Die Reaktions-Scores setzen positive Interaktionen (Likes) ins Verhältnis zu erkennbaren negativen Signalen (z. B. negative Kommentar-Stimmung).
Eine hohe positive Reaktionsquote zeigt einen gut ankommenden Kanal; wiederkehrende negative Reaktionen auf gesponserten Content können ein Warnsignal für den Brand-Fit sein.
Konkret basieren beide Scores auf der Kommentar-Stimmung: influData stuft die Kommentare unter den Videos und Shorts des Kanals pro Sprache als positiv, neutral oder negativ ein. Negative Reaktionen ist der Anteil der Kommentare mit negativer Stimmung: Kommentare mit negativer Stimmung geteilt durch alle eingestuften Kommentare (positiv + neutral + negativ). Positive Reaktionen funktioniert genauso mit dem positiven Anteil. Im Tab Quality Score findest du beide Werte als Positive Sentiment und Negative Sentiment; die horizontalen Balken vergleichen sie mit Kanälen ähnlicher Abonnentenzahl.
Ein niedriger negativer Anteil bedeutet, dass die Community überwiegend neutral oder positiv auf die Inhalte reagiert, was das Risiko negativer Auswirkungen auf deine Marke bei einer Zusammenarbeit senkt.
Positive Reaktionen ist der Anteil der Kommentare unter den Videos und Shorts des Creators, die eine positive Stimmung haben. influData stuft Kommentare in jeder Sprache als positiv, neutral oder negativ ein. Berechnung: Kommentare mit positiver Stimmung / alle eingestuften Kommentare (positiv + neutral + negativ). Negative Reaktionen ist der Spiegel-Score: der Anteil der Kommentare mit negativer Stimmung. Die horizontalen Balken neben jedem Score zeigen, wie der Wert im Vergleich zu Creators mit ähnlicher Subscriberzahl abschneidet.
Warum das wichtig ist: Wenn du mit einem Creator zusammenarbeiten möchtest, wünschst du dir eine Community, die positiv und loyal auf den Content reagiert. Ein niedriger Anteil negativer Kommentare senkt außerdem das Risiko, dass negative Stimmung auf deine Marke abfärbt.