graph.


Von einem Social Graph spricht man, wenn der Algorithmus einem Inhalte aufgrund seiner sozialen Kontakte auf der Plattform ausspielt.


Sprich, dir werden die Inhalte von den Profilen gezeigt, denen du folgst – oder die von Profilen, denen du folgst, geteilt werden.


Der Content Graph

Ist die «neue Art» wie Algorithmen funktionieren. TikTok hat diese neue Logik etabliert. Dabei interessiert es den Algorithmus kaum, wem du folgst.


Der Algorithmus schaut sich primär an, was dich interessiert. Also mit welcher Art von Inhalten du in Form von Likes, Kommentaren oder Shares interagierst bzw. welche Videos du dir länger anschaust. Instagram hat den Content Graph für die Reels übernommen. Reels werden dir somit aufgrund deines Verhaltens und weniger aufgrund der Profile, denen du folgst, vorgeschlagen.



 

Content Graph vs. Social Graph: Das sagen die Zahlen

 

Wir sehen, dass mit dem Content Graph auf TikTok und im Instagram Reel-Feed* die Inhalte nicht mehr primär der bestehenden Community ausgespielt werden. Aus diesem Grund sind die Community-Insights kaum noch ausschlaggebend.


Ein Profil hat jeweils Community Insights, die einem anzeigen, wer diesem Profil folgt. Dort sieht man unter anderem die Top-Fünf Länder, aus denen die Follower kommen. Zugleich weist TikTok in den Post Insights separat aus wer den Beitrag gesehen hat.


Mit dem neuen Content-Graph ist diese Überschneidung verschwindend klein, was man ebenfalls in den Post Insights sieht.


Instagram zeigt aktuell in den Post Insights nicht, wer den Beitrag gesehen hat. Nur wie viele Personen ihn gesehen und wie sie damit interagiert haben.


*Der Instagram-Algorithmus, der entscheidet, was einem auf der Startseite beim Öffnen der App angezeigt wird, ist eine Mischung aus dem Social- und dem Content-Graph.

 


Community vs. Content Insights – Beispiel I

 

Die Daten aus den Community Insights zeigen, dass die Schweiz noch nicht einmal unter den Top 5 Ländern ist.


Die Insights des Beitrags der gleichen Influencerin zeigen jedoch, 57.2% der Personen, die den Beitrag gesehen haben, aus der Schweiz stammen.


Und dass 91.2% der Personen, die den Beitrag gesehen haben, dem Profil nicht folgen.

Denn: Der Algorithmus merkt, für wen der Beitrag relevant ist, und optimiert die Ausspielung genau darauf.


 



Quelle: Die Screenshots stammen aus der M-Budget-Kampagne im Januar 2024. (Family-Influencerin)

 


Community vs. Content Insights – Beispiel II

 

Die Daten aus den Community Insights zeigen, dass nur 16.2% der Community aus der Schweiz stammen.


Die Insights des Beitrags des gleichen Influencers zeigen jedoch, dass 99.2% der Personen, die den Beitrag gesehen haben, aus der Schweiz stammen.


Und dass 96.3%, der Personen, die den Beitrag gesehen haben, dem Profil nicht folgen.

Denn: Der Algorithmus merkt, für wen der Beitrag relevant ist, und optimiert die Ausspielung genau darauf.




Quelle: Die Screenshots stammen aus der Amavita Kamagne im Dezember 2023 (Comedy-Influencer)

 


Community vs. Content Insights – Beispiel III

 

Die Daten aus den Community Insights zeigen, dass 75% der Community aus der Schweiz stammen.


Die Insights des Beitrags der gleichen Influencerin zeigen jedoch, dass 96.6% der Personen, die den Beitrag gesehen haben, aus der Schweiz stammen.


Und dass 92.8%, der Personen, die den Beitrag gesehen haben, dem Profil nicht folgen.

Denn: Der Algorithmus merkt, für wen der Beitrag relevant ist, und optimiert die Ausspielung genau darauf.




Quelle: Die Screenshots stammen aus der M-Budget-Kampagne im Januar 2024 (Food-Influencerin)



Fazit: Der Brand-Fit übertrumpft die Community Insights bei der Influencerauswahl

Die Zahlen zeigen, dass jeweils ein deutlich geringerer Teil der Follower aus der Schweiz kommt, als der Anteil an Personen, denen der Beitrag in der Schweiz ausgespielt wird.


Und die Zahlen zeigen das meist über 90% der Personen, die den Beitrag sehen, dem Profil gar nicht folgen.


Denn: Der Algorithmus merkt, für wen der Beitrag spannend ist, und spielt den Beitrag entsprechend aus. Wenn zudem noch der lokale Standort hinzugefügt wird, kann dieser Effekt bei organischen Beiträgen verstärkt werden. Der Algorithmus, der für Reels auf Instagram verwendet wird, ist sehr ähnlich, wie der bei TikTok. Wir gehen daher davon aus, dass wir auch für Instagram-Reels diese Abweichung zwischen Community-Insights und Post-Insights in Bezug auf die Standorte haben.

 

Eine Entscheidung basierend auf den Community-Insights zu treffen, funktioniert nicht mehr. Viel mehr ist die Übereinstimmung der Werte, Stilistik und Humor zwischen Influencer:in und Marke ausschlaggebend.

 

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