So messen wir.

Je Ausgabe wird eine Nische vollständig neu vermessen. Für die Ausgabe 09/2026 waren das 125 deutschsprachige Mode- und Beauty-Accounts, alle am 24. August 2026 komplett neu erfasst, sowie 1.672 öffentliche Beiträge mit Einzelanalyse.

Ausgewertet werden ausschließlich öffentlich zugängliche Beiträge. Keine Stories, keine Direktnachrichten, keine Audience-Daten, keine Daten aus geschützten Bereichen.

Resonanz ist die Summe aus Likes und Kommentaren, geteilt durch die Followerzahl, angegeben in Prozent. Ein Wert von 1 Prozent bedeutet: Auf hundert Follower kommt rechnerisch eine sichtbare Reaktion.

In der Branche entspricht das der Engagement Rate. Wir nennen es Resonanz, weil der Report konsequent zwischen zwei Dingen trennt: Reichweite beschreibt, wie viele Menschen einen Beitrag sehen könnten. Resonanz beschreibt, ob etwas zurückkommt.

Bei Account-Vergleichen berichten wir den Median, weil virale Ausreißer Durchschnittswerte massiv verzerren. „Typisch“ ist der Median der letzten 15 Beiträge, „Spitze“ der beste Beitrag im Messfenster.

Der Spitzenwert liegt im Median 6,5-mal so hoch wie der typische Wert und taugt deshalb schlecht zur Planung. Genau deshalb steht in unseren Ranglisten immer beides nebeneinander.

Die Segmentzahlen folgen dem Branchenstandard: je Account der Durchschnitt über 15 Beiträge, über die Accounts eines Segments hinweg dann der Median. Deshalb können Segmentwerte über den typischen Werten einzelner Accounts liegen.

Ein Sub-Markt wird erst ab ausreichender Fallzahl eigenständig berichtet. Bei Themen und Gruppen steht die Fallzahl immer daneben.

Die Sprach-Leiter basiert auf nichtnegativer Matrixfaktorisierung einer TF-IDF-gewichteten Wortmatrix über die Transkripte. Das Verfahren sieht ausschließlich Text: keine Followerzahlen, keine Resonanzwerte, keine Nischen.

Erst nachdem die Gruppen entstanden waren, wurde die Resonanz je Gruppe berechnet und die Beiträge wurden gelesen. Die Benennung der Gruppen ist unsere Interpretation. Die Gruppen überlappen in ihrer Streuung, die Reihenfolge ist deutlich, aber nicht jede benachbarte Stufe ist trennscharf.

Als Sprache gilt ein Transkript mit Selbstbezeichnung oder direkter Ansprache, etwa ich, wir, ihr, euch, du oder Leute. Beiträge mit reinem Liedtext oder Lauten fallen in die Gegengruppe.

Das Verfahren ist bewusst grob und kann gesungene Sprache falsch einordnen. Es eignet sich für Vergleiche zwischen großen Gruppen, nicht als Urteil über einen einzelnen Beitrag.

Die Sponsoring-Erkennung ist eine KI-Einschätzung und kein Rechtsbefund. Plattformseitige Labels wie „Bezahlte Partnerschaft“ liegen nicht vollständig vor, die gemessene Kennzeichnungsquote ist deshalb eine Untergrenze.

Positive Befunde werden namentlich genannt. Negative Befunde über natürliche Personen nicht. Markenaccounts können benannt werden, weil dahinter Unternehmen stehen.

Ein Wert von null bedeutet „nicht gemessen“ und nicht „kein Engagement“. Solche Accounts fließen nicht in Auswertungen ein.

Werte über 100 Prozent aus einzelnen viralen Beiträgen werden ausgeschlossen. Themen- und Markentabellen beruhen teilweise auf kleinen Samples und sind als Signal zu lesen, nicht als Beweis.