TikTokのエンゲージメント率はフォロワーが増えると下がる?

層別のエンゲージメント率中央値:ナノ(1K〜10K)7.69%、マイクロ(10K〜100K)7.09%、ミッド(100K〜500K)6.35%、マクロ(500K〜1M)6.95%、メガ(1M+)6.85%。オーディエンス規模が100倍違っても総レンジは1.34ポイントに過ぎず、曲線は単調ですらありません — ミッド層で沈み、50万超で戻ります。何が起きているにせよ、階層別レートカードが前提とする滑らかな逓減ではありません。

実務上の帰結として、「エンゲージメントが高いのでマイクロインフルエンサーだけを起用する」は、それ自体ではデータに裏づけられた選定ルールではありません。マイクロ層が正解であることは多く(価格、ニッチ適合、ブリーフへの協力度)、しかし理由がエンゲージメント率なら、そのために払っているプレミアムが買っているのは約0.5ポイントです。

再生/フォロワー比(中央再生数 ÷ フォロワー数)は、ナノ層の9.79倍からマイクロ層の3.41倍へ、さらにミッド0.08倍、マクロ0.06倍、メガ0.03倍へと下がります。これは実在する非常に大きな効果で、俗説の観測源はほぼ確実にこれです。小規模クリエイターの平均的な動画はフォロワー圏をはるかに超えて届き、大規模クリエイターの平均的な動画は自分のフォロワーの一部にしか届かない、ということです。

正確に読むと、これはリーチについての記述であり、クリエイターの説得力についてではありません。また当社が明示するサンプリング上の注意もあります:クリエイターはキーワード検索に現れることでこのデータセットに入り、ナノ層は通常1本の動画が異常に遠くまで届いたために現れる — これがその列のナノ側を特に押し上げます。分子と分母が同じ動画から来るエンゲージメント率は、この偏りにはるかに強いです。

規模ではなくニッチを基準にします。ニッチ間のばらつきはフォロワー層間の2倍以上です:教育系は中央値11.19%、ホーム系は4.20%、ビューティーは8.22%、テックは5.12%。テック系の6%は自ニッチの中央値を余裕で上回り、ビューティー系の同じ6%は下回ります。両者を単一の「TikTok全体平均」で評価すると同列に並び、どちらの判断も誤ります。