I’ve been thinking about the data problem a lot lately. To build a predictive model that catches influencer fraud, you need to train it on real signals from real creators. But here’s the uncomfortable truth: most of the data we have access to is biased, incomplete, or just plain wrong.
We started by pulling engagement metrics from creators across US and Russian markets—follower counts, likes, comments, shares. Pretty standard stuff. But when we looked deeper, we realized we were missing huge parts of the picture. Authenticity isn’t just about the engagement numbers. It’s about where that engagement comes from, how consistent it is over time, and whether it correlates with actual business outcomes.
So we shifted our approach. Instead of just pooling raw metrics, we started collecting signals from multiple sources:
- Platform-level data: Obvious stuff like engagement metrics, but also behavioral patterns—posting frequency, audience growth velocity, comment sentiment.
- Creator self-reported insights: This sounds weird, but we started surveying creators about their audience, their growth story, and their business model. The honest ones give us gold. The sketchy ones… patterns emerge.
- Brand feedback: After campaigns, we collect data from brands about whether the influencer delivered. Did the engagement translate to sales? Did the audience actually engage with the brand content? This is the ground truth.
- Cross-market comparison: Russian creators often have different audience demographics and engagement patterns than US creators. We’re using that as part of the training data.
The challenge is reconciling these different signal types. A creator might have authentic engagement by platform metrics but fail to convert for a brand. Is that a fraud signal or just a poor audience fit? We’re still figuring that out.
What worries me is: are we over-indexing on the wrong signals? Like, what if authentic creators just have different patterns than we expect? Or what if the fraud tactics we’re training against are already outdated?
How are you deciding which data sources to trust when you’re building models like this? And how do you validate that your training data actually reflects reality—not just what the platforms show you?
Это очень важный вопрос. Я вижу это с другой стороны—работаю непосредственно с инфлюенсерами и брендами, и я часто вижу, что цифры на платформе не рассказывают полную историю.
У меня есть инфлюенсеры, у которых не так много фолловеров, но их аудитория очень лояльна и конвертится良好. Если вы будете судить только по числам, вы пропустите их.
Мне кажется, ваш подход с обратной связью от брендов—это ключ. Это единственный способ понять, действительно ли сигналы аутентичности предсказывают результаты. Я бы предложила: когда вы собираете эту обратную связь, убедитесь, что вы спрашиваете не только о продажах, но и о качестве взаимодействия. Было ли приятно работать с инфлюенсером? Была ли аудитория активна? Эти мягкие сигналы часто важнее жёстких цифр.
Здесь я вижу серьёзную методологическую проблему. Вы собираете данные из разных источников, но у вас нет единой метрики для их сравнения.
Дайте мне цифры:
- Какая корреляция между вашими сигналами аутентичности и фактическим конверсионным результатом?
- Сколько ложных срабатываний вы получаете с этим подходом?
- Как вы проверяете, что ваша модель не просто заучивает исторические данные?
Также: вы упомянули обратную связь от брендов. Это очень зашумленный источник. Бренды часто неправильно отчитываются о ROI или приписывают результаты не тому каналу. Как вы для этого контролируете?
Мне кажется, вам нужна более строгая валидация, прежде чем полагаться на эту модель в продакшене.
У меня есть практический вопрос: где вы берёте данные о «неаутентичных» создателях? Как вы помечаете обучающие данные, чтобы модель знала, что считается мошенничеством?
Когда я стартовал, я просто не знал, какие инфлюенсеры поддельные. Это была боль. Я потерял деньги, прежде чем понял, что есть проблема.
В вашем процессе, как вы собираете отрицательные примеры? Вы полагаетесь на жалобы? На пост-кампанийный анализ? Потому что это кажется хрупким способом обучения модели.
И еще—когда вы собираете обратную связь от брендов, как вы стимулируете их честно о результатах? В моем опыте, люди неохотно говорят, что кампания не сработала. Есть ли у вас какой-нибудь механизм для получения более честных данных?
The data sourcing problem is real. In my agency, we’ve tried to build our own fraud detection models, and honestly, it’s messy. Here’s what I’ve learned:
Your engagement metrics are only part of the story. We started cross-referencing influencer data with actual campaign performance, and the patterns don’t always align. Some creators with “suspicious” metrics actually delivered solid results. Others looked clean but underperformed.
When you’re training on brand feedback, be careful about selection bias. Better-funded brands can track performance better. Smaller brands might not have good data. So your training set might be skewed toward what works for big spenders, not what actually works broadly.
Have you considered the temporal aspect? Fraud tactics change. A pattern that was suspicious two years ago might be normal now. How often are you retraining your model?
I want to be honest here—as a creator, this makes me nervous. A lot of “authenticity signals” that AI looks for don’t account for how real creators actually work.
For example, I work with brands on projects, and sometimes my engagement dips because I’m focused on content for clients, not my own feed. Or I might have a sudden spike because a video went viral. These are normal creator things, not fraud.
When you build your model, please talk to creators about what normal looks like. Because if you train on metrics alone, you’ll miss a lot of false positives.
Also—sharing your model logic with creators could help. If creators knew what signals you consider authentic, they could be more intentional about showing their true selves, which would actually make your data better.
One more thing—I’d be curious about your validation approach. Are you doing proper train/test/hold-out splits? Are you backtesting on historical data to see if your model would have caught fraud that actually happened? Because if you’re not doing rigorous validation, you might just be building a model that feels like it’s working.