以下是用户在使用Klear平台的“审核”部分时遇到的最常见问题。

目录：

如何获取受众统计数据？

为什么Klear无法收集某些帐号的人口统计数据？

如何计算平均收入？

为什么我们无法获得第三方YouTube人口统计数据？

什么是Klear的True Reach？

关于人口统计数据，值得注意的是，Klear的人口统计数据是基于我们对互动受众的分析，即积极点赞和评论内容的用户。Instagram的人口统计数据是指关注者的人口统计数据，即他们会关注关注者总人数，这实际上可能包括虚假帐户、机器人帐户和被动用户（零星登录、互动量极低等）。

另请注意，Klear和Instagram的人口统计数据并非100%准确。两者都是基于估计，尤其是我们的估计是基于我提到的那些互动（点赞、评论、分享）用户。即使在电视上做广告，通常也是基于样本，因此也是估计值，并非100%完美。

Klear推断受众性别和年龄的方式是基于一种名为MS的图像识别工具。所附文章评估了四种主要面部识别工具的准确性。

为确认受众统计数据，我们对某些意见领袖进行的检查偶尔会达不到我们的准确性阈值，因此我们不会发布相关统计数据，因为我们对这些数据没有信心。

导致帐号无法通过准确性阈值测试的因素示例：可信的互动量不足，例如来自拥有头像、充足帖子、描述用户的互动。

平均收入是为了展示此意见领袖受众的平均收入。这些数据是根据美国人口普查局等公共数据集提供的。

每个网络的运作方式存在很大的差异，会提供不同的数据点，并且在如何使用数据方面有不同的服务条款。特别是在YouTube平台，观众的人口统计数据是极具价值的受众信息。意见领袖必须将其YT帐户连接到Klear，才能包括他们的YT观众人口统计数据。这是非常有价值的信息，无法在其他地方获得。（正是出于这个原因，推广活动简介将连接YT作为一项可选要求）。我们会建议所有客户依据这些数据，因为它们直接来自Google。由于YT的性质，其他平台上可能出现的任何其他“推荐”人口统计数据都不可靠。

我们的TrueReach技术是基于机器学习算法，预测某位意见领袖每篇帖子所获得的真实浏览量。该指标会尝试从意见领袖的关注者人数中剔除不活跃的帐户、虚假帐户和机器人。True Reach会识别真实用户对比自动化机器人或零星使用的相应模式。例如，来自新创建帐户的大量点赞会被视为一种低质量模式。长期的关系和兴趣浓厚的空间匹配则被视为一种高质量模式。这些只是数千种不同模式中的两种，这些模式对应着受众的不同行为。

我们的数据表明，True Reach通常是一个准确的预测指标，但与任何估计一样，可能存在差异。这就是为什么我们建议邀请意见领袖进行身份验证，以便我们可以获得经过验证的第一方数据（包括对提要帖子或故事的平均浏览量）。

切记True Reach是根据跨越很长一段时间的数据计算得出，这一点同样十分重要。当然，随着新数据的出现，我们预期True Reach会相应发生变化（例如，如果用户的关注者人数和互动量在几个月内急剧增加）。

不过，由于它是一段时间内的平均值，因此单一帖子的触达率自然会较高或较低。我们要再次重申，True Reach是一个预测指标，我们的数据表明它通常是一个准确的衡量标准，但技术有其局限性，这是我们必须牢记的一点。

💡 提示

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