Alles nur fake? Personalmarketing auf Instagram unter der Lupe

Accounts mit über 15.000 Fake Followern! Das war das (zugegeben etwas reißerisch formulierte, aber dennoch nicht falsche) Ergebnis meiner Untersuchung der größten Instagramkanäle deutscher Arbeitgeber. Ein Tweet, der Aufmerksamkeit erzeugte.

Die Tabelle dazu hatte ich erst einmal zensiert. Warum? Das will ich hier erklären – und jedem das Handwerkszeug mitgeben, um meine Ergebnisse selbst nachzuvollziehen.

Fake it if you can’t make it

Seit 2012 bin ich auf Instagram aktiv, war von Anfang an ein großer Fan des Netzwerks und seiner Community. Ich bin noch heute regelmäßig auf Communityevents wie Instawalks, mache mit meinen Fotos Werbung für verschiedene Marken und kenne etliche der großen deutschen Instagrammer persönlich. Immer wieder Thema: Fake-Accounts, Bots und sonstige Betrügereien, um an den heiß begehrten Status als Influencer, also Ruhm, Geld und Werbepartner zu gelangen.

Als ich Anfang dieser Woche nun Jo Diercks’ aktuelles Ranking zu Instagram als Karrierekanal las, kam mir unweigerlich die Frage: Spielen hier alle auf der Jagd nach möglichst vielen Abonnenten mit sauberen Mitteln? Oder ist die Verlockung hoher Followerzahlen hier auch zu groß? Das Ergebnis habe ich ja bereit vorweggenommen.

Doch wie komme ich zu solchen gewagten Aussagen? Gehen wir zusammen mal auf die Jagd nach Fakes!

 

Fake Follower finden – so geht’s

Los geht die Spurensuche. Ganz wichtig dabei: Es gibt natürlich Tools, die alle beschriebenen Schritte voll automatisiert ausführen. Zur Nachvollziehbarkeit beschränke ich mich hier aber einmal nur auf kostenlose Möglichkeiten.

 

Schritt 1: Das Profil in Augenschein nehmen

Man kann ganz leicht ein Gefühl dafür bekommen, ob bei einem Kanal alles mit rechten Dingen abläuft. Einfach mal draufschauen:

Kommentare

Kurzen Blick auf die Kommentare werfen. Habe ich hier viele kurze Texte, die nicht so recht zum abgebildeten Foto passen, die wie immer gleiche Textbausteine wirken, in einer anderen Sprache verfasst sind oder ausschließlich aus Emoticons bestehen, dann sind dort wahrscheinlich keine echten Menschen am Werk, sondern ein Bot.

Like-Entwicklung

Eine historische Betrachtung der Likes lohnt sich auch oft. Einfach mal schauen, wie viele Likes die letzten Posts bekommen haben und dann etwas weiter nach unten scrollen. Immer dann, wenn eine Seite von einer Woche auf die andere statt 100 plötzlich 1000 Likes bekam, sollte man stutzig werden. Gleichzeitig wäre auch nicht nachzuvollziehen, wenn ein Account um mehrere tausend Follower gewachsen ist, aber nie mehr Likes auf seinen Content erhält.

Engagement

Eine extrem wichtige Kennzahl ist die Engagement Rate, also das Verhältnis von Followern zu Interaktionen. Desto größer der Account (ergo desto unpersönlicher der Kontakt zu seinen Followern), desto geringer der Wert. Zur Orientierung kann man diese Werte nehmen:

< 1k followers:

Average Like Rate: 8.03% Average Comment Rate: 0.56%

1k – 10k followers:

Average Like Rate: 4.04% Average Comment Rate

10k – 100k followers:

Average Like Rate: 2.37% Average Comment Rate: 0.14%

100k – 1M followers:

Average Like Rate: 1.78% Average Comment Rate: 0.09%

1M – 10M followers:

Average Like Rate: 1.66% Average Comment Rate: 0.06%

(Quelle)

Diesen Wert kann schnell selbst berechnen oder per Tool ermitteln, z.b. hier: www.phlanx.com/engagement-calculator

Ein auffallend geringer Wert sagt aus, dass ein Account zwar viele Follower hat, diese aber nicht aktiv sind. Ein Indiz für Fakes.

Nachtrag: Da sich Likes deutlich leichter als sinnvolle Kommentare durch Bots erledigen lassen, sollte man auch genau darauf achten, ob zwar rechnerisch das Engagement stimmt, aber z.B. bei 1000 Likes nur 10 Kommentare unter dem Beitrag gepostet wurden.

 

Schritt 2: Socialblade

Socialblade ist ein Tool, das Aufschlüsse über das Wachstum eines Kanals gibt. Leider funktioniert es seit kurzem nicht mehr, da Facebook im Zuge des jüngsten Datenskandals seine Schnittstellen stark eingeschränkt hat. Dennoch sind alle bis dahin gesammelten Daten verfügbar und oft sehr aufschlussreich.

Wir geben den Instagramnamen ein und klicken auf „Detailed Stats“. In der Tabelle sehen wir nun ganz links, wie viele Follower ein Kanal jeden Tag dazu gewonnen hat.

Worauf man hier achten sollte: Ist der Account von einem Negativwachstum plötzlich in extremes Wachstum gewechselt? Gibt es hier an einem einzigen Tag Sprünge von mehreren hundert neuen Followern?

Wenn man weiter nach unten scrollt kann man dies auch im langfristigen Verlauf sehen. Normal sind hier weitgehend gerade, steigende Linien – ungewöhnlich sind steile Anstiege und Spitzen.

Das spricht dann entweder für Followerkauf oder wirklich sehr teure Kampagnen.

Als nächstes schauen wir in die Spalte „FOLLOWING“. Wer hier jeden Tag hunderten anderen Accounts folgt, macht das berühmte Follow/Unfollow-Spiel. Maximal unprofessionell und fast immer von Bots erledigt.

 

Schritt 3: Audit

Nun kommen wir zur Analyse der Follower. Da man hier meist von mindestens mehreren tausend anzuschauenden Profilen spricht, sollte man dies einer KI überlassen. Auch hier gibt es zum Glück zwei sehr gute, kostenlose Tools.

Wer es ganz genau haben will und nicht vor etwas mehr Einarbeitung zurückschreckt, sollte sich mit den Skripten des Medienhauses Schweizer Radio und Fernsehen (SRF) beschäftigen. Dank deren Studie kann man vor allem ganz klar nachvollziehen, welche Kriterien angelegt wurden, um Accounts als „fake“ zu klassifizieren: https://srfdata.github.io/2017-10-instagram-influencers/

Von der genutzten Datenbasis deutlich geringer (nur 200 zufällig ausgewählte Follower statt aller), aber im Ergebnis meist mit nahezu identischen Werten kommt das ebenfalls kostenlose Tool igaudit.io. Für die meisten ist dies sicherlich die einfachere Wahl.

Beide Tools nutzen ähnliche Maßstäbe zu Bewertung, nämlich

  • folgt der Account extrem vielen Profilen?
  • hat der Account keine oder sehr wenige eigene Posts?
  • hat der Account ein Profilbild?
  • hat der Account selbst sehr wenige Follower?
  • ist der Account auf „privat“ gestellt?
  • beinhaltet der Nutzername viele Nummern?

 

Keine einfachen Antworten

Wichtig ist es, stets alle Ergebnisse im Zusammenhang zu sehen. Ja, ein richtig, richtig schlechtes Ergebnis (dazu zähle ich persönlich alles um 75% und tiefer) beim Audit der Follower ist schon recht eindeutig – ganz klar wird die Sache aber erst, wenn man auf Socialblade dann auch einen sprunghaftes Wachstum von tausenden Followern sieht und sich das Engagement danach kaum verändert hat.

Ich konnte hoffentlich zeigen, dass man sehr wohl mit relativ wenig Aufwand zeigen kann, welche Accounts auffällig sind. Man kann aber auch sehen, dass dies keine 100% präzise Wissenschaft ist. Das liegt schon in der Natur der Sache. Die Prozentwerte meiner Tabelle sind also Näherungswerte – so exakt wie technisch möglich. Auf den exakten Prozentwert sollte man sich aber nicht verlassen. Hier ist also Kontext und Erklärung wichtig (auf Twitter schwer); Grund 1 warum die Tabelle nicht offen war.

Die wichtigste Frage bleibt für viele aber sicherlich: Haben diese Unternehmen nun also massenhaft Follower gekauft? Gut möglich. Oder auch nicht. Auch hier keine einfache Antwort. Man kann nur mutmaßen. Ob die Fake Accounts wirklich Personalmarketing-Strategie waren, kann niemand sagen. Vielleicht wollte auch nur ein einzelner Mitarbeiter sein Jahresergebnis aufbessern. Oder eine Agentur wollte seinem Kunden etwas gutes tun.

Fakt ist auch: Fast jeder größere Instagram-Account hat einen gewissen Prozentsatz Fake Follower. Denn: Um zumindest ein wenig glaubwürdig zu wirken, folgen Bots auch automatisch und zufällig ausgewählt einer Reihe Kanäle. Bei geschätzt 95 Millionen Bots auf Instagram trifft es also jeden einmal. Eine Ausrede für tausende Bot-Follower ist dies aber nicht!

Da ich aber nicht sagen kann, woher letztendlich die vielen Fake Follower kommen, vermittelt eine offene Liste die falschen Schlüsse. Grund 2.

 

Fazit

Jeder, der mit solchen Tricks in sozialen Netzwerken arbeitet, wird damit langfristig ohnehin auf die Nase fallen. Denn Fake Follower kaufen weder Produkte noch bewerben sie sich auf Jobs. Jeder mit etwas Sachverstand kann (hoffentlich spätestens nach Lesen dieses Artikels) nun relativ leicht Kanäle identifizieren, die nicht sauber arbeiten. Und spätestens wenn auch die ein oder andere Führungskraft mal überprüft, was auf den eigenen Kanälen so passiert, entstehen da bestimmt spannende Gespräche im Team. Viel Spaß!

Und let’s face it: Wer so handelt, agiert ganz klar gegen die Richtlinien von Instagram und riskiert damit, dass dem Kanal ohne Vorwarnung der Stecker gezogen werden kann. Da wünsche ich dann noch viel mehr Spaß, zu erklären, warum man dieses Investment an die Wand gefahren hat.

Also besser keine Zeit und Geld (und letztlich Reputation) mit solchen Tricks verschwenden und lieber mal überlegen, wie man statt dem hundertsten, einfallslosen Takeover mal Content auf dem Kanal spielt, der bei der Zielgruppe ankommt!

 

 

PS: Wer aktiv etwas gegen seine Fake Follower (und inaktive User, sog. „Ghosts“) unternehmen möchte, dem sei dieses Python-Script eines Stuttgarter Instagrammers ans Herz gelegt: GhostRemoval (Verstößt aber auch gegen Instagrams Richtlinien, also auf eigene Gefahr).

Oliver Erb About Oliver Erb

Nach geisteswissenschaftlichem Studium und vielen Jahren als freier Mitarbeiter in der Presse hätte mich mein Weg eigentlich in die Redaktion einer Zeitung führen sollen. Nachdem ich u.a. durch Praktika den berühmten „Blick über den Tellerrand“ werfen konnte, kam jedoch alles ganz anders.

2008 stieg ich beim Energieversorgungsunternehmen EnBW Energie Baden-Württemberg im Bereich Personalkommunikation in Karlsruhe ein. Seither habe ich von interner Kommunikation über Personalmarketing und Employer Branding bis zum HR-Projektgeschäft und Recruiting alles machen dürfen, Einblicke gewonnen und hoffentlich Spuren hinterlassen. Aktuell arbeite ich im Recruiting Center des Konzerns in Stuttgart.
Privat blogge ich seit 2015 außerdem zu HR/PR-Themen auf iiviipii.wordpress.com und bin auch sonst auf allen bekannten Plattformen von Instagram bis Twitter zu finden.

Comments

  1. Hallo Oliver,

    schöner Post! Vielen Dank auch für die Tipps und Links.

    Was mich ergänzend umtreibt, ist, ob Insta-Accounts wirklich die Zielgruppe erreichen, die man definiert hat (wenn man sie definiert hatte…).

    Eine hohe Anzahl an Follower wird oft bejubelt. Ein Blick darauf, wer einem da folgt, zeigt aber oft, dass nur ein geringer Prozentsatz die Zielgruppe repräsentieren. Nicht selten sind es Freunde der Social Media Manager oder Mitarbeiter des eigenen Unternehmens – aber eben nicht potentielle Azubis.

    Insoweit Danke für dein Post als Aufruf, dass nicht die reine Anzahl der Follower eines SM-Accounts als Kenngröße für erfolgreiches Personalmarketing ausreicht.

    Liebe Grüße, Stefan

    • Über das Instagram-eigene Reporting erhält man zumindest schon mal Anhaltspunkte wie Ort und Alter der Follower. Aber nur sehr eingeschränkt.
      Eine hohe Followerzahl bedeutet in der Tat nichts, Engagement sagt schon etwas mehr, Impressions ebenfalls (nicht jeder muss interagieren um den Content gut zu finden).
      Drittanbieter haben es zwar wegen der häufigen Anpassungen der API seitens Facebook/Instagram schwer, aber soweit ich weiß, gibt es da einige Tools.

      • Oliver.
        Die API v. Instagram ist eingeschränkt, lässt jedoch genug (legale) Lücken zur Analyse v. Medienstreams, Follower u. Interaktionen offen und man kann mit relativ wenig Aufwand durchaus eigene Daten erheben und auswerten. Das IG-Reporting taugt nichts, denn: Ort u. Alter wird zwar angegeben, jedoch sehe ich keinerlei Gegenprobeansätze für diese Metriken.
        Gruß

    • @Stefan.
      Eine manuelle Prüfung v. Instagramaccounts macht wenig Sinn u. ist i.d.R. nicht durchführbar. Ich gehe so vor, wenn ich das checken will / muss.
      (a) Scrapen der Follower
      (b) Profilcheck der Follower
      -> Match der letzten 10 Postings auf die Postings des Ursprungaccounts
      -> Sprachmatch
      -> Filtercheck auf Indizien, die für Fake / Bot sprechen
      Ich denke auch, dass eben der Zielgruppenbezug eben durch diese Prüfform realisierbar ist u. natürlich müsste man sich noch die Interaktionen der Accounts anschauen.

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