达人档案 — 互动分析、受众数据与假粉检测

档案里有什么

• 身份：账号名、昵称、简介、认证状态、跨平台链接（Instagram、YouTube、X、抖音）。
• 表现：粉丝数、平均/中位/最高播放、平均点赞、互动率、播粉比——全部由已抓取的视频计算。
• 行为：账号年龄、发布频率（周更条数）、首条/最近视频时间。
• 受众：推断的国家与内容品类，以及下文的抽样受众画像。
• 联系方式：邮箱、网站、Instagram、YouTube、Linktree——来自 bio 链接爬取。
• 商务：层级（nano/micro/macro/mega）、报价区间估算、真实度评分。

档案在应用的「达人」页查看（API 为 GET /api/kols/{username}），每位达人还有可分享的公开档案页 kolens.ai/k/<username>——直接丢进客户群里很方便。

为什么中位播放比粉丝数更重要

粉丝数是最容易注水的数字，也是对投放效果最差的预测指标。KOLens 优先展示由近期真实视频算出的播放指标：中位播放量能抵抗「一条爆款拉高平均」的失真，播粉比则暴露那些受众早已不再观看的账号。10 万粉但平均播放 2 千的账号，不如 3 万粉平均播放 2.5 万的——档案让这一点几秒内一目了然。

真实度评分（假粉检测）

真实度评分（0–100，越高越真实）由 8 项启发式信号合成，全部基于 KOLens 已有数据计算——不额外抓取，不额外收费：

• 粉丝增长突变（突然 5 倍跳涨可疑；每周 2–5% 稳增健康）
• 互动率相对其粉丝层级区间的合理性
• 评论/点赞比（刷量账号有点赞没对话）
• 各视频播放离散度与中位/均值分布（买量会把曲线抹平）
• 受众地域一致性与人口结构合理性
• 发布节奏规律性（真人不规律；号商要么钟表般精准要么长沉默后爆发）

每个评分都附带置信层级（insufficient_data / low / medium / high），取决于有多少信号可用——只有 3 条视频的新账号会得到「数据不足」的诚实标注，而不是一个假装精确的数字。

受众画像

受众画像（GET /api/kols/{username}/audience）对达人粉丝抽样，给出国家分布、语言、粉丝层级结构、兴趣/话题偏好、活跃粉丝占比，以及每项估计的置信区间。它回答那个决定出海预算的问题：这批受众真的在我的目标市场吗？

报价估算

KOLens 用 CPM-播放量模型估算单条视频的合理报价区间：预期播放（不超过粉丝数）× 层级 CPM（每千次播放 nano $30 / micro $25 / macro $18 / mega $15）× 互动率系数（ER ≥8% → 1.25×，≥4% → 1.1×，<2% → 0.85×），再扩展为最小–最大区间。例如：5 万粉、5% 互动率、平均播放 1 万 → 每条视频 $206–$385。谈判时用它锚定对方报价。

3 分钟完成一次达人尽调

1. 打开档案，先看中位播放对粉丝数——播粉比是最快的健康检查。
2. 看真实度评分及其置信度；低于 30 且置信度中等以上的直接淘汰。
3. 打开受众画像——确认第一大国家与你的目标市场一致。
4. 对照报价估算与预算；区间加互动率系数能判断溢价是否合理。
5. 可选拉取动态摘要（缓存免费；强制刷新 1 积分）——AI 总结近 7/30/90 天动态，包括商单频率。

高阶用法

• 相似扩量：MCP 工具 find_similar_creators 返回 20–50 个相似账号，按共同提及、品类、层级和共用话题排序——从一个验证过的达人裂变整个领域。
• 付费 AI 深读：Deep Overview（2 积分）输出整体品牌契合度判断；背景调研（1 积分，命中缓存免费）补充平台数据之外的全网背景。
• LLM 友好模式：GET /api/kols?llm_friendly=true 为每位达人附加预消化的 summary、risk_flags 和 next_actions——专为智能体消费设计。
• 免费公开体检：/tiktok-audit 工具无需账号即可对任意账号跑轻量假粉检查。