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influencer-discovery

营销与增长

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更新于 10-13 20:07

技能介绍

用途

influencer-discovery 用于跨平台发现创作者/网红候选人,并根据用户声明的筛选条件进行筛查,最终构建一份不做排序的 Fit 评估就绪队列(readiness queue)。触发场景包括用户要求“查找网红”“建立网红名单”或“挖掘某垂类的创作者”。

主要能力

  • 按条件搜集候选人:支持品牌/产品、垂类或品类、目标平台、粉丝量区间、互动率下限、地域/语言、受众人口统计、排除项等筛选参数。
  • 证据追溯:每个候选人的每个事实字段都保留提供方/工具、source_ref、observed_at(观察时间)、测量窗口(或标注未提供),以及一个证据标签:Measured、Calculated、Estimated、User-provided 或 Proxy。
  • 冲突处理:同一字段的冲突观测保留为并行记录,不做平均、不自动取最新、不凭姓名/账号名合并身份;跨平台身份只有在已验证交叉链接或用户明确确认后才合并。
  • 证据完整度分级:为每个候选人给出 READY_FOR_FIT、NEEDS_REFRESH 或 INELIGIBLE 的分诊状态(非评分、非 STAR 结论)。
  • 非排序就绪队列:输出 READY_FOR_FIT、NEEDS_REFRESH、INELIGIBLE 三类队列,并附下一步指引。

使用方式

  • 通过自然语言给出需求,例如:“Find 20 influencers in [niche] for [brand/product]”,或指定平台、粉丝区间、地域、互动率、合作品牌等。
  • 必需条件缺失时会返回 NEEDS_INPUT 并指出缺失项,不会编造候选人。
  • 技能按步骤执行:定义搜索条件、执行搜索、初步筛查、构建网红档案、汇编发现报告、添加洞察,每步在 references/templates.md 中有对应填写块。
  • 数据来源:规划与筛查无需实时集成(Tier 1),但真实名单仍需候选人记录,来源可为公开账号/链接、用户提供的导出、已有花名册记录或实时搜索连接器。
  • 元数据解析:可通过无密钥的 oEmbed 获取 YouTube、TikTok、X 的帖子标题、作者名/账号与缩略图,用于临时解析候选人并保留不透明的已验证账号证据引用;但元数据不含粉丝或互动指标。
  • YouTube 实测指标:使用免费 YOUTUBE_API_KEY 通过 youtube.py 连接器可获取频道真实订阅数、总观看数与视频数,并可用 videos 子命令获取单视频的观看/点赞/评论数,将 YouTube 候选人的档案行从 Estimated 升级为 Measured。
  • 结果默认内联返回;保存报告、缓存短名单、向注册表提交候选人(registry-events.py 的 operation: propose)是三个独立操作,各自需要单独明确授权。

适用场景

  • 营销团队为新品牌或新活动寻找某垂类、某平台、某粉丝区间、某地域的网红候选人。
  • 需要带证据来源、可追溯、可交接给下游打分技能(fit-scorer)的候选人名单。
  • 需要在正式排序或外联前,先厘清候选人证据完整度与新鲜度。

限制

  • 该技能不计算单个网红评分、不给 STAR 适用性结论、不做外联优先级或行动排序;这些属于下游 fit-scorer(评分与排序)与 creator-content-auditor(STAR 否决与门控结论)。
  • 仅有搜索条件不构成任何具体创作者或指标存在的证据;无候选人来源时返回查询/采集计划与 NEEDS_INPUT,绝不虚构账号、档案、数量或受众数据。
  • 身份默认保持不透明:creator_ref 必须是随机的不透明引用(creator-<UUIDv4>),不得使用账号名、姓名、URL、邮箱、提供方 ID 或其确定性哈希;身份无法解析时保持 identity_status: unresolved,不保存隐藏的原始定位映射。
  • 存在陈旧或未知的必需字段时,需标记 refresh_required,并强制 triage_state: NEEDS_REFRESH、ranking_status: NOT_RANKED、NEEDS_INPUT,不设全局 TTL。
  • 若输入仅为两条原始定位符且条件/证据不完整,返回 NEEDS_INPUT,不保存经审查的候选人池;部分检查点需单独保存授权,且须标注 PARTIAL/NOT_VETTED,不含任何排名、评分或“top”标签。
  • YouTube API 使用边界:用于审查指名短名单,而非构建批量创作者数据库;配额扩展用于竞争性采集会被拒绝。
  • 所有连接器均为可选,每一步都可降级为用户提供的输入。

下游衔接与终止

  • 主要后继技能为 fit-scorer(对发现候选人按加权标准评分与排序);备选为 competitor-tracker(先梳理竞争格局)与 audience-mapper(受众模糊时先明确受众)。
  • 维护 visited-set;若某技能本会话已调用则停止并报告 chain-complete;最大链深为 3 跳,到达即停止并总结。