← всі звіти · feedback_blogger_selection_method.md

name: Blogger selection method (skill) description: Методологія підбору блогерів під конкретний SKU/бриф — без платних інструментів, через WebSearch + агрегатори. Застосовно для медіапланування всіх Deltamedical-брендів. type: feedback originSessionId: 0f7ae096-671e-429e-ae6b-4a01a0ea09ca

Коли клієнт просить підбірку блогерів для інтеграції продукту — роби за цією схемою. Підтверджено на брифі ShroomBoom (2026-04-23, 44 кандидати на два SKU, Сергій позитивно оцінив).

Why: Сергій не має платних інструментів (HypeAuditor, Livedune, Modash Premium) у стандартному стеку. Без них типовий agency-підхід не працює — але достатньо грамотно зібраний long-list з коментарями фіту закриває 80% цінності для Насті (вона далі валідує вручну і пише DM).

How to apply: коли приходить бриф з продуктом + ЦА + бюджетом → виконуй кроки 1-6 нижче.

Що зробити перед пошуком

  1. Розпарси бриф і витягни:

    • ЦА з розбивкою на sub-сегменти (наприклад Lion's Mane → IT / геймери / студенти / підприємці / мовні блоги / нутриціологи — 6 різних пулів пошуку)
    • Бюджет → переклади у tier блогерів (nano до 30K / micro 30-100K / mid 100K+)
    • Гео + мову (критично для UA: відсіяти RU-контент)
    • Формат (30 днів на собі / 1 пост / серія)
    • Legal-чутливість (БАД → треба обережно з формулюваннями)

  2. Зроби критичний review брифу ПЕРЕД пошуком — часто у клієнта нереалістичні очікування:

    • Бюджет на кількість виходів (перевір чи тягне реально)
    • KPI (часто не вказано — спитай)
    • Викуп авторських прав (нестандартні умови підсвіти)
    • Exclusivity (чи блогер може паралельно рекламувати конкурентів)

Як збирати long-list

  1. Запусти паралельних агентів — один на SKU / один на великий сегмент ЦА. Кожному:

    • Чіткий опис продукту + позиціонування
    • Конкретні sub-сегменти ЦА (не абстрактне "фітнес")
    • Tier бюджету
    • Методи пошуку: WebSearch укр+англ, IG hashtags, WebFetch тематичних підбірок (Modash, HypeAuditor, Favikon, ecybersport, manifest.in.ua, mixsport, cityhost)
    • Перехресне наведення (якщо знаєш одного — через колаби/тегування шукай наступних)
    • Фільтри: ТІЛЬКИ UA мова, відсіяти mid-tier якщо бюджет малий

  2. Ранжуй фіт зірочками (★★★★★ = прямий збіг, ★★★ = дотичний backup)

Формат long-list

  1. Таблиця по кожному кандидату з колонками:
    • Нік · Платформа · Підписники (з позначкою точно/оцінка) · Ніша · Мова · ER (приблизно + пояснення бенчмарків) · Фіт (★) · Коментар (чому підходить + red flags)

Формат виводу — long-list з коментарем по кожному. Short-list аналіз НЕ робити, крім випадків коли явно просять. Сергій явно сказав (2026-04-23): "робимо лонглісти з короткими коментарями по кожному чому він підходить" — далі Настя валідує і фільтрує.

Чесне маркування обмежень

  1. Завжди в звіті окремою секцією:
    • Що точно: нік, платформа, ніша, мова
    • Що приблизно: ER (IG/TT блокують анонімний парсинг → рахуємо за бенчмарками tier), підписники для "оцінка"-кандидатів
    • Що НЕ перевірено: попередні рекламні інтеграції (конкуренти), цінник, готовність до формату, fake followers %, точна демографія аудиторії
    • Що не вдалося: які ніші порожні у UA-сегменті (наприклад "ноотропи-UA" тонка)

Delivery

  1. Публікувати через Reports Hub (лінк, не md-файл). Сергій не читає md-вкладення.
  2. Наступний власник задачі — Настя (SMM+блогери). У звіт додати їй чек-лист наступних кроків: ручна валідація ER, DM з коротким брифом, пілот 2-3 блогерів з промокодами.

Джерела які спрацювали (UA-focused)

Red flag-списки для перевірки

Перед outreach клієнту треба пройти по кожному short-list кандидату і зібрати історію реклами. Конкуренти по категоріях: