Methodik & Architektur: Wie Feym über 12.000 Creator analysiert
Unabhängige Analyse-Engine zur Standardisierung von Engagement-Metriken, Perzentilverteilungen und Erkennung von Audience-Anomalien in 180 Marktsegmenten.
1 Algorithmische ER-Normalisierung für YouTube, Instagram und TikTok
Plattformübergreifende Vergleiche von Engagement-Raten (ER) führen ohne mathematische Normalisierung fast immer zu teuren Fehlentscheidungen im Media-Einkauf. Die Algorithmen von YouTube, Instagram und TikTok gewichten Reichweite, Impressionen und Nutzerinteraktionen grundlegend verschieden. Während bei YouTube das Verhältnis von Interaktionen zu tatsächlichen Videoaufrufen der letzten 30 Tage entscheidend ist, orientiert sich Instagram historisch an der gesamten Follower-Basis. TikTok hingegen priorisiert virale For-You-Page-Impressionen unabhängig vom Abonnentenstamm. Feym implementiert ein neutrales Telemetrie-Modell, das plattformspezifische Verzerrungen bereinigt und objektive Leistungsvergleiche für Marken und Agenturen ermöglicht.
Mathematische Formeln zur ER-Berechnung
Je nach Plattformarchitektur wendet Feym standardisierte, um Bot-Traffic bereinigte Berechnungsmodelle an:
(Likes + Comments) / Views × 100
Normalisiert auf Basis der 30-Tage-Median-Views.
(Likes + Comments) / Followers × 100
Bereinigt um inaktive Accounts und Bot-Profile.
(Likes + Comments + Shares) / Views × 100
Inklusive Gewichtung viraler Share-Geschwindigkeit. 2 Größenkohorten und statistische Perzentilverteilungen
Eine Engagement-Rate von 1,8% bei einem Mega-Creator mit 5 Millionen Followern auf Instagram entspricht dem obersten Dezil (Top 10%) seiner globalen Vergleichsgruppe. Derselbe Wert von 1,8% bei einem Micro-Creator mit 15.000 Followern liegt jedoch deutlich unter dem Branchenmedian und deutet auf eine inaktive Community hin. Feym unterteilt Creator in fünf präzise Größenkohorten: Nano (<20k), Micro (20k-100k), Mid-Tier (100k-500k), Macro (500k-2M) und Mega (>2M) und berechnet laufend aktuelle Perzentile (P25, P50, P75, P90) für jedes Land.
3 Audience Quality Score (AQS) und Forensische Bot-Erkennung
Der Audience Quality Score (AQS) bewertet die Authentizität und Integrität jedes Profils auf einer Skala von 1 bis 100 Punkten. Unsere Algorithmen prüfen die sprachliche Entropie von Kommentaren (zur Filterung automatisierter Emoji-Ketten und Engagement-Pods), analysieren Like-zu-View-Diskrepanzen und validieren die geografische Herkunft der Zielgruppe. Unnatürliche Ausreißer aus bekannten Klickfarm-Netzwerken werden sofort im Terminal markiert.
4 Referenzmatrix der Kohorten-Benchmarks (2026)
Die folgende Übersichtstabelle zeigt die aggregierten Engagement-Schwellenwerte sowie die erwartete echte Netto-Reichweite (Real Reach) über alle fünf Creator-Größenklassen in der Feym-Datenbank:
| Creator-Kohorte | Follower-Spanne | Median ER (P50) | Top 10% ER (P90) | Ø Real Reach |
|---|---|---|---|---|
| Nano-Creators | 5.000 – 20.000 | 4.32% | 7.65% | 38% – 52% |
| Micro-Creators | 20.000 – 100.000 | 2.71% | 4.89% | 26% – 35% |
| Mid-Tier Creators | 100.000 – 500.000 | 1.84% | 3.25% | 18% – 25% |
| Macro-Creators | 500.000 – 2.000.000 | 1.31% | 2.40% | 12% – 18% |
| Mega-Stars | > 2.000.000 | 0.92% | 1.78% | 8% – 14% |
Häufig gestellte Fragen zum Feym Screener
Wie oft werden die Telemetriedaten im Feym Screener aktualisiert?
Was unterscheidet Feym von herkömmlichen Influencer-Plattformen?
Können Creator oder Agenturen für bessere Platzierungen oder AQS-Scores bezahlen?
Wie wird der geschätzte Kooperationspreis (Est. Price) berechnet?
Geprüft und verifiziert durch das Forschungsteam der Zordon Intelligence sp. z o.o.