Nota: Este artigo foi escrito originalmente em inglês e traduzido com a ajuda de tecnologia de inteligência artificial. Fizemos o possível para que a tradução fosse tão precisa e valiosa quanto o original, preservando seus detalhes e nuances.
O marketing digital atingiu um estágio em que os profissionais precisam processar uma enorme quantidade de dados diariamente. Isso é impossível sem inteligência artificial. Todas as ferramentas do mercado usam aprendizado de máquina, algoritmos e outras conquistas tecnológicas em certa medida. HypeAuditor não é exceção.
Mantendo nossa missão de tornar o marketing de influenciadores o mais transparente e eficiente possível, a plataforma HypeAuditor começou a implementar IA anos atrás. Neste artigo, você se familiariza com os recursos da nossa plataforma que são aprimorados pelos últimos desenvolvimentos e compartilhamos com você quais tecnologias usamos neles.
Calculando a Pontuação de Qualidade de Audiência (PQA) com IA
Embora o AQS seja uma parte integrante dos relatórios de criadores do Instagram e TikTok, discutimos isso individualmente porque é uma das métricas mais valiosas que as marcas usam para verificar a qualidade de um influenciador.
O AQS é a métrica proprietária do HypeAuditor. Ela utiliza IA para analisar a autenticidade do público e do engajamento de um influenciador do Instagram e TikTok. A métrica avalia a qualidade da conta dos influenciadores em uma escala de 1 a 100, sendo 1 ruim e 100 excelente.
Para criadores do Instagram, o AQS é calculado verificando sua taxa de engajamento, a porcentagem de pessoas reais entre seus seguidores, o crescimento de seus seguidores e seguidos, e a autenticidade dos comentários. O AQS de influenciadores do TikTok é calculado considerando o crescimento de seguidores nos últimos 30 dias e as taxas de engajamento e de comentários.
Classificamos influenciadores com um AQS de 90 ou mais como 'Excelente'. Aqueles com uma pontuação entre 80 e 89 são marcados como 'Muito bom', e aqueles entre 60 e 79 são rotulados como 'Bom'.
Os criadores são classificados como 'Médio' se eles marcarem entre 40 e 59, e 'Pode ser melhorado' se sua pontuação estiver entre 25 e 39. Por último, aqueles com uma pontuação inferior a 25 são rotulados como 'Baixo'.
Criação de Relatório de Influenciadores Assistida por IA
Utilizamos inúmeras tecnologias de IA para analisar influenciadores e criar um relatório detalhado sobre eles.
Autenticidade do público e do engajamento
Medimos e verificamos o engajamento e a autenticidade do público usando diversos métodos. Em termos de público, verificamos imagens e avatares com IA de visão computacional. Examinamos biografias e a natureza dos comentários que o conteúdo recebeu. Nossos modelos de aprendizado de máquina são treinados para analisar mais de 53 padrões em contas. Detectamos com sucesso 95% de atividades fraudulentas e sinalizamos contas de bots como suspeitas.
A fraude de influenciadores ainda é um aspecto controverso do marketing de influenciadores e impede que muitas empresas se envolvam com ele. Para tranquilizar, a HypeAuditor é líder no setor em detecção de fraudes. Aplicamos algoritmos de aprendizado de máquina para comparar os dados históricos de engajamento e crescimento de seguidores da conta com sua atividade atual. Mudanças dramáticas no número de seguidores ou na interação do público podem sinalizar o uso de serviços automatizados.
Nossos algoritmos também analisam a relevância e a qualidade dos comentários. Comentários genéricos curtos e o uso excessivo de emojis são grandes sinais de alerta, assim como comentários que não se alinham com o tópico da publicação.
Demografia do público
O aprendizado de máquina e a visão computacional analisam as biografias dos usuários, nomes e postagens (incluindo imagens). Eles nos ajudam a definir o gênero e a localização dos usuários, e a estimar sua idade. Modelos de detecção de idioma identificam seu idioma. Quando definimos uma categoria de interesse para um usuário, levamos em consideração suas interações com outras contas.
Análise de Sentimentos
Nossa funcionalidade de análise de sentimento impulsionada por IA estuda os comentários dos usuários e os classifica em três categorias: positivo, negativo e neutro. Marcamos os comentários como positivos se eles demonstrarem felicidade, alegria e concordância com o tema discutido. Classificamos os comentários como negativos se eles demonstrarem tristeza, raiva ou discordância com a postagem. Por fim, categorizamos os comentários como neutros se não pudermos associar nenhum significado emocional a eles.
Ao examinar comentários, primeiro um modelo de detecção de idioma identifica o idioma. Em seguida, analisamos o feedback dos usuários com Processamento de Linguagem Natural (PLN). O PLN determina a probabilidade de o comentário ser positivo ou negativo. Além disso, usamos um modelo de detecção de sentimento de emoji para melhorar a detecção das qualidades dos comentários.
Preços estimados
Fornecemos estimativas de preços para influenciadores com base na sua localização, número de seguidores e engajamento. Utilizamos aprendizado de máquina treinado em valores de mercado para calcular uma faixa de preço para diferentes tipos de conteúdo, como posts ou stories para Instagram. O preço real - é claro - pode variar dependendo da duração e complexidade da colaboração.
Desempenho de publicidade
Utilizamos aprendizado de máquina para comparar o desempenho de engajamento de postagens sem menções de marcas com aquelas com menções. O desempenho da publicidade permite que as empresas entendam como a promoção do influenciador funcionaria em uma colaboração.
Segurança da marca
Uma análise de segurança de marca envolve o exame cuidadoso das postagens de um influenciador. Ela detecta qualquer conteúdo prejudicial, arriscado ou duvidoso que possa representar uma ameaça para uma marca, caso trabalhem juntos.
Uma análise de segurança de marca usa PLN para entender o significado e o contexto de uma postagem. A PLN desmembra o texto inteiro em palavras e analisa a relação entre elas. Durante esse procedimento, ela reconhece nomes, objetos, locais e organizações. Isso é crucial para identificar textos que visam pessoas ou grupos específicos de maneira negativa.
Emoções: A análise de sentimentos do conteúdo nos permite descobrir sensações negativas - em alguns casos emoções hostis - como discurso de ódio, violência ou bullying.
Imagens: Usamos IA de visão computacional para avaliar fotos, imagens e vídeos em busca de conteúdo explícito ou violência gráfica. Com essa tecnologia, somos capazes de reconhecer armas, sangue, nudez, etc. A visão computacional avançada é útil para identificar imagens manipuladas ou deepfakes.
Descoberta de Influenciadores Guiada por IA
Filtros: Nossa ferramenta de descoberta baseada em IA permite que as empresas refinem suas buscas com base em múltiplos fatores. Devido ao PLN, podemos determinar o idioma e a categoria do influenciador e de seu público. Uma análise de visão computacional de seus avatares e imagens nos permite definir seus interesses e gênero. A tecnologia de IA nos ajuda a estabelecer os países dos criadores junto com seus seguidores.
Busca de nicho: Usamos os sistemas acima para nossa recentemente introduzida busca baseada em nicho. Em contraste com buscas por palavras-chave, que são sensíveis a palavras, buscas por nicho avaliam tanto o texto quanto a imagem. Graças ao Processamento de Linguagem Natural, identificamos com sucesso criadores que usam sinônimos. Além disso, com o PLN conseguimos encontrar influenciadores de nicho em diferentes países. Examinamos imagens para avaliar a relevância para o nicho.
Ferramenta de Semelhança de Influenciadores
A ferramenta Lookalike da HypeAuditor usa IA e aprendizado de máquina para avaliar o conteúdo, a categoria, o engajamento e as demografias e comportamentos da audiência de um influenciador. Com base nas informações acumuladas, ela cria um modelo. Este modelo então serve como base para encontrar influenciadores comparáveis. Uma ferramenta de influenciadores semelhantes pode ajudar as marcas a expandir suas campanhas. Elas podem identificar criadores semelhantes em outros países ou influenciadores menores em sua região.
Planos de Mídia Aprimorados por IA
Lançar uma campanha sem saber sua eficácia é um grande risco, mesmo para uma equipe experiente. Para receber os recursos financeiros necessários dos stakeholders, a equipe de marketing deve coletar muitos dados e fazer cálculos. A funcionalidade de Planos de Mídia tira a carga de trabalho dos ombros da equipe e executa essas tarefas. Assim, permite que empresas e profissionais de marketing avaliem quão eficiente e lucrativa sua campanha de marketing de influenciadores será. Usamos IA preditiva para calcular KPIs críticos, como EMV, ROI, CPE e CPM, além de ER e alcance, é claro.
Verifique regularmente, pois constantemente introduzimos novas ferramentas e recursos e melhoramos os atuais.
