Quantifiziere die Influencer-Glaubwürdigkeit im Voraus, um rankende Backlinks zu sichern, die Markensicherheit zu wahren und Wettbewerber bei autoritätsgetriebenen Sichtbarkeitsgewinnen zu überflügeln.
Der Influencer-Trust-Score ist eine Metrik im 0–100-Format, die Faktoren wie die Echtheit der Zielgruppe, die Qualität des Engagements und eine markensichere Historie gewichtet, um anzuzeigen, wie glaubwürdig ein Influencer ist. SEO-Teams prüfen diesen Score vor Outreach- oder bezahlten Kooperationen, um nur in Partner zu investieren, deren Empfehlungen voraussichtlich autoritative Backlinks und messbare Sichtbarkeitssteigerungen in den Suchergebnissen bringen.
Ein Influencer Trust Score (ITS) ist eine zusammengesetzte Kennzahl von 0–100, die drei gewichtete Säulen bewertet: Publikumsauthentizität (Bots vs. Menschen, Follower-Überlappung, demografische Passgenauigkeit), Engagement-Qualität (Kommentartiefe, Share-to-Like-Ratio, Sentiment) und Brand-Safety-Historie (frühere FTC-Konformität, geringe toxische Sprache, keine kontroversen Flags). Für SEO-Teams fungiert der ITS als Underwriting-Tool – ähnlich wie der Domain Rating bei Link-Prospects – und hilft einzuschätzen, ob eine Erwähnung durch den Influencer PageRank weitergibt, Referral-Traffic erzeugt und zukünftigen Google-Spam-Updates standhält.
Generative Engines (ChatGPT, Perplexity, Gemini) zeigen zunehmend Influencer-Zitate in ihren Antworten an. Trainingsdaten bevorzugen Quellen mit dauerhaftem, authentischem Engagement. Indem Sie Creator mit hohem ITS priorisieren, erhöhen Sie die Chance, dass deren Inhalte – und damit Ihre Backlinks – in KI-Zusammenfassungen auftauchen und die „Zero-Click“-Reichweite vergrößern. Speisen Sie Ihre ITS-Liste in Ihre GEO-Prompt-Bibliothek ein, um KI beim Verfassen von Briefings auf diese vertrauenswürdigen Erwähnungen zu lenken.
Fazit: Integrieren Sie den Influencer Trust Score jetzt in Ihren Prospecting-Stack, sonst zahlen Sie später mit toxischen Links, verschwendetem Budget und KI-Engines, die Ihre Marke ausblenden.
Ein Influencer Trust Score ist eine zusammengesetzte Kennzahl, die einschätzt, wie glaubwürdig und authentisch ein Influencer sowohl von seiner Community als auch von potenziellen Markenpartnern wahrgenommen wird. Der Score berücksichtigt typischerweise die Engagement-Qualität (z. B. Kommentare vs. Likes), die Publikums-Echtheit (Verhältnis echter zu Bot-Followern), die Content-Konsistenz sowie bisheriges markensicheres Verhalten. Ein hoher Score signalisiert ein geringeres Risiko für Fake-Engagement oder Reputationsprobleme und hilft Marketer:innen, Budget in Creator zu investieren, die echte Reichweite und Conversions erzielen können.
1) Echte Engagement-Rate (Likes + aussagekräftige Kommentare ÷ Follower-Anzahl): Eine hohe, spamfreie Engagement-Rate weist darauf hin, dass das Publikum real und aufmerksam ist und stärkt somit das Vertrauen. 2) Follower-Authentizitäts-Check (Prozentsatz mutmaßlicher Bot- oder inaktiver Accounts): Ein niedriger Anteil an Fake-Followern belegt, dass die Reichweite des Influencers authentisch ist und erhöht den Trust-Score. Weitere Einflussfaktoren können Content-Relevanz, Posting-Frequenz oder historische Markenerwähnungen sein, doch diese beiden Kennzahlen bilden die Grundlage.
Influencer A ist die sicherere Wahl. Trotz einer geringeren Followerzahl weist der höhere Trust Score (82) auf einen gesünderen Mix aus echten Followern und authentischem Engagement hin. Das senkt das Risiko, für aufgeblähte Metriken zu bezahlen, und erhöht die Wahrscheinlichkeit bedeutungsvoller Interaktionen, die die Markenaffinität fördern. Die größere Reichweite von Influencer B wird durch den niedrigeren Trust Score relativiert; dieser weist auf mögliche Fake-Follower, ein unengagiertes Publikum oder frühere Brand-Safety-Probleme hin, die Budget verschwenden oder dem Ruf schaden könnten.
Fordern Sie die Backend-Analytics des Influencers an (oder nutzen Sie ein Social-Listening-Tool), um die Peak-Daten mit realen Ereignissen abzugleichen. Deckt sich der Anstieg mit einem viralen Beitrag, Medienberichterstattung oder einer Kooperation, die den Zuwachs an Followern schlüssig erklärt, ist der Spike höchstwahrscheinlich legitim. Fehlt ein entsprechendes Ereignis, deutet dies auf gekaufte Follower hin – ein Grund für einen niedrigeren Vertrauensscore und dafür, strengere Leistungsbedingungen zu verhandeln oder sich anderweitig umzusehen.
✅ Better approach: Leiten Sie die Rohdaten des Influencers durch Tools, die verdächtige Wachstumsmuster kennzeichnen (Spikes, einheitliche Kommentar-Syntax, niedriges Verhältnis von Story-Views zu Followern). Fordern Sie Screenshots aus First-Party-Analytics sowie Beispiel-Screenshots von DMs an, um echte Zielgruppeninteraktionen zu verifizieren, bevor Sie eine Partnerschaft genehmigen.
✅ Better approach: Erstellen Sie kampagnenspezifische Gewichtungsmodelle (z. B. 40 % lokale Follower-Dichte, 30 % historische CTR für ähnliche Produkte, 30 % Sentiment-Qualität). Berechnen Sie den Score jedes Mal neu, wenn sich Zielsetzung, Geo-Targeting oder Produktkategorie ändert, sodass Sie Influencer nur anhand gleichartiger Kriterien miteinander vergleichen.
✅ Better approach: Automatisieren Sie monatliche Abrufe von Trust-Metriken über eine API oder per Spreadsheet-Import. Definieren Sie Schwellenwerte, die eine manuelle Prüfung auslösen (z. B. ein Rückgang der Saves oder Shares um 15 %). Verankern Sie Vertragsklauseln, die ein Pausieren oder eine Neuverhandlung ermöglichen, wenn der Score unter den Basiswert sinkt.
✅ Better approach: Fordern Sie die Bewertungsmatrix des Anbieters sowie Beispiel-Datensätze an. Führen Sie einen Pilotlauf mit 10–15 bekannten Influencern durch, deren Performance Sie intern verfolgen, vergleichen Sie die Abweichungen und passen Sie die Gewichtungen an oder entwickeln Sie ein hybrides Inhouse-Modell, falls die Differenzen mehr als 10 % betragen.
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