Инстаграм в последнее время едва ли не самый активно растущий социальный сервис. Причем создатели не почивают на лаврах, наблюдая со стороны, а активно развивают своё детище. Вместе с ними развиваются и пользователи. Количеством подписчиков в Инстаграме хвалятся и гордятся. Люди постоянно ищут варианты увеличения фолловеров.

Но порой эти методы очень странные. Сегодня существует огромное количество разнообразных сервисов, позволяющих прикупить подписчиков и повысить свою значимость в этом сервисе. Сложилось мнение: чем больше у тебя фолловеров, тем лучше. Однако эти подписчики никак не реагируют на твои действия. То есть не ставят лайки, не комментируют. Появляется закономерный вопрос: нужны ли такие товарищи? Скажу, что я не фанат масс-фолловинга и искусственных методов накрутки, не до конца понимаю смысла тратить деньги и время на эту деятельность. Лучше тратить их на интересный контент, а люди подтянутся. Накрученные фолловеры никогда не будут лояльны к тебе и твоему контенту. И маркетологом не нужно быть, чтобы это понимать.

Но человеку со стороны сложно оценивать аккаунт определенного пользователя в целом. Он всегда смотрит на контент и количество подписчиков. В этом смысле человек с сотней фолловеров, который каждый день фотографирует и выкладывает пончики, всегда будет интересовать людей меньше, чем другой любитель пончиков с сотней тысяч подписчиков.

Если вам действительно хочется узнать количество фейковых подписчиков у определенного пользователя, то можно воспользоваться одним из специализированных сервисов. Большинство их них платные, хотя и имеют крутой интерфейс и выдают массу полезной аналитики. Я нашел бесплатный аналог адекватно определяющий среднее количество фейков. Называется он FollowerCheck. (http://www.followercheck.co/ )

Обновлено (30.01.2018) : В данный момент сервис недоступен или доступен избирательно, поэтому ищу альтернативное решение.

Сайт прост до безумия. Чтобы им воспользоваться нужно залогиниться через ваш инстаграм и затем в поле проверки просто вбить название нужного нам аккаунта. После манипуляций получаем статистику. Сервис рандомно выбирает 150 подписчиков и на основе данных активности вычисляет приближенное к реальности количество фейков. Цифры некоторых пользователей поражают. Особенно сейчас — .

Можно поступить иначе. Существует простая формула, позволяющая вычислить показатель интереса к постам. Делим количество лайков (L) одной фотографии на количество подписчиков (F) и умножаем на 100.

Активность подписчиков = (L / F)*100
Если мы получаем цифру выше 2-3%, то активность соответствует норме. Если ниже — скорее всего подписчики накручены.

Очень часто нам приходится с какой-либо целью оценивать Инстаграм профили. Будь то аккаунт блогера, у которого мы покупаем рекламу, или аккаунт интернет-магазина. Но давать какую-либо оценку лишь посмотрев глазами — некорректно, ведь лайки и подписчики в профиле могут быть накрученными и вся активность может являться ложной. Так как же нам быть, как понять кому доверять, а кому нет?
Для этих целей и был создан сервис Fakelikeinfo, он, за счет своих алгоритмов, позволяет определить уровень накрутки профиля по разным показателям. Разработчики при этом заявляют точность определения в 85-90%.

Какие накрутки умеет определять сервис?

1) Fakelikeinfo может показать вам, сколько подписчиков в аккаунте настоящих, а сколько было накручено. Платформа покажет вам количество реальных фолловеров, исключив их них накрутки, бизнес-аккаунты, а также массфолловеров.
2) Пользователей накручивают не всегда. Часто бывает, что нагоняют именно лайки, чтобы повышать ER аккаунта, создавая видимую активность. Вы сможете выделить фейковые отметки «мне нравится», а также настоящие.
3) Накрутка комментариев тоже нередкая проблема. Сервис позволит вам понять какие комментарии накрученные, а также покажет настоящее количество комментариев в аккаунте.
4) И самая интересная функция — это вывод реального ER. Система автоматически вычленит все виды и количество накруток в профиле, и уберет их, показав вам настоящий ER.

Всё должно быть прозрачно

Многие даже не задумываются, что показатели в аккаунте могут быть накрученными, а ведь этим грешат даже популярные блогеры и компании. Поэтому, Fakelikeinfo, действительно, является полезным инструментом, как для smm-специалистов, так и для обычных пользователей. Теперь вы будете знать, кому можно доверять, а кому нет.

Fakelikeinfo бесплатен для анализа профилей до 5000 подписчиков, далее идет тарификация. К примеру, анализ до 20 000 подписчиков будет стоить 199 рублей.

Общий враг сторон - накрутчики. На первый взгляд такие накрученные аккаунты выглядят неплохо, но результат размещения у них - никакой. В итоге страдает рекламодатель, ведь деньги ушли в молоко, и порядочные инстаблогеры, т.к. деньги прошли мимо них, а разочарованный рекламодатель может больше никогда не вернуться с денежкой в инста.

Рассмотрим несколько примеров, как определить, использовал ли блогер различные методы накрутки.

Вот например Краснодарский исполнитель Арни Савеолла (https://www.instagram.com/arnisaveolla/), 25 тысяч подписчиков, около 1500 лайков на пост в среднем. Вроде всё неплохо, только смущает количество исходящих подписок - под 5 тысяч.

Зайдём на его статистику в LiveDune -

История изменения количества подписчиков:

Батюшки! Да тут с 28 декабря по 3 января количество его подписчиков выросло с 20 до 60 тысяч, а после - скоростное и драматическое падание до текущих 25К. И продолжает падать! Вывод какой? Сделал себе подарок под НГ - купил ботов. Хотя может кто-то другой подарил?

Посмотрим на график исходящих подписок.

Вверх-вниз, вверх-вниз. Типичная картина для МФ (массфолловинга), когда пользователь подписывается в автоматическом режиме на всех подряд в надежде, что они подпишутся в ответ. При этом типе раскрутки на аккаунт подписываются зачастую живые люди, но им не интересен аккаунт - они просто сделали так называемый взаимофренд.

Тут нам снова поможет - откроем период за один год и посмотрим. В ноябре за одну ночь в аккаунт пришло 60 тысяч ботов. Причём и в сентябре, и в октябре боты тоже покупались, но более скромно - по 5-10 тысяч за раз. Не говоря уже о 20 тысячах ботов в феврале.

Но при явно огромном количестве ботов (не менее 70 тысяч), у аккаунта очень неплохой ER. 8%, круто. Давайте попробуем тут тоже разобраться.

На графике лайков в LiveDune Pro видно, что до апреля 2015 года среднее количество лайков на пост было в районе 2500, а потом поднялось до 10000. Рост с апреля по сентябрь в 4 раза - нехило.

А теперь посмотри на график изменения подписчиков за тот же период. И тут самое интересное.

За один и тот же период количество подписчиков выросло на 2000, а среднее количество лайков стало больше 7500. Как такое возможно? Покупка лайков. Причём постоянная.
Навскидку, в августе 2015 ER в этом аккаунте был равен примерно 60%.

Итак, по примерам выше мы научились определять с помощь

Как часто вы слышите вопрос «какой ER в Instagram считается нормальным?» Я видел исследования для Facebook, видел что-то похожее для Вконтакте, но нигде не было информации про наш любимый Instagram. Нигде, до сегодняшнего дня.

Мой любимый и неповторимый сервис статистики/аналитики и поиска блогеров в Instagram, Youtube и прочих соцсетях — , любезно согласился собрать информацию по всем 100.000.000 аккаунтов Instagram, которые они непрерывно анализируют.

Итак, представляю вашему вниманию уникальный, в своём роде, график с распределением среднего ER у аккаунтов в зависимости от числа их подписчиков.

Какой ER в Instagram нормальный?

По вертикали — процент ER post, по горизонтали число подписчиков.

Как видно из графика, средний уровень ER post при начальном росте подписчиков падает очень сильно, и падение длится до двух-трёх тысяч подписчиков , после чего остаётся практически без изменений на любом размере аудитории. Надо понимать, что это не график «нормального ER» , а именного среднего на огромной выборке профилей, среди которых есть и ботоводы, и адские накрутчики лайков/комментариев, всякие видео-блогеры, имеющие богоподобное вовлечение, и салоны ногтей-красоты из деревни Гадюкино со 100k подписчиков.

Вывод: иметь ER ниже 2% — отстойно .

Вывод 2, менее очевидный. Если у блогера стотысячника ER в 2-3 раза превышает средний, а комментариев почти нет, то высока вероятность мощной накрутки лайков. Разумеется, если это не аккаунт груди-попы красивых барышень без одежды, у них другая тема:)

Этот график — просто интересная картинка, которая показывает эффективность вашей работы. Через несколько часов будет второй график, который покажет динамику изменения ER за последний месяц , благодаря которому мы сможем:

1. Сравнить как изменился ER за последний месяц «во всём Instagram».
2. Сделать вывод о падении охватов в Instagram .

Почему мы сможем делать вывод о падении охвата? 100 млн аккаунтов не могут все дружно начать делать контент хуже, менее интересным или перестать задавать вопросы в текстах. Поэтому на такой выборке снижение ER post может свидетельствовать о снижении количество показов контента. Люди видят меньше контента = посты собирают меньше лайков. Уж сильно много стало криков о том, что лайки пропали, охваты убежали и вообще Инстаграм скатывается в Facebook про фоточки.

Как изменился ER Post за последние полтора месяца?

Методика подсчёта данных.

Были использованы две выборки из аккаунтов от 3 000 до 100 000 подписчиков . В первой выборке (синий цвет) брались аккаунты, у которых был обновлён ER в период с 1 по 7 мая . Во второй выборке (красный цвет), у которых был обновлён ER в период с 20 по 26 июня . Суммарно, в каждой выборке, было около миллиона аккаунтов . Один аккаунт может присутствовать в обоих выборках. В целом, в выборки попало малое количество аккаунтов с очень низким ER , т.к. они обновляются очень редко, поэтому средние данные по ER отличаются от предыдущего графика с выборкой в 100 млн аккаунтов.

Как изменились охваты в Инстаграм за последние месяцы?

Начинаем делать выводы. Что мы видим? ER Pos t в «мелких» аккаунтах подросл примерно на один 1% и такая тенденция заметна на аккаунтах до 5.000 подписчиков . А вот дальше всё хуже не придумаешь.

Замечали многочисленные Stories и публикации от блогеров, в которых те жалуются на падение активности в своих профилях и, что это отбивает желание заниматься блогом дальше? Я вот замечал. И в нашем чате в Telegram , и в личные сообщения, регулярно приходят вопросы и замечания, что в Instagram падают охваты и обратная связь от подписчиков.

Это только моя интерпретация данных, она может быть ошибочной и вы можете быть с ней не согласны.

Моё мнение: Instagram начинает постепенно и планомерно снижать процент органического охвата у крупных профилей . Эту историю мы проходили ещё в Facebook со вводом алгоритмической ленты, что в итоге вылилось в . Мелкие страницы имеют хорошие органические охваты, при условии, что они делают нормальный контент. Это своеобразный бонус мелкому бизнесу от соцсети. Facebook сначала подкармливает вас дешевым продвижением, а дальше требует всё больше и больше денег. Обычная история для F2P игрушек.

Первая доза бесплатно (c) Facebook

Почему из этого графика я делаю вывод, что Instagram снижает охваты? Вспоминаем о таком показателе, как. Эта метрика показывает отношение количества взаимодействий (лайков, комментариев, репостов) к количеству людей, которые его увидели. Не с общим числом подписчиков, а именно с охватом. Эта метрика в каждом профиле находится на примерно одинаковом постоянном уровне, так как контент и аудитория остаются прежними. Чем крупнее профиль и чем больше посты получают лайков/комментариев, тем стабильнее показатель. Сделать пост, который наберёт в два раза больше лайков намного проще на аккаунте с 200 лайков на пост, чем на аккаунте с 20.000 лайков на пост.

Соответственно резкое изменение ER Post на крупном аккаунте может быть следствием двух причин:

1. В аккаунте про котиков вы начали публиковать фотографии шлакобетона.
2. Вашему профилю снизили охват, т.к. контент не менялся и ER Reach остаётся на прежнем уровне.

Я не верю в историю, что мелкие аккаунты на миллионной выборке резко начали делать контент лучше, чем он был раньше, а все остальные перестали вообще запариваться со своими фотографиями.

Итог: на примере миллиона активных аккаунтов заметна тенденция уменьшения охватов после перехода порога в 5.000 подписчиков , и роста охватов на более мелких профилях.

Встретимся через месяц? Постараюсь повторить подобный фокус и упросить дать мне схожую аналитику. За охватами и лайками надо следить:)

Пара слов о том, как измеряет ER, точнее картиночка с формулой. По поводу деления количества комментариев пополам можно спорить, но как есть.

P.S. Картиночку/инфу из статьи украл без ссылок на источник/канал в => навечно карму себе испортил и занёс себя в ЧС блога Dnative. Слишком вас много таких умных появилось, друзья мои.

P.P.S. Чтобы не пропустить обновление статьи, подпишись на канал блога в , или группу во