Remarque : Cet article a été rédigé à l’origine en anglais et traduit à l’aide d’une technologie d’intelligence artificielle. Nous avons fait tout notre possible pour que la traduction soit aussi précise et pertinente que l’original, en en préservant les détails et les nuances.
Le marketing numérique a atteint un stade où les professionnels doivent traiter une énorme quantité de données quotidiennement. Cela est impossible sans l'intelligence artificielle. Chaque outil sur le marché utilise, dans une certaine mesure, l'apprentissage automatique, des algorithmes et d'autres avancées technologiques. HypeAuditor ne fait pas exception.
En gardant à l'esprit notre mission de rendre le marketing d'influence aussi transparent et efficace que possible, la plateforme HypeAuditor a commencé à mettre en œuvre l'IA il y a des années. Dans cet article, vous vous familiarisez avec les fonctionnalités de notre plateforme qui sont améliorées par les derniers développements et nous partageons avec vous les technologies que nous y utilisons.
Calcul du Score de Qualité d'Audience (SQA) avec l'IA
Bien que l'AQS soit une partie intégrante des rapports de créateurs Instagram et TikTok, nous en discutons individuellement car c'est l'une des métriques les plus précieuses que les marques utilisent pour vérifier la qualité d'un influenceur.
L'AQS est la métrique propriétaire de HypeAuditor. Il utilise l'IA pour analyser l'authenticité de l'audience et de l'engagement d'un influenceur sur Instagram et TikTok. La métrique évalue la qualité du compte des influenceurs sur une échelle de 1 à 100, 1 étant mauvais et 100 excellent.
Pour les créateurs d'Instagram, l'AQS est calculé en vérifiant leur taux d'engagement, le pourcentage de personnes réelles parmi leurs abonnés, la croissance de leurs abonnés et abonnements, et l'authenticité des commentaires. L'AQS des influenceurs de TikTok est calculé en prenant en compte la croissance de leurs abonnés au cours des 30 derniers jours ainsi que les taux d'engagement et de commentaires.
Nous évaluons les influenceurs avec un AQS de 90 ou plus comme 'Excellent'. Ceux qui ont un score entre 80 et 89 sont marqués comme 'Très bon', et ceux entre 60 et 79 sont qualifiés de 'Bon'.
Les créateurs sont classés comme « Moyen » s'ils obtiennent un score entre 40 et 59, et « Peut être amélioré » si leur score est entre 25 et 39. Enfin, ceux qui ont un score inférieur à 25 sont étiquetés comme « Faible ».
Création de rapport d'influenceurs assistée par IA
Nous utilisons de nombreuses technologies d'IA pour analyser les influenceurs et créer un rapport détaillé sur eux.
Authenticité de l'audience et de l'engagement
Nous mesurons et vérifions l'engagement et l'authenticité de l'audience en utilisant de nombreuses méthodes. En termes d'audience, nous vérifions les images et les avatars avec une intelligence artificielle de vision par ordinateur. Nous examinons les biographies et la nature des commentaires que le contenu a reçus. Nos modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à analyser plus de 53 modèles sur les comptes. Nous détectons avec succès 95 % des activités frauduleuses et signalons les comptes de bots comme suspects.
La fraude des influenceurs est encore un aspect controversé du marketing d'influence et cela dissuade de nombreuses entreprises de s'y engager. Pour rassurer, HypeAuditor est un leader de l'industrie dans la détection de la fraude. Nous appliquons des algorithmes d'apprentissage automatique pour comparer les données historiques d'engagement et de croissance des abonnés du compte à son activité actuelle. Des changements dramatiques dans le nombre d'abonnés ou l'interaction de l'audience peuvent indiquer l'utilisation de services automatisés.
Nos algorithmes analysent également la pertinence et la qualité des commentaires. Les commentaires courts et génériques ainsi que l'utilisation excessive d'émojis sont de sérieux signaux d'alerte, de même que les commentaires qui ne sont pas en accord avec le sujet de la publication.
Démographie de l'audience
L'apprentissage automatique et la vision par ordinateur analysent les biographies, les noms et les publications des utilisateurs (y compris les images). Ils nous aident à définir le sexe et l'emplacement des utilisateurs, et à estimer leur âge. Les modèles de détection de langue identifient leur langue. Lorsque nous définissons une catégorie d'intérêt pour un utilisateur, nous tenons compte de ses interactions avec d'autres comptes.
Analyse de sentiment
Notre fonctionnalité d'analyse de sentiment pilotée par l'IA étudie les commentaires des utilisateurs et les regroupe en trois catégories : positif, négatif et neutre. Nous marquons les commentaires comme positifs s'ils affichent de la joie, du bonheur et de l'accord avec le sujet discuté. Nous classons les commentaires comme négatifs s'ils montrent de la tristesse, de la colère ou un désaccord avec le post. Enfin, nous catégorisons les commentaires comme neutres si nous ne pouvons pas leur attribuer de signification émotionnelle.
Lors de l'examen des commentaires, un modèle de détection de langue identifie d'abord la langue. Ensuite, nous analysons les retours des utilisateurs avec le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le TAL détermine la probabilité que le commentaire soit positif ou négatif. De plus, nous utilisons un modèle de détection des sentiments des émojis pour améliorer la détection des qualités des commentaires.
Prix estimés
Nous fournissons des estimations de prix pour les influenceurs en fonction de leur localisation, de la taille de leur audience et de leur engagement. Nous utilisons l'apprentissage automatique formé sur les valeurs du marché pour calculer une fourchette de prix pour différents types de contenu, tels que les publications ou les stories pour Instagram. Le prix réel - bien sûr - peut varier en fonction de la durée et de la complexité de la collaboration.
Performance publicitaire
Nous utilisons l'apprentissage automatique pour comparer la performance de l'engagement des publications sans mentions de marque à celles avec mentions. La performance publicitaire permet aux entreprises de comprendre comment la promotion de l'influenceur se comporterait dans une collaboration.
Sécurité de la marque
Une analyse de la sécurité de la marque implique un examen minutieux des publications d'un influenceur. Elle détecte tout contenu nuisible, risqué ou douteux qui pourrait constituer une menace pour une marque en cas de collaboration.
Une analyse de sécurité de la marque utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre le sens et le contexte d'un message. Le NLP décompose le texte en mots et analyse la relation entre eux. Au cours de cette procédure, il reconnaît les noms, les objets, les lieux et les organisations. Cela est crucial pour identifier les textes qui visent des personnes ou des groupes spécifiques de manière négative.
Émotions : L'analyse de la tonalité du contenu nous permet de découvrir des sensations négatives - dans certains cas des émotions hostiles - telles que les discours de haine, la violence ou l'intimidation.
Imagerie : Nous utilisons l'IA de vision par ordinateur pour évaluer les photos, images et vidéos à la recherche de contenu explicite ou de violence graphique. Avec cette technologie, nous sommes capables de reconnaître les armes, le sang, la nudité, etc. La vision par ordinateur avancée est utile pour identifier les images manipulées ou deepfake.
Découverte d'Influenceurs Pilotée par l'IA
Filtres : Notre outil de découverte basé sur l'IA permet aux entreprises de raffiner leurs recherches en fonction de multiples facteurs. Grâce au NLP, nous pouvons déterminer la langue et la catégorie de l'influenceur et de son audience. Une analyse de vision par ordinateur de leurs avatars et images nous permet de définir leurs intérêts et leur genre. La technologie d'IA nous aide à établir les pays des créateurs ainsi que ceux de leurs abonnés.
Recherche de niche : Nous utilisons les systèmes ci-dessus pour notre recherche récemment introduite basée sur des niches. Contrairement aux recherches par mots-clés, qui sont sensibles aux mots, les recherches de niche évaluent à la fois le texte et les images. Grâce au traitement automatique du langage naturel, nous identifions avec succès les créateurs qui utilisent des synonymes. De plus, avec le TALN, nous parvenons à trouver des influenceurs de niche dans différents pays. Nous examinons les images pour leur pertinence par rapport à la niche.
Outil de Ressemblance d'Influenceur
L'outil Lookalike de HypeAuditor utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour évaluer le contenu, la catégorie, l'engagement et les données démographiques et comportements de l'audience d'un influenceur. Sur la base des informations accumulées, il crée un modèle. Ce modèle sert ensuite de base pour trouver des influenceurs comparables. Un outil de recherche de sosies d'influenceurs peut aider les marques à étendre leurs campagnes. Ils peuvent identifier des créateurs similaires dans d'autres pays ou des influenceurs plus petits dans leur région.
Plans médiatiques améliorés par l'IA
Lancer une campagne sans connaître son efficacité est un énorme risque, même pour une équipe expérimentée. Pour recevoir les ressources financières nécessaires de la part des parties prenantes, l'équipe marketing doit collecter beaucoup de données et faire des calculs. La fonctionnalité Plans Média décharge l'équipe de cette charge de travail et effectue ces tâches. Ainsi, elle permet aux entreprises et aux marketeurs d'évaluer l'efficacité et la rentabilité de leur campagne de marketing d'influence. Nous utilisons l'IA prédictive pour calculer des indicateurs clés de performance tels que l'EMV, le ROI, le CPC et le CPM, ainsi que le taux d'engagement et la portée, bien sûr.
Vérifiez régulièrement car nous introduisons constamment de nouveaux outils et fonctionnalités et améliorons nos outils actuels.
