23.07.2018

Influencer ≠ Influencer: Welcher ist der richtige für deine Ziele?

Der Linzer Influencer-Dienstleister Linkilike hat eine Aufstellung über vier verschiedene Influencer-Typen und ihre Vor- und Nachteile gemacht.
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Influencer-Marketing - Influencer-Typen
(c) fotolia.com - Mirko

Wie bringt man seine Message unter die Leute? In den vergangenen Jahren poppten eine ganze Reihe von Marketing-Trends auf. Mit ihrem extremen Wachstum in den vergangenen Jahren wurden dabei Social Media auf allen Ebenen immer wichtiger. Einen Fixplatz im Marketing-Kosmos nehmen daher inzwischen Influencer ein. Das Linzer Unternehmen Linkilike hat sich in den vergangenen Jahren in dem Bereich vor allem im DACH-Raum einen Namen gemacht. Nun veröffentlichte es eine Aufstellung über unterschiedliche Influencer-Typen.

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Die richtigen Influencer-Typen definieren

Denn man muss genau überlegen, mit welchen Influencer-Typen man die Strategie für das eigene Unternehmen tatsächlich effizient nutzen kann. “Projektabhängig muss man entscheiden mit welchen Influencer-Arten man seine Ziele bestmöglich erreicht. Nicht immer sind möglichst große Influencer-Profile sinnvoll. Gerade in Zeiten, wo Unternehmen die großen Reichweiten in Zusammenhang mit Fake Followern in Frage stellen, werden kleinere Influencer oder die Abrechnung auf Performance-Basis wichtig”, erklärt Linkilike-Gründer Alex Pühringer. Sein Team hat daher die Vor- und Nachteile unterschiedlicher Influencer-Typen zusammengefasst.


Mega Influencer

Mega Influencer sind jene Influencer, die wir oft unter dem Namen “Testimonial” oder “Celebrity” kennen, also Berühmtheiten, wie man sie oft aus Film und Fernsehen kennt und die Werbung für ein bestimmtes Produkt machen. Bestes Beispiel hierfür wäre etwa George Clooney und die Marke Nespresso.

Der Vorteil der Mega Influencern ist, dass sie einen hohen Bekanntheitsgrad besitzen und daher oft eine Vorbild-Wirkung besitzen. Man setzt sie daher am besten ein, wenn man die Bekanntheit einer Marke bzw. eines bestimmten Produkt steigern möchte.

Macro Influencer

Die nächste Stufe bilden die sogenannten Macro Influencer, die in der Regel zwischen 100.000 und einer Million Follower besitzen.
Auch sie haben durch ihre hohe Followeranzahl eine sehr hohe Reichweite und sind meist Spezialisten auf ihrem Gebiet und oftmals regelrechte Trendsetter. Eine Zusammenarbeit mit Macroinfluencern eignet sich daher sehr gut für Produktpräsentationen oder Events.

Micro Influencer

Als Micro Influencer werden Influencer mit einer Followerzahl zwischen 5.000 und 100.000 Followern bezeichnet. Sie besitzen daher viel mehr Nähe zu ihren Followern, was oft durch Regionalität bedingt ist. Ein weiterer Vorteil ist, dass sie auf ihrem Gebiet über ein hohes Expertenwissen verfügen. Sie können daher sehr gut in der Content Distribution eingesetzt werden, da ihre Follower ihnen hohe Glaubwürdigkeit attestieren.

Die Einsatzgebiete der Micro Influencer sind sehr breit gefächert und reichen von einfachen Themen wie Produkttests über Nischenprodukte bis hin zu komplexeren B2B Themen.

Everyday Influencer

Everyday Influencer sind Privatpersonen, die ebenfalls als Influencer eingesetzt werden können und die bis zu etwa 5.000 Follower besitzen.

Ihr großer Pluspunkt ist ihre hohe Glaubwürdigkeit und ihr überdurchschnittlichen Engagementraten, die daraus resultieren, dass sie eine enge Beziehung zu ihren Followern haben, da sie diese zum größten Teil persönlich kennen. Aus diesem Grund sind Everyday-Influencer sehr zu empfehlen, wenn es um Content Distribution geht, da ihre Follower ihnen großes Vertrauen entgegenbringen. Eine Zusammenarbeit mit Everyday Influencern empfiehlt sich aber auch bei Produkttests oder Bewertungen und Gewinnspielen.

Grafik – 4 Influencer-Typen:

LINKILIKE Mega Macro Micro Everyday Influencer
(c) Linkilike: Vier Influencer-Arten

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

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“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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