TikTokのエンゲージメント率が低いと、偽フォロワーがいると証明できるか？

収集の設定

Actorは、ホスティング環境で実行されるデータ収集プログラムです。Taskは、保存済みの入力設定です。

入力設定（Build 0.1.36）

• mode: knownUrls
• startUrls: 保存済みのサンプルリスト全体を、収集対象として選んだ既知の公開動画URL 1件に置き換えてください。
• maxItems: 1
• includeProfileMetrics: true（取得できる範囲で、現在の公開プロフィール情報を追加します）

標準フィールド

スクレイパーは、inputUrl、postUrl、postId、profileId、profileHandle、profileUrl、publishedAt、videoDurationSeconds、views、likes、comments、shares、saves、reposts、profileFollowersCount、postMetricStatus、profileMetricStatus、status、statusReason、scrapedAtなどの標準フィールドを返します。欠損している指標は、ゼロではなくnullとして返されます。

出力と照合確認

スクレイパーは、providedUrls、contentUrls、inputUrls、resolvedUrls、metricRows、noPublicMetricRows、blockedRows、failedRows、statusCountsを含む、OUTPUTという実行サマリーを出力します。標準フィールドを含む保存済みデータレコードとこの実行サマリーを比較し、対象とした既知の動画の収集結果を照合してください。postMetricStatusフィールドは、各レコードの指標ごとに、取得可否と精度を示すフラグを提供します。現時点の動画1本を使った照合確認では、公開されている投稿IDとプロフィールIDが一致しました。複数の数値にはlikely_rounded、保存数またはリポスト数にはexactのフラグが付いていました。これにより、取得元プラットフォームの公開カウンターと識別情報に対応していることを確認できます。非公開の分析データ、動画の視聴維持、偽フォロワー、計算によって求めた比率を証明するものではありません。

クリエイターのエンゲージメントを検討する方法

1. 不正を決めつけずに、何を判断するかを明記してください。たとえば、クリエイターの公開実績を踏まえ、提携前に追加の証拠が必要かどうかを判断します。観測した比率の低さと、その原因として考えられることを分けてください。どのクリエイターにも共通するエンゲージメントの合格基準や不合格基準を、根拠なく作らないでください。
2. knownUrlsを使い、対象クリエイターの既知の動画から、選定範囲を明示したサンプルを収集してください。試行ではmaxItemsを1、includeProfileMetricsをtrueに設定します。ホスティング環境で実行されるデータ収集プログラムであるActorは、取得できる範囲で、各動画に現在のフォロワー数を追加します。現在のフォロワー数は、必ずしも公開時点のフォロワー数や、その動画の視聴者に含まれるフォロワー数ではありません。公開からの経過時間と観測時刻を記録してください。
3. 取得元の識別情報、ステータス、精度、任意取得の指標を確認してください。欠損しているいいね数、コメント数、シェア数、フォロワー数をゼロに置き換えてはいけません。分母または分子の数値が丸められている場合、計算した比率は概算値になります。異なるアカウントの識別情報は分けて扱い、表示名を使ってアカウントを結合しないでください。
4. 使用する比率を正確に定義してください。公開情報を使った単純なインタラクション率は、いいね数、コメント数、シェア数の合計を、現在のプロフィールのフォロワー数で割り、100を掛けて求めます。ここで使うのは行動の発生回数であり、反応したフォロワーの重複を除いた人数ではありません。視聴回数を分母にした比率は、分母が異なり、答える問いも異なります。リポスト数と保存数は、比較可能な計算式を明示した場合に限り含めてください。クリエイターごとに計算式を変えないでください。
5. 別の説明となる仮説を立ててください。選んだ動画は、露出が少ない可能性があります。投稿が古い、公開直後である、通常の投稿を代表していない、といった可能性もあります。フォロワーが活動していない可能性もあります。取得元でカウンターが非表示になっている場合もあります。視聴者がフォロワーではない可能性もあります。数値の反映が遅れていたり、数値が丸められていたりする場合もあります。これらは仮説であり、原因を特定した結果ではありません。公開データから得た1つの比率だけでは、それぞれの原因に該当するフォロワーの割合を割り当てることはできません。
6. 選定範囲を明示した偏りのないサンプルと、比較可能な観測期間を使い、見かけ上の結果が続くかどうかを確認してください。適切な場合は、動画ごとの値の中央値と範囲を使います。繰り返し使われる分母のフォロワー数を、それぞれ別のアカウントを表すかのように合計しないでください。公開フォロワー数の変動だけでは、フォロワーを購入したとは判断できません。
7. 判断を裏付ける証拠がさらに必要な場合は、当事者が保有する適切な集計データの提供を求めるか、公開情報の背景を手作業で確認してください。このガイドでは、フォロワーリストの収集、ボットの特定、非公開情報へのアクセスの検証は行いません。情報源の主張、不足している証拠、未解決のリスクを分けて記録してください。この手順の中でクリエイターに連絡しないでください。
8. たとえば、「確認したサンプルでは、この計算式による観測行動率が低い。原因は未解明であり、追加の証拠を求める」と結論を記載してください。偽フォロワーの数値的な推定や、「不正が証明された」といった断定は避けてください。事前調査のメモは証拠の記録であり、認証ではありません。

架空のクリエイターを使った計算例

FictionalCreatorAの現在のフォロワー数は100,000です。確認した動画1本には、視聴500回、いいね250件、コメント30件、シェア20件があります。計算式の分子は300です。フォロワー数を分母にしたインタラクション率は、300を100,000で割って100を掛けた0.3パーセントです。視聴回数を分母にした行動発生率は、300を500で割って100を掛けた60パーセントです。どちらも、反応した人の重複を除いた人数の割合ではありません。カウンターには、同じ人による複数種類の行動や繰り返しの行動が含まれる場合があります。フォロワー数に対する比率が低くても、露出が少ないことで説明できる可能性があり、偽フォロワーの特定にはつながりません。

FictionalCreatorBもフォロワー数は100,000、インタラクションの発生回数は同じ300回ですが、視聴回数は10,000回です。フォロワー数に対する比率は、こちらも0.3パーセントです。視聴回数に対する比率は3パーセントです。両者はフォロワー数に対する比率が同じでも、公開データで確認できる露出は大きく異なります。したがって、0.3パーセントという値から、フォロワーの質に関わる原因を1つに特定することはできません。

FictionalCreatorCのフォロワー数はnullです。フォロワー数に対する比率は算出できず、ゼロではありません。100Kのような丸められた値を使う場合、計算自体が正確でも、比率は概算値です。Aの視聴回数に対する比率が高いことからフォロワーが本物だと証明されたと考えたり、Bの比率が低いことからボットがいると証明されたと考えたりしないでください。

架空のクリエイターの比較表

FictionalCreatorAの架空の動画3本をサンプルにすると、動画ごとの比率は次のように異なります。

この表は確認したサンプルを示すものであり、アカウント全体の不正スコアを示すものではありません。