Я запустил кампании на обоих рынках и теперь пытаюсь их сравнивать. Но когда я смотрю на цифры, мне кажется, что я сравниваю яблоки с апельсинами. В России инфлюенсер с миллионной аудиторией, например, дает engagement rate 2.5%. В США тот же миллион дает 4.5%. Это хуже? Это лучше? Я не знаю.
Далее: В России очень много фейк-аудитории, это известный факт. В США это менее распространено. Значит ли это, что я должен дисконтировать российские числа на 30%? Или это не работает так просто?
Еще есть вопрос времени: в России люди активнее ночью и рано утром. В США—другой timezone, другие привычки. Когда я публикую пост в России в 9:00 AM Moscow time, это хороший timing. Но когда я это же время конвертирую на US timezone, там может быть 1 AM. Как это учитывается в метриках?
А еще есть конверсия. В США люди чаще покупают через ads. В России—дольше думают, больше ходят в LEGO. Значит ли это, что engagement rate менее важна в России? Или это не то, что стоит анализировать?
Я начал собирать spreadsheet, где пытаюсь нормализовать метрики, но я не уверен, что я это правильно делаю. Как вы справляетесь с этой неопределенностью?
Это очень real problem. Я собирала методологию для этого лет два назад. Вот мой framework:
1. Нормализация Engagement Rate:
Острое: не сравнивай напрямую. Вместо этого посмотри на PERCENTILE в каждом рынке.
- Инфлюенсер в России с ER 2.5%—это может быть top 20% в своей категории
- Инфлюенсер в США с ER 4.5%—может быть median
Проверь на HypeAuditor или подобных: какой ER median для категории в каждом рынке, потом посmотри, выше ли твой инфлюенсер или ниже среднего.
2. Fake Followers Discount:
Да, дисконт нужен, но не фиксированный. Если инфлюенсер в России показывает 30% fake followers—используй реальное число (70% от reported audience). Это даст честную картину.
3. Timezone Issue:
Это не так критково как кажется, потому что вирусность работает—пост может быть опубликован в 1 AM, но люди видят его в ленте потом. Однако, отслеживай когда происходит PEAK engagement после тестов. Обычно это 1-3 часа после публикации + spike на next morning.
4. Главный Метрик: Conversion Rate
Вот где реально важно компарировать. Не ER, не reach—conversion rate (% людей, которые совершили покупку / clicked link). ВОТ это честный метрик, независимо от рынка.
Если в России CR=1.5% и в США CR=2.1%, то США эффективнее. Это прямое сравнение.
Here’s the professional approach to cross-market metric comparison:
Step 1: Establish Local Benchmarks
For each market, build a benchmark set:
- Top 20 macro-influencers in your category
- Top 50 micro-influencers
- Average their ER, avg comments, save rate, share rate
This gives you the LOCAL normal distribution.
Step 2: Normalize Individual Metrics Against Benchmarks
Instead of comparing raw ER:
- RU influencer ER 2.5% vs RU average 2.0% = +25% above average
- US influencer ER 4.5% vs US average 4.0% = +12.5% above average
Now you can compare (RU performer is stronger in relative terms)
Step 3: Create a Composite Score
Don’t rely on one metric. Create a weighted scorecard:
- Engagement (30%)
- Audience Quality/Fake Followers (25%)
- Conversion Rate (35%) [if available]
- Audience Relevance (10%) [does demo match target?]
Score each influencer, then you can compare across markets.
Step 4: Time-Normalize
Yes, timezone matters. But what matters MORE is: when does engagement actually HAPPEN? Most engagement clusters 6-36 hours after publish, regardless of timezone. Track this, don’t obsess over publish time.
Bottom Line: Stop comparing raw metrics. Compare RELATIVE PERFORMANCE within each market’s context. That’s apples-to-apples.
Я вижу эту проблему когда сеню брендов с инфлюенсерами через border. Главное—находить people, которые работали и в России и в США, потому что они уже интернализировали эти различия.
Когда я знакомлю бренд с инфлюенсером, я объясняю: “В России он/она среди лучших в категории. В США сопоставим с mid-tier.” Это context-setting помогает управлять expectations.
Мой совет: не пытайся создать universal formula. Вместо этого—find local experts в каждом рынке, которые могут тебе дать reality check. Это то, что сообщество для—чтобы получить insider perspective.
Я проходил это, и я решил: перестань сравнивать metrics вообще. Вместо этого, определи, что для ТЕБЯ важно. Для моего стартапа—главное не ER, главное это sales. Поэтому я отслеживаю:
- Revenue per campaign
- CAC (стоимость за клиента)
- LTV (lifetime value)
Эти метрики одинаковые для России и США, или хотя бы конвертируютсяmathematically. Engagement rate в России может быть ниже или выше—мне фактически все равно, если revenue выше.
Так что мой совет: define success на бизнес-метриках, не на vanity-метриках. Это решает проблему cross-market сравнения автоматически.
I’ve built a template for clients doing RU/US campaigns. Here’s the simplified version:
Dashboard Elements:
-
Local Context Box:
- RU benchmark ER for category: X%
- US benchmark ER for category: Y%
- This is shown right next to each campaign’s actual ER
-
Quality-Adjusted Reach:
- Reported followers × (100% - fake follower %)
- So a RU influencer with 100K followers, 30% fake = 70K real reach
- Compare this real reach across markets
-
Efficiency Ratio:
- ROI per $1 spent, not per impression
- This accounts for price differences across markets
- It’s the ONLY metric that matters for budget allocation
-
Seasonality Note:
- Flag campaigns during high/low seasons in EACH market
- RU summer = lower engagement, US summer = different patterns
- Adjust expectations accordingly
Do this systematically, and the “apples vs oranges” problem disappears.
From creator perspective, one thing I notice: US audiences are more comfortable with ads, Russia more skeptical. So posting style matters a lot.
When I work with US brands, I can be like “link in bio,” very direct. Russian audiences want more value first, then maybe they’ll click.
So the metrics that matter aren’t just engagement—they’re trust indicators. Comments that are positive vs negative, follows vs unfollows after post, shares (people sending to friends).
These can be compared between markets because they reflect actual audience behavior, not just numbers. Maybe mention this in your comparison framework?