Social Commerce

Social Commerce lebt von Creator-Marken-Fit, aber die meisten Plattformen matchen nach Follower-Zahl und Demografie. Das verpasst das echte Signal: semantische Ausrichtung, psychografischer Fit und Verhaltensresonanz. Live-Shopping und Content Commerce erzeugen Milliarden Echtzeit-Signale – ohne die richtige Architektur bleiben sie Rauschen. Programmatischer Ad-Spend verdunstet, wenn Zielgruppen verfehlt werden.

Demografie sagt, wer jemand ist, nicht was er will oder glaubt. Follower-Zahlen sind manipulierbar und schwach mit Conversion korreliert. Die Dark Data, die zählt – welcher Content mit welchen Verhaltensarchetypen resoniert, welche Creator hoch- vs. niedrig-intente Zielgruppen anziehen – liegt in Silos oder wird nie kausal modelliert. Marken zahlen für Reichweite ohne Conversion und verpassen Creator, deren Zielgruppen weit höher konvertieren würden.

Ohne eine Decision Layer, die semantische, psychografische und Verhaltensvektoren in Echtzeit fusioniert, bleibt Social Commerce Raten. Sentient OS wurde gebaut, um das zu ändern.

Sentient OS wurde in Social Commerce entwickelt und validiert. LikeTik – unsere Experience Layer – läuft in Produktion mit über 1,2 Mio. Artikeln, echten Creators, echten Produkten, echtem Geld. Vektorraum-Matching bringt Creator und Marken durch semantische, psychografische und Verhaltensvektoren in Einklang. Echtzeit-Signalverarbeitung für Live-Shopping und Content Commerce. Jede Interaktion schärft das Modell. Wenn es im Social-Commerce-Crucible funktioniert, funktioniert es überall.

Die Psychographic Layer liefert Verhaltensarchetypen und Audience-Produkt-Fit im hochdimensionalen Raum. Die Integrity Layer stellt Audience-Authentizität sicher und markiert anorganisches Engagement, sodass die Decision Layer für echte Menschen optimiert. Strategic Guidance bringt die ‚Why This Matches‘-Begründung und taktische Blueprints an die Oberfläche. Die 5-Layer-Architektur nimmt Live-Events, Content-Embeddings und Transaktionsdaten auf; die Logic Engine berechnet Creator-Marken-Fit und Empfehlungsscores in Millisekunden.

Deterministische Ausführung bedeutet: Jedes Match und jede Empfehlung basiert auf Kausalmodellierung – nicht auf Follower-Zahlen oder demografischen Stellvertretern. Dark Data aus Video-Interaktionen, Kommentaren und Kaufereignissen wird in eine Decision Layer aktiviert, die Creator-Auswahl, Produktplatzierung und Budgetallokation steuert.