Como analisar qualquer campanha de influenciadores usando o Claude
Analisar o desempenho de campanhas de influenciadores pode levar horas de triagem de métricas, relatórios de criadores e dados de conversão. Este guia mostra como usar o Claude para comparar resultados, identificar tendências, medir o impacto da campanha e transformar dados em insights acionáveis.
Como analisar qualquer campanha de influenciadores usando o Claude
Como parte do meu trabalho na Favikon, estudo constantemente campanhas de marketing de influência. O que funciona, o que fracassa, quem é pago e quem gera resultados.
Então, quis estudar a maior campanha B2B que existe. A da HubSpot.
No último fim de semana, decidi criar um fluxo de trabalho para isso. Estou orgulhoso do resultado.
Para ser claro: não é um SaaS sofisticado. É um fluxo de trabalho que funciona. Haverá lacunas. Peço compreensão quanto a isso.
Então, algo curioso aconteceu. Alguém postou no LinkedIn perguntando como automatizar a análise social de mais de 500 URLs de vídeos patrocinados. Isso me mostrou que muitos profissionais de marketing de influência precisam exatamente disso.
Então, aqui está. Você mesmo pode construir. Vou mostrar 3 métodos, dependendo do que você tem em mãos: o nome de uma marca, uma lista de URLs de posts ou uma lista de perfis de criadores.
Nota rápida sobre custos
Analisar uma campanha deve ser gratuito, ou quase isso. Toda a minha análise da HubSpot foi concluída dentro dos créditos gratuitos da Apify. Nunca paguei nada a eles.
Se seus números chegarem a mais de 500 posts, ou se você precisar fazer isso de forma recorrente, o Caso 2 mostra a configuração ideal.
3 métodos, com base no que você tem para começar
- Caso 1: Você só sabe o nome da marca e quer detalhar a campanha inteira. É complicado, mas possível. Continue lendo.
- Caso 2: Você já tem as URLs dos posts e quer os números por trás delas, seja uma única vez ou semanalmente. Vá direto para o Caso 2.
- Caso 3: Você já tem as URLs dos perfis dos criadores. Pule para o Caso 3.
Caso 1: Você só tem o nome da marca
Passo 1: Aceite que nenhuma ferramenta faz isso por você
Pesquisei bastante. Não existe um software confiável que consiga distinguir conteúdo patrocinado de conteúdo orgânico e rastrear tudo isso em uma plataforma.
Então, você começa com o trabalho de pesquisa. À moda antiga.
Passo 2: Encontre o padrão
Abra algumas publicações que você sabe que são patrocinadas e procure por padrões.
- Os criadores estão usando uma hashtag específica?
- Eles estão marcando a marca?
- Eles estão usando o rótulo de parceria paga da plataforma?
Para a HubSpot, o padrão era óbvio. Os criadores no LinkedIn usavam a hashtag #HubSpotMediaPartner.
Passo 3: Deixe o Google fazer a busca
Se os criadores usam uma hashtag durante toda a campanha, esta é a parte fácil. É muito provável que o Google tenha indexado a maioria dessas publicações. Use uma busca por site:
site:[URL da plataforma] "[hashtag da campanha]"
Para a minha análise da HubSpot no LinkedIn:
site:linkedin.com/posts "#hubspotmediapartner"
Por que não usar a própria busca do LinkedIn? Porque ela é ruim. Mesmo com a hashtag exata, ela não mostra tudo. O Google te deixa muito mais perto do resultado.
O mesmo truque funciona em outras plataformas. Troque a URL:
- LinkedIn: site:linkedin.com/posts "#suahashtag"
- YouTube: site:youtube.com "#suahashtag"
- TikTok: site:tiktok.com "#suahashtag"
- Instagram: site:instagram.com "#suahashtag"
Eu testei o LinkedIn de ponta a ponta. A indexação é mais irregular em algumas plataformas, então teste uma consulta manualmente primeiro e veja o que o Google retorna.
Isso não cobre todas as publicações já feitas. Mas cobre muita coisa.
O trabalho de verdade começa aqui
Agora você precisa coletar todas essas URLs de publicações.
Se você tiver estagiários, delegue isso a eles. Haha.
Mas se o número passar de 30 ou 40, use IA. Não faça manualmente.
Passo 4: Conecte o Apify ao Claude
Vá ao Apify.com. O Apify tem scrapers para quase tudo. Eles os chamam de actors. Conecte o Apify ao Claude via MCP para que você possa simplesmente usar prompts em vez de preencher formulários.
Uma coisa importante: os actors são criados pela comunidade e a qualidade varia muito. Verifique as avaliações e classificações antes de escolher um. Eu usei este scraper de busca do Google: https://console.apify.com/actors/nFJndFXA5zjCTuudP/input
Funcionou. Nada demais. Eu só verifiquei as avaliações antes.
O Apify oferece US$ 5 em créditos gratuitos. Isso é o suficiente para testar e realizar um trabalho. O meu foi concluído sem que eu pagasse um centavo.
Passo 5: Peça ao Claude para realizar a busca e preencher uma planilha
Meu prompt foi basicamente este:
Use o Google Search Scraper no Apify. Pesquise por site:linkedin.com/posts "#hubspotmediapartner". Em seguida, use um scraper de posts do LinkedIn que funcione com essas URLs. Extraia a legenda, o nome do criador, o @ e a URL do post para uma planilha. Torne o processo autorregulável. Não deixe que dados irrelevantes entrem.
Desafio 1: O Google limita você a cerca de 100 resultados
Bati nesse limite rapidamente. Uma consulta retorna aproximadamente 100 resultados, independentemente de quantos posts existam.
A solução: divida a mesma consulta em intervalos de datas. O Google permite adicionar as datas after: e before: a uma consulta. Dividi a minha em 8 fatias temporais. Isso trouxe 352 URLs de posts únicos.
Desafio 2: Nem todo resultado é uma correspondência real
Aqui está o problema. Nem todas as 352 URLs usaram a hashtag de fato. Algumas eram apenas posts relacionados que o Google considerou próximos o suficiente.
Portanto, você precisa de um filtro. Você precisa de um segundo agente que leia o post, e você pede ao Claude para manter apenas os posts onde a legenda contenha a hashtag exata.
Na minha execução, 191 das 352 URLs não continham a hashtag. Mais da metade era ruído. Após a filtragem, restaram 158 posts verificados de 62 criadores.
Desafio 3: Um scraper pode dizer "sucesso" e não retornar nada
Meu primeiro scraper de posts do LinkedIn relatou SUCESSO. Ele retornou zero itens. Cada URL falhou silenciosamente.
Agora, faço uma coisa sempre. Executo um teste em 3 URLs primeiro e verifico se a legenda e o nome do criador realmente retornam. Só então envio o lote completo. Nunca confie no rótulo de sucesso. Verifique a contagem de itens.
Mudei para outro agente, testei em 3 URLs e depois executei tudo. Ele terminou o lote inteiro em cerca de um minuto. Custou cerca de meio centavo por post.
Passo 6: Coloque tudo em uma planilha
Ao final disso, o Claude me entregou um arquivo limpo. Posts, criadores, uma aba com os posts que não foram selecionados e uma aba explicando o método.
O scraper também retorna dados básicos de engajamento, então cada post vem com curtidas e comentários.
Você pode baixar aqui aqui.
Indo mais fundo: enriquecendo os dados
Certo, mas como obter dados mais profundos do que apenas curtidas e comentários?
Desculpe, mas preciso mencionar o Favikon aqui.
O Favikon funciona dentro do Claude. Eu o conectei e pedi ao Claude para enriquecer a planilha. Ele me forneceu o que eu precisava sobre os criadores: seus seguidores, seu nível, seu engajamento típicoe a estimativa de preço.
Dos 62 criadores, o Favikon encontrou 57. Os outros 5 eram, em sua maioria, páginas de empresas e alguns perfis que ele não conseguiu identificar.
Eis por que isso é importante. O engajamento bruto em um post patrocinado não significa nada sozinho. Você precisa saber o que aquele criador costuma obter. Com uma base de comparação, você pode fazer a pergunta real: o post patrocinado teve um desempenho melhor ou pior do que o conteúdo habitual dele?
Para a HubSpot, o post patrocinado mediano obteve cerca de 0,53x o engajamento normal do criador. Apenas 19% dos posts superaram a média do próprio criador.
Esse é o tipo de insight que você não consegue apenas com curtidas e comentários. E é uma história muito mais clara do que qualquer métrica de vaidade.
Cuidado aqui. Quaisquer valores de custo são estimativas de mercado, não o gasto real da HubSpot. Deixe isso claro ao compartilhar os resultados.
Caso 2: Você já tem as URLs dos posts
Este é o caso daquele post no LinkedIn. Você tem uma lista de posts patrocinados, talvez 50, talvez mais de 500. Eles vêm da sua própria campanha, de um relatório de agência ou de uma planilha de cliente. Você quer os números por trás de cada post, os criadores por trás deles e, idealmente, uma maneira de manter tudo atualizado.
Boas notícias. Você pode pular totalmente a parte do Google no Caso 1. Aqui está o fluxo de trabalho.
Passo 1: Coloque as URLs em uma planilha do Google
Uma URL por linha. Adicione uma coluna para a plataforma. Depois, limpe a lista:
- Remova tudo o que estiver após o ? em cada URL. Esses são parâmetros de rastreamento.
- Remova duplicatas pelo ID da publicação na URL, não pelo link completo. É comum que a mesma publicação apareça sob dois links diferentes.
Passo 2: Extraia dados das publicações com o Apify
Conecte o Apify e o Google Sheets ao Claude. Em seguida, peça ao Claude para ler a planilha e executar um raspador de publicações por plataforma. Cada raspador recebe uma lista de URLs de publicações e retorna a legenda, data da publicação, visualizações, curtidas, comentários, compartilhamentos e a URL do perfil do criador.
Para o LinkedIn, usei o apimaestro/linkedin-post-detail. Ele processou 352 publicações em cerca de um minuto, a um custo de aproximadamente meio centavo por publicação. O Apify também possui raspadores de publicações para TikTok, Instagram e YouTube. A mesma regra do Caso 1 se aplica: verifique as avaliações e teste com 3 URLs antes de rodar a lista completa.
Meu prompt para esta etapa:
Leia as URLs das publicações em [link da sua planilha]. Agrupe-as por plataforma. Para cada plataforma, use um actor do Apify que aceite URLs de publicações como entrada. Teste primeiro com 3 URLs e verifique se os dados reais são retornados. Depois, processe o restante. Insira a legenda, data da publicação, visualizações, curtidas, comentários, compartilhamentos e a URL do perfil do criador na planilha, uma linha por publicação. Coloque todas as URLs que não retornarem resultados em uma aba separada.
Passo 3: Extraia os criadores e adicione-os a uma lista no Favikon
Agora, cada publicação possui uma URL de perfil de criador. Peça ao Claude para remover as duplicatas desses perfis e adicioná-los a uma lista no Favikon por meio do conector do Favikon. 500 publicações geralmente significam um número bem menor de criadores.
Duas coisas que aprendi da maneira mais difícil:
- Alguns perfis não correspondem na primeira tentativa. Tentar novamente apenas com o identificador, como linkedin.com/in/identificador, resolveu a maioria dos meus casos.
- Páginas de empresas podem ser associadas à pessoa errada. Deixe-as de fora ou verifique-as manualmente.
Passo 4: Analisar
É aqui que os dados das publicações e os dados dos criadores se encontram. Cada publicação tem seus números. Cada criador recebe uma base de referência do Favikon: seguidores, taxa de engajamento e crescimento ao longo do tempo. Isso funciona para criadores do LinkedInecriadores do TikTok semelhantes.
Então, faça ao Claude as perguntas que realmente importam:
- Quais posts patrocinados superaram o engajamento habitual do criador e quais ficaram abaixo do esperado?
- Quais criadores trouxeram mais visualizações pelo preço estimado?
- Quais formatos e tópicos tiveram o melhor desempenho?
- Quais criadores valem a pena contratar novamente?
Quer fazer uma verificação manual de um criador antes de confiar nos números? Veja aqui como analisar qualquer influenciador gratuitamente.
Passo 5 (opcional): Torne o processo recorrente
Se você precisa de números atualizados toda semana, agende as execuções. O Apify pode executar um "actor" em um cronograma fixo, e sua integração com o Zapier pode enviar cada execução concluída para o Google Sheets.
Uma dica: adicione cada execução como um novo snapshot datado, em vez de sobrescrever o anterior. Dessa forma, você acompanha o crescimento das visualizações ao longo do tempo, e não apenas o número de hoje.
Ou pule toda essa configuração. Adicione os criadores a uma campanha no Favikon e as publicações deles serão extraídas automaticamente e atualizadas todos os dias.
Acompanhe cada post patrocinado em um só lugar. Inicie uma campanha no Favikon →
Caso 3: Você já tem as URLs dos perfis dos criadores
Este é bem simples.
- Carregue as URLs dos perfis no seu CRM no Favikon. Ele coloca automaticamente todos esses perfis em uma lista.
- A partir da lista, crie um rastreador.
- Escolha a hashtag ou os criadores que deseja filtrar. O resto é fácil a partir daí.
- Exporte um CSV ou conecte ao Claude. Você terá todas as métricas de que precisa.
Transforme sua lista de criadores em um relatório dinâmico e compartilhável. Crie no Favikon →
O que eu faria diferente e as lacunas
Você me pediu para não florear, então aqui estão as lacunas.
- O Google só encontra o que ele indexou. Algumas publicações ficarão de fora.
- Uma hashtag representa apenas uma parte da campanha. Criadores que esqueceram de usá-la não aparecerão.
- Eu cobri apenas o LinkedIn. Uma análise completa da campanha precisa incluir as outras plataformas também.
- Não tenho os gastos reais nem as conversões do HubSpot. Portanto, não há um ROI real.
Nada disso impede que seja útil. Consegui ter uma visão real de uma campanha real em um fim de semana.
Se você precisa de mais do que isso
Se você está gerenciando mais de 500 publicações ou precisa disso de forma recorrente (toda semana, todo mês), esse fluxo manual se tornará cansativo. É aí que eu usaria uma configuração diferente. O caso 2, passo 5, mostra essa configuração.
Se você está analisando apenas uma campanha, faça de graça. Comece pela hashtag.
Analise sua primeira campanha com o Favikon. Comece no plano gratuito →
Procurando criadores como os da HubSpot? Pesquise criadores do LinkedIn no Favikon →
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