Метрики тщеславия: почему подписчики и просмотры блогеров больше не работают, и как ER и ERV спасают рекламный бюджет

Раньше бренды покупали рекламу у блогеров, ориентируясь только на количество подписчиков. Чуть позже индустрия переключилась на просмотры. Но сегодня обе эти метрики стали обманчивыми. Подписчиков можно накрутить, а алгоритмы видеоплатформ могут дать случайный вирусный охват. Но купят ли эти люди ваш продукт?

Единственный способ узнать, насколько живая и лояльная аудитория у автора — посчитать вовлечённость контента. В инфлюенс-маркетинге её делят на два принципиальных показателя: ER (относительно подписчиков) и ERV (относительно просмотров).

Разбираемся, как работают эти метрики, как их правильно считать и использовать для анализа инфлюенсеров.

Что мы считаем «реакциями»

В экосистеме MediaHunt под реакциями всегда понимается прозрачная и единая сумма трех действий: Лайки + Комментарии + Репосты.

Каждое действие имеет свой вес: лайк поставить проще всего, комментарий требует осознанности, а репост — это высшая степень доверия к контенту. Объединяя их, мы получаем честный объём активности под постом или видео, который невозможно сымитировать случайными просмотрами.

Метрика 1. ER (Engagement Rate) — вовлечённость относительно подписчиков

Классический показатель, который оценивает качество и активность постоянной аудитории блогера.

Формула расчета: ER = (Лайки + Комментарии + Репосты) / Подписчики * 100%

• Что показывает: Какой процент от общего числа фолловеров регулярно реагирует на контент автора.
• Когда использовать: При первичном отборе блогеров для долгосрочных кампаний и амбассадорства. Высокий ER означает, что у блогера есть крепкое, лояльное ядро фанатов.
• Ограничение: Не учитывает, что из-за умной ленты соцсетей пост видят далеко не все подписчики, а часть реакций может прийти от случайных людей из рекомендаций.

Метрика 2. ERV (Engagement Rate by Views) — вовлечённость относительно просмотров

Эта метрика оценивает реакцию людей, которые фактически посмотрели контент. Она незаменима для видеоформатов: Reels, Shorts, TikTok и YouTube.

Формула расчета: ERV = (Лайки + Комментарии + Репосты) / Просмотры * 100%

• Что показывает: Насколько сильно конкретный креатив или видеоролик зацепил зрителей. Если человек досмотрел видео и оставил реакцию — контент попал в цель.
• Когда использовать: При анализе эффективности интеграций в видео и коротких роликах.
• Ограничение: Соцсети по-разному засчитывают просмотры (где-то это 3 секунды, где-то — клик). Поэтому сравнивать ERV авторов можно только внутри одной платформы.

Как анализировать ER и ERV в связке

Смотреть на эти метрики по отдельности — частая ошибка маркетологов. Вся магия аналитики раскрывается на стыке показателей.

Высокий ER + Высокий ERV (Идеальный блогер) У него живая база, а каждый новый пост или ролик вызывает мощный отклик как у старых, так и у новых зрителей.

Низкий ER + Высокий ERV (Вирусный контент) У блогера может быть много «мёртвых» подписчиков, но его ролики регулярно залетают в рекомендации и собирают тонны реакций от новой аудитории.

Высокий ER + Низкий ERV (Камерный блог) Маленькая, но сверхактивная аудитория. Видео не выходят в тренды, но «свои» люди стабильно лайкают и комментируют.

Пример расчета на пальцах

У блогера 1 000 000 подписчиков, но старый профиль. Его новый Reels набрал 500 000 просмотров и 50 000 реакций.

• Если считать ER от миллиона подписчиков, мы получим всего 5% (средний результат).
• Но если посчитать ERV от реальных просмотров, мы получим 10% (отличный показатель вовлечения зрителей).

3 критические ошибки при анализе вовлечённости

1. Расчёт ER по текущим подписчикам. Если вы оцениваете пост полугодичной давности, берите число подписчиков на дату публикации. Иначе из-за органического роста канала метрика старого контента будет искусственно занижена.
2. Путаница между реакциями и уникальными пользователями. Один человек может лайкнуть, прокомментировать и репостнуть запись. ER зафиксирует 3 реакции. Из-за этого показатель иногда превышает 100% — это нормально, метрика измеряет интенсивность действий, а не уникальный охват.
3. Поиск «идеального» ER. Универсальной нормы нет. У микроблогеров (до 10k подписчиков) вовлечённость всегда выше (7–10%), чем у миллионников (где 1–1.5% — уже победа). Сравнивайте авторов только внутри одной тематики и весовой категории.

Как автоматизировать проверку ER и ERV с помощью MediaHunt

Считать вручную обе метрики для пула из 10–20 блогеров перед рекламной кампанией — это рутина, сжигающая часы рабочего времени.

Платформа MediaHunt полностью автоматизирует этот процесс:

• В реальном времени собирает статистику из 11 популярных социальных сетей.
• Автоматически рассчитывает ER (по подписчикам) и ERV (по просмотрам) для каждого автора и отдельной публикации.
• Показывает метрики в динамике, помогая вовремя заметить накрутки ботов или выгорание аудитории.

С точными данными по вовлечённости вы всегда будете платить за реальное внимание людей, а не за пустые цифры в профиле инфлюенсера.

Защитите свои рекламные кампании от накруток и ботов вместе с автоматической аналитикой.

Попробовать MediaHunt бесплатно 7 дней — настройка мониторинга займет всего 15 минут.

Всё еще сомневаетесь? Посмотрите, как выглядит аналитический отчёт MediaHunt.