YouTube 上做科普 / 教育方向的达人:38 位

这是 YouTube 上泛娱乐行业里科普 / 教育这个细分方向的达人池子,共 38 位。细分越准,建联回复率越高 —— 泛泛地找"泛娱乐达人"通常会把预算浪费在受众根本不重合的号上。

这批人和全站平均有什么不一样

• 粉丝中位数 45,100,是全站中位数 3,981 的 11.3 倍,头部效应更明显、报价通常更高。
• 可触达比例 0%,全站基线 6% —— 这批人更依赖平台私信,冷启动成本更高。
• 平均真实度 50/100,全站 55/100,建议把真实度门槛提高再筛。

数据口径：以上为 Koinon Link 库内已收录并通过基础校验的达人,不代表该平台的全部创作者。疑似刷量账号已被隔离并从统计中排除(单独列出)。真实度评分基于粉丝/互动结构的异常检测,不是平台官方指标。数据随采集持续更新。

这个切片里的达人(节选)

• Cleo Abram (@CleoAbram) — 太空与天文趣闻

• @ColdFusion — 科技公司倒闭与灾难

• @CrunchLabs — 科学实验与演示

• Supertalks by themovingship (@supertalksbytms) — 印度教神话与古印度历史

• @PBS — 美国历史

• The Operations Room (@TheOperationsRoom) — 二战战役与太平洋战场

• @Sideprojects — 历史上的灾难与事故

• Forged in Fire (@ForgedInFire) — 历史武器锻造与复原

• DEV SIR (MGD ) (@devsir2240) — JEE集成技术和技巧

• Learn By KK Create (@learnbykk.create) — YouTube 盈利与增长策略

按粉丝量级排列,节选前 10 位。每个链接是该达人的公开档案页:内容方向、受众构成与近期样本,不含联系方式。

国家 / 地区 Top 6

这个细分为什么值得单独看

"科普 / 教育"划分的依据不是达人自己发什么内容,而是他的受众是谁、在做什么职能的活。同样讲 AI 工具,面向投放的号和面向开发者的号,受众几乎不重叠 —— 前者关心素材和出价,后者关心 API 和部署。按内容主题找人会把这两类混在一起,按受众职能找才不会。