Навык 1: Скринер лидеров мнений
Преобразует сырой, неструктурированный CSV-экспорт из инструментов поиска лидеров мнений в чистый, обогащённый и оцененный шорт-лист, готовый к аутричу.
Когда использовать
- Пользователь загружает CSV/Excel с именами лидеров мнений или URL-адресами каналов
- Пользователь говорит: «очистите этот список инфлюенсеров» или «проверьте этих лидеров мнений»
- Пользователь хочет отформатировать или стандартизировать базу данных авторов
Входные данные
Файл CSV или Excel, содержащий комбинацию: названия каналов, URL-адреса, количество подписчиков, адреса электронной почты, категории и т. д. Ожидайте неструктурированные данные — непоследовательные форматы, пропущенные поля, дубликаты.
Процесс
Шаг 1: Очистка данных
- Удалить дублирующиеся записи (совпадение по URL или названию канала)
- Стандартизировать форматы URL (обеспечить полные URL, а не частичные никнеймы)
- Нормализовать количество подписчиков/фолловеров (преобразовать «1.2M» → 1200000)
- Пометить строки с критически важными отсутствующими данными (нет URL = невозможно продолжить)
- Определить и стандартизировать обозначения платформ (YT, YouTube, youtube → YouTube)
Шаг 2: Обогащение полей
Для каждого лидера мнений с действительным URL-адресом канала попытайтесь собрать общедоступные данные:
| Поле | Источник | Приоритет |
|---|---|---|
| Название канала | Из URL/страницы | Обязательный |
| Платформа | Из шаблона URL | Обязательный |
| Количество подписчиков/фолловеров | Публичная страница | Обязательный |
| Страна/регион | Информация о канале или язык контента | Высокий |
| Категория контента | Выводится из названий недавних видео | Высокий |
| Среднее количество просмотров (последние 30 видео) | Публичные данные видео | Высокий |
| Средний уровень вовлечённости | (лайки+комментарии)/просмотры × 100% | Высокий |
| Дата последней загрузки | Самое недавнее видео | Средний |
| Общее количество видео | Публичная страница | Средний |
| Email (если публичный) | Страница «О канале» | Средний |
Если данные не удаётся получить автоматически, пометьте ячейку как [MANUAL] и выделите жёлтым цветом, чтобы пользователь заполнил её.
Шаг 3: Оценка здоровья
Рассчитайте предварительную оценку здоровья (0–100) для каждого лидера мнений:
| Метрика | Вес | Логика оценки |
|---|---|---|
| Активность | 20% | Последняя загрузка в течение 7 дней = 100, 30 дней = 70, 90 дней = 30, 90+ дней = 0 |
| Уровень вовлечённости | 25% | Бенчмарки платформ: TikTok >5% = 100, YouTube >3% = 100, IG >2% = 100 |
| Стабильность просмотров | 20% | Низкое стандартное отклонение просмотров = высокая оценка (стабильный исполнитель) |
| Соотношение подписчиков и просмотров | 20% | Просмотры/Подписчики > 30% = 100, 10–30% = 60, <10% = 20 (признак накрутки подписчиков) |
| Релевантность контента | 15% | Насколько недавний контент соответствует категории бренда (пользователь должен указать категорию) |
Шаг 4: Выходные данные
Сгенерируйте отформатированный файл Excel со следующими листами:
- Лист 1: Оценённый шорт-лист — все лидеры мнений, отсортированные по убыванию оценки здоровья, с цветовой кодировкой (зелёный >70, жёлтый 40–70, красный <40)
- Лист 2: Отмеченные проблемы — лидеры мнений с подозрением на накрутку подписчиков, неактивными каналами или отсутствием критически важных данных
- Лист 3: Исходные данные — исходный импорт сохранён для справки
Место сохранения
Сохранить в: campaign-workspace/01-screening/screened-shortlist.xlsx
Передача
После проверки спросите пользователя: «Ваш шорт-лист готов: [X] лидеров мнений оценено. Хотите, чтобы я перешёл к аутричу (Навык 2), или сначала просмотрите и отфильтруете?»