We’ve been running cross-market influencer campaigns for a while now, and honestly, fraud detection was always the thing that kept me up at night. You vet someone, the numbers look good, and then three months in you realize half their engagement is bots or bought followers.
Recently, I started experimenting with a different approach—combining AI-assisted analysis with actual expert review. The AI part handles the heavy lifting: it flags suspicious engagement patterns, analyzes comment authenticity, checks follower growth velocity, and spots inconsistencies between posted content and audience demographics. But here’s the thing—I don’t trust it to make the final call alone.
So we’ve been pairing these AI insights with conversations. We ask creators deeper questions about their audience, their usual engagement rates, how they work with brands. We look at their previous partnerships, reach out to brands they’ve worked with. The AI gives us the red flags to investigate, but humans make the actual judgment calls.
What’s been surprising is how much time this actually saves. Before, I’d spend hours manually digging through follower lists and engagement metrics. Now the AI does the pattern recognition, and I focus on the creator relationships themselves—which honestly feels like what I should’ve been doing all along.
We’ve caught a few sketchy situations early, avoided campaigns that probably would’ve tanked our ROI, and launched with creators who actually delivered. The conversion rate on our influencer partnerships has definitely improved.
I’m curious—for those of you running campaigns across markets, are you doing any fraud checks? And if you are, how much of it’s automated versus manual? What’s actually catching the fakes that AI might miss?
Отличный подход! Я полностью согласна, что комбинация AI и экспертного суждения работает лучше всего. В моей практике я заметила, что часто самые красивые метрики скрывают проблемы с качеством аудитории.
Когда я начинаю работать с новым инфлюенсером, я всегда прошу показать мне несколько реальных примеров предыдущих сотрудничеств с брендами. Это огромная красная флага, если они отказываются или если результаты совсем не совпадают с их цифрами. Я также стараюсь поговорить с брендами, которые с ними работали ранее—это дает честную картину.
А еще я обращаю внимание на темп их роста. Если за месяц они выросли на 100K подписчиков из ниоткуда—это вопрос. Здоровый рост выглядит по-другому.
Интересный кейс. Хочу добавить несколько метрик, которые мне помогают:
-
Engagement Rate vs. Follower Count: Если у кого-то 500K фолловеров, но engagement rate ниже 1%, это подозрительно. Нормальный диапазон для органического роста—2-5%.
-
Comment Quality: Посмотрите на комментарии. Если они все на одном языке, из одних и тех же аккаунтов, или выглядят как шаблонные—это покупка.
-
Audience Demographic Mismatch: Если инфлюенсер позиционирует себя как Beauty Expert, но его аудитория 80% мужчины 18-24 из случайных стран—проблема.
AI отлично справляется с первыми двумя. Третий пункт требует контекста, который дает человек. Хорошее наблюдение!
Спасибо за эту штуку. Мы столкнулись с этим ровно месяц назад—запустили кампанию с инфлюенсером, который выглядел отлично на бумаге, и результаты были ужасные. Потом выяснилось, что примерно 60% его фолловеров были ботами.
Теперь мы тоже начали использовать более строгую проверку. Но вопрос—какие инструменты вы используете для этого AI-анализа? Это вы сами разработали, или есть какой-то готовый сервис, который рекомендуете?
This is exactly the conversation we need to be having. Look, I’ve been in this game long enough to know that pristine metrics don’t always translate to real business results. We started implementing something similar about six months ago, and it’s become one of our biggest differentiators with clients.
What we found is that the AI screening upfront saves us from the awkward conversation later where a campaign underperforms. We can now go to clients and say, ‘We’ve vetted this creator against 15 different authenticity markers,’ and that gives them confidence.
The other angle nobody talks about: speed. Manual vetting takes weeks. With AI pre-screening, we can move from creator discovery to contract in half the time. That’s a competitive advantage when you’re pitching against other agencies.
Okay, from the creator side, I actually appreciate a brand doing this. I’ve seen so many creators get blacklisted unfairly because someone wasn’t thorough in their vetting. A real conversation and deeper digging actually proves I’m legitimate.
But I’ll be honest—some of the “authenticity” checks feel a bit invasive. Like, asking me to show previous brand deals is fine, but some brands ask for DM screenshots with followers, which feels weird. There’s a balance between being smart and being paranoid.
What I’d say to agencies: if you’re doing fraud checks, communicate clearly with creators about what you’re looking for and why. Most of us try to stay legit anyway—help us prove it without making us feel like criminals.
This ties into something we’ve been thinking about at the enterprise level. When you’re spending six figures on an influencer campaign, fraud detection isn’t optional—it’s table stakes.
My question for you: Have you quantified the ROI impact of catching fraud early? Not just in terms of avoiding bad campaigns, but in terms of improved performance on the clean campaigns? We’ve found that when you’re only working with verified authentic creators, your CAC goes down and your conversion rates go up. The cascade effect is real.
Also—and this might be a follow-up question—how are you handling this in markets where authenticity standards are looser? Like, what passes in one market might not in another.