Meer tools
Toepassingen
Als het gaat om het runnen van echt goede affiliateprogramma's, is het vinden van affiliates al de helft van de uitdaging. Het tweede (en misschien wel moeilijkere) deel is ze terugbrengen tot je een goede match vindt.
Het werven is leuk. De stroom aan aanmeldingen, DM's en namen in een spreadsheet geeft je het gevoel dat je vooruitgang boekt. Maar als het aankomt op het beoordelen van diezelfde creators, kan het voelen alsof die vooruitgang abrupt tot stilstand komt.
Daarom haasten veel merken zich door het beoordelingsproces… of slaan ze het helemaal over… of brengen ze het terug tot één vraag: hebben ze genoeg volgers?
Maar als je alleen naar de cijfers kijkt in plaats van naar de vraag of een creator bij je merk past, kun je meer tijd verspillen aan campagnes die niet werken en bovendien je merk kunnen schaden.
De echte vraag is niet: "hebben ze genoeg volgers?" – maar: "past deze creator echt goed?" Om die vraag te beantwoorden, zijn twee soorten controles nodig:
Het is makkelijk om te sterk op één kant te leunen. Vertrouw alleen op data en je eindigt met creators die op papier aan alle eisen voldoen, maar toch niet helemaal goed aanvoelen. Vertrouw alleen op je oordeel en je verspilt uren aan het bekijken van creators die een tool binnen enkele seconden had kunnen wegfilteren – en je neemt inconsistente beslissingen die je later niet kunt verdedigen.
Affiliates beoordelen is een proces met twee onderdelen. Een beetje zoals producers van American Idol duizenden audities screenen voordat iemand voor de jury verschijnt. De eerste ronde is meer een technische scan om de cijfers van de affiliate te controleren (in het geval van American Idol: om te controleren of iemand, nou ja, kan zingen). De tweede ronde is meer een onderbuikcheck op sterrenpotentieel of geschiktheid.
Laag 1: de datalaag. Dit omvat alles wat je op een openbaar profiel kunt controleren: het percentage nepvolgers, betrokkenheidspercentage, demografie en locatie van de doelgroep, eerdere samenwerkingen met merken. Het is objectief, snel en voor het grootste deel hoef je er helemaal geen gesprek voor te voeren met de creator. Modash kan je helpen deze laag op schaal te beoordelen (daarover straks meer).
Laag 2: de beoordelingslaag. Dit is alles wat een spreadsheet je niet kan vertellen: contentkwaliteit, merkveiligheid, toon, geschiktheid. Geen enkele tool kan je vertellen of de stijl van een creator bij de stem van je merk past. Dat blijft mensenwerk.
Om dit te laten werken, moeten de lagen precies in die volgorde worden uitgevoerd. Laag 1 is bedoeld om een grote groep terug te brengen tot een shortlist. Laag 2 is bedoeld om de definitieve keuze te maken uit die shortlist. Doe je het andersom, dan besteed je uren aan afwegingen over creators die binnen enkele seconden hadden moeten worden uitgefilterd.
Niet alle controles zijn hetzelfde of kosten evenveel moeite. Sommige haal je binnen enkele seconden rechtstreeks uit een profiel, terwijl andere nader onderzoek vereisen.
Als vuistregel kun je het beste met deze controles beginnen.
Het aantal volgers is het minst betrouwbare cijfer op het profiel van een creator, omdat het het makkelijkst te vervalsen is.
Bots en nepvolgernetwerken kunnen dat aantal voor een paar cent opdrijven, dus een groot aantal volgers zegt op zichzelf bijna niets. Wat meer zegt, is de verhouding tussen volgers en daadwerkelijke betrokkenheid: likes, reacties en opgeslagen berichten. Er klopt iets niet als een creator met 50.000 volgers 40 likes per bericht heeft, ook al ziet het aantal volgers er op papier indrukwekkend uit.
Bekijk een handvol recente berichten, vergelijk de betrokkenheid met het aantal volgers, en meestal zie je de discrepantie binnen een minuut of twee.
Je hoeft dit echter niet handmatig te doen voor elke creator op je lijst. Modash heeft een filter voor nepvolgers dat laat zien welk percentage van de volgers van een creator echt is en welk percentage nep is (inactief of botachtig).
Let op: een hoger aantal nepvolgers betekent niet automatisch dat een creator ze heeft gekocht. Botaanvallen komen vaak voor en veel creators worden er slachtoffer van. Als alles op het profiel van een creator er goed uitziet, behalve de nepvolgers, is het de moeite waard om diegene de kans te geven dit uit te leggen.
Je wilt dat je affiliates volgers hebben die overlappen met je ICP. Het beoordelen van de demografische gegevens van het publiek van een affiliate is het logische beginpunt: het juiste land, de juiste leeftijdsgroep, de juiste algemene interesses. Modash maakt dit heel eenvoudig: je kunt de demografische gegevens, locatie en interessegegevens van het publiek van elke creator rechtstreeks op het profiel van die creator bekijken, samen met eerdere gesponsorde berichten.
Maar overeenkomende demografische gegevens zijn slechts het begin. Een affiliate kan precies jouw ICP in het eigen publiek hebben en toch geen verkoop genereren – omdat dat publiek niet de koopkracht heeft voor jouw product, of omdat de creator geen echte invloed heeft op de aankoopbeslissingen van diens volgers.
Kijk dus verder dan de demografische match en vraag je af:
Hier komt het tweelagige kader om de hoek kijken. De demografische match is laag 1 – gegevens die je met Modash rechtstreeks uit het profiel kunt aflezen. Maar de drie bovenstaande vragen zijn puur laag 2: zelfs met duidelijke cijfers voor je kost het ervaring en merkkennis om ze te beantwoorden.
Twee creators kunnen vrijwel identieke uitsplitsingen van hun publiek hebben en toch heel verschillende keuzes zijn, afhankelijk van wat dat publiek gewend is te kopen, van wie en in hoeverre het daadwerkelijk afgaat op het woord van de creator.
De gegevens die je in laag 1 verzamelt, nemen die beslissing niet voor je, maar maken hem wel sneller. Een publiek dat overlapt met je ICP verkleint een enorme groep affiliates tot creators van wie de volgers op je klanten lijken, en eerdere gesponsorde posts geven een aanwijzing of dat publiek doorgaans ingaat op een aanbeveling of gewoon verder scrolt. Van daaruit verloopt het gebruik van je eigen oordeel veel efficiënter en effectiever.
De engagementratio is een betere graadmeter voor authenticiteit dan alleen het aantal volgers. Een kleiner account met een actieve commentaarsectie kan geschikter zijn dan een veel groter account met een niet al te goede engagementratio.
Het punt is dat "goede" engagement relatief is – een ratio van 2% kan sterk zijn voor een creator met een miljoen volgers en middelmatig voor iemand met tienduizend. Het cijfer zegt dus alleen iets in de juiste context.
In Modash kun je je zoekopdracht filteren op engagementratio om zwakke accounts meteen uit te sluiten. Vervolgens kun je bekijken hoe de ratio van een creator zich verhoudt tot de mediaan van anderen van vergelijkbare omvang, zodat je ze beoordeelt aan de hand van de juiste benchmark in plaats van één vast getal.
Maar zelfs een gezonde engagementratio is op zichzelf geen bewijs. Tegenwoordig kun je bot-engagement kopen, net zoals je nepvolgers kunt kopen. Waar controleer je dan of het echt is? In de commentaarsectie.
In ons eigen onderzoek onder marketeers zei 9 op de 10 dat ze de reacties bij een creator handmatig bekijken voordat ze besluiten met diegene samen te werken. Slechts een kleine minderheid gaat rechtstreeks van het aantal volgers naar een beslissing.
Echt engagement herken je aan reacties die verband houden met de daadwerkelijke content – soms aan een heen-en-weergesprek tussen een volger en de creator. Nep of door pods aangestuurd engagement ziet eruit als een muur van "🔥🔥" en "zo mooi!".
Heeft deze creator daadwerkelijk met merken in jouw branche, of iets vergelijkbaars, samengewerkt, en hoe is dat gegaan?
Het controleren van de eerdere gesponsorde content van een creator is gebruikelijk: 75,9% van de marketeers doet dit. Sommigen gaan nog een stap verder en vergelijken hoe een gesponsorde post presteerde ten opzichte van de organische content van die creator, als indicatie van hoe het publiek van die creator reageert op betaalde samenwerkingen.
Je kunt handmatig door het profiel van een creator scrollen en op zoek gaan naar eerdere samenwerkingen. Of je kunt Modash gebruiken, want de tool zet ze allemaal op één plek – in een apart tabblad met alle gesponsorde posts, inclusief prestatiegegevens.
Dat kan per situatie verschillen. Sommige merken kiezen ervoor deze controle over te slaan, omdat wat voor het ene merk werkte niet noodzakelijk voorspelt wat voor hen werkt.
Maar wat als een influencer heeft samengewerkt met je directe concurrent? Dat is niet automatisch een waarschuwingssignaal. Bijna twee derde van de marketeers met wie we spraken zei dat dit op zichzelf geen dealbreaker is, en nog eens 24% zei dat het vooral afhangt van hoe recent de samenwerking was en of deze exclusief was.
De nuance zit hier vooral in je productcategorie. Bij huidverzorging verwacht het publiek niet dat een huidverzorgingsinfluencer exclusief met één merk samenwerkt, vooral niet als de producten niet eens overlappen (een eerdere samenwerking voor zonnebrand schaadt je niet als je een toner aanbiedt).
Maar bij zeldzame, weloverwogen aankopen (matrassen zijn het klassieke voorbeeld) is exclusiviteit veel belangrijker. Niemand koopt meerdere matrassen in korte tijd, dus een creator die recent met een concurrerend matrassenmerk heeft samengewerkt, kan de geloofwaardigheid van je campagne ondermijnen.
Het is geen dealbreaker. Het kan er wel een zijn als ze momenteel met een concurrent samenwerken, want dan kan er een non-compete zijn. Maar het kan soms juist een positief signaal zijn als ze met een concurrent hebben gewerkt, omdat ik dan weet dat ze openstaan voor samenwerking met een merk/bedrijf zoals het mijne.
Let op: neem "match met de niche" niet te letterlijk. Als je alleen zoekt naar creators die al over precies jouw productcategorie praten, blijf je net als elk ander merk in jouw branche dingen naar dezelfde kleine groep voor de hand liggende namen.
Sommige van de best presterende samenwerkingen komen van creators buiten je niche, waarvan het publiek, de identiteit of de contentstijl toch aansluit bij je ideale klant. Een creator die jouw productcategorie helemaal niet beoordeelt, kan een goede storyfit-influencer zijn als diens publiek op jouw kopers lijkt.
Tijd om je eigen oordeel erbij te betrekken. Houd er rekening mee dat er geen tools zijn die deze zaken meteen voor je signaleren; je moet er zelf echt naar speuren.
Hier moet je op letten:
Ook de match met je merk is hier belangrijk. Merkveiligheid draait om het voorkomen van schade, maar de match met je merk gaat erom of de stijl, toon en content van een creator passen bij hoe je wilt dat je merk wordt gezien, zelfs wanneer niets wat diegene post objectief "slecht" is.
Een influencer die bij het merk past, draagt enorm bij aan de authenticiteit. Het is een modewoord dat vaak wordt gebruikt, maar een influencer die op één lijn zit met je merk, je product/dienst begrijpt en er echt in gelooft, maakt een wereld van verschil. Ik denk dat veel mensen (waaronder ikzelf soms) vastlopen in data en vergeten dat een menselijke blik je zoveel kan vertellen wat data simpelweg niet kan.
Meer informatie over het beoordelen van influencers op merkfit: De kunst en wetenschap van merkfit
Alles tot nu toe gaat ervan uit dat je er zelf opuit gaat en affiliates zoekt. Maar de meeste merken hebben ook een vorm van inkomende aanvragen. De beoordeling werkt iets anders wanneer de creator zich eerst aanmeldt.
Een goed aanmeldformulier voert een deel van de beoordeling voor je uit. Hoe specifieker je vragen, hoe beter.
Vraag minimaal om:
Zodra de aanmeldingen binnenkomen, heb je een proces nodig om ja of nee te zeggen.
Hier zijn drie manieren om dat te doen:
Elk affiliateprogramma balanceert op een koord tussen werving (waarbij snelheid wordt beloond) en screening (waarbij zorgvuldigheid en aandacht worden beloond).
Je brengt dit niet in balans door een kant te kiezen. Je doet beide, in de juiste volgorde:
Modash kan helpen met het eerste deel. In plaats van te beginnen met een stapel van honderden kandidaten en elke kandidaat handmatig door te nemen, begin je met een shortlist die de datacontroles al heeft doorstaan. Bij elk profiel kun je het volgende zien:
Tegen de tijd dat je je oordeel velt, hoef je alleen nog het handjevol mensen door te nemen die goed passen.
Start een gratis proefperiode van 14 dagen – geen creditcard vereist.
Er is geen universeel aantal; het hangt af van je budget en campagnedoelen. De meeste merken stellen de drempel laag genoeg in om kleinere creators met veel betrokkenheid te vinden (vaak met de beste prijs-kwaliteitverhouding) en gebruiken vervolgens betrokkenheid en aansluiting bij het publiek om verder te filteren.
Kijk naar de verhouding tussen volgers en daadwerkelijke betrokkenheid (likes, reacties, opgeslagen berichten) in plaats van alleen naar het aantal volgers, en scan de reacties zelf op specifieke, relevante antwoorden versus generieke spam. Een tool zoals Modash kan ook een geautomatiseerde controle op de authenticiteit van het publiek uitvoeren, die nepvolgers of botgestuurde volgers voor je markeert.
Vraag om links naar hun daadwerkelijke content (niet alleen een gebruikersnaam), vraag waarom ze specifiek met jouw merk willen samenwerken en vraag om basisinformatie over hun publiek, zoals locatie en niche.
Er is geen vaste grens die werkt voor elk merk of elke campagneomvang, maar de meeste marketeers worden voorzichtig zodra nepvolgers of botvolgers een percentage van de totale volgers met dubbele cijfers bereiken. Combineer dat aantal met engagementgegevens voordat je een beslissing neemt – een hoog percentage nepvolgers in combinatie met lage betrokkenheid is een behoorlijk sterk teken dat een profiel vol nepvolgers zit.
De engagementratio, met ruime voorsprong. Het aantal volgers is gemakkelijk op te krikken en zegt op zichzelf bijna niets, terwijl betrokkenheid (vooral specifieke, relevante reacties) een veel sterker teken is dat echte mensen opletten.
De meeste merken doen beide, omdat ze meestal outbound en inbound naast elkaar inzetten. Screen bij outbound voordat je contact opneemt, zodat je geen tijd verspilt aan creators die niet door de selectie komen; bij inbound voert een goed opgebouwd aanmeldformulier een eerste screening uit voordat je ze handmatig beoordeelt.
Dit verschilt per platform, aantal volgers en niche, dus beschouw het als relatief in plaats van absoluut. Vergelijk de engagementratio van een creator met die van anderen van vergelijkbare omvang en in dezelfde categorie, in plaats van één vast getal na te jagen. Een engagementratio die aanzienlijk lager is dan die van vergelijkbare accounts, is een waarschuwingssignaal.
Begin met demografische gegevens (bijv. locatie, leeftijd, interesses), ga vervolgens een laag dieper en vraag je af of dat publiek je product daadwerkelijk kan betalen en niet al trouw is aan het merk van een concurrent. Demografische gegevens zijn een datacontrole, maar bepalen of het publiek daadwerkelijk bij je koopt, vereist een inschatting.
Een hybride aanpak werkt doorgaans het beste: keur automatisch goed op basis van minimumeisen (minimumaantal volgers, accountleeftijd, controle op nepvolgers) en beoordeel vervolgens iedereen die daaraan voldoet handmatig. Volledig automatisch goedkeuren is snel, maar slaat de menselijke beoordeling volledig over, wat een risico vormt voor de merkveiligheid.