如今的数字营销早已进入了一个数据爆炸的时代，营销人员每天都要处理海量的信息，没有人工智能的加持，这几乎是无法完成的任务。市面上的所有工具或多或少都采用了机器学习、算法等技术，HypeAuditor 也不例外。
为了实现“让红人营销更加透明高效”的使命，HypeAuditor 早在多年前就开始在平台中融入 AI 技术。在本文中，我们将带你了解平台中基于最新技术开发的功能，并分享我们背后的技术逻辑。
使用 AI 计算观众质量评分（AQS）
虽然 AQS 是 Instagram 和 TikTok 创作者报告的一个重要部分，但我们单独讨论它，因为这是品牌评估红人质量的关键指标之一。
AQS 是 HypeAuditor 独有的指标。它利用 AI 分析 Instagram 和 TikTok 红人的受众和互动真实性。该指标将红人账户的质量从 1 到 100 进行评分，1 分为较差，100 分为优秀。
对于 Instagram 创作者，AQS 的计算考虑互动率、粉丝中真实用户的比例、粉丝和关注增长情况以及评论的真实性。对于 TikTok 创作者，则结合其过去 30 天的粉丝增长情况、互动率和评论率进行计算。
AQS 得分在 90 分及以上的红人被评为“优秀（Excellent）”；得分在 80 到 89 之间的为“非常好（Very good）”；得分在 60 到 79 之间的为“良好（Good）”。
得分在 40 到 59 之间的为“一般（Average）”，而得分在 25 到 39 之间的为“需要改进（Could be improved）”。最后，得分低于 25 的被标记为“较低（Low）”。
AI 协助生成红人报告
我们使用多种 AI 技术来分析红人并生成详细报告。
观众和互动真实性
我们通过多种方法来评估和检查观众与互动的真实性。在观众方面，我们使用计算机视觉 AI 检查图像和头像。我们分析个人简介和内容收到的评论类型。我们的机器学习模型经过训练，可识别账户上的 53 种行为模式。我们可以成功检测到 95% 的欺诈行为，并将机器人账号标记为可疑。
红人欺诈仍然是红人营销中的一个敏感话题，许多公司因此犹豫是否参与其中。为了让客户安心，HypeAuditor 在欺诈检测方面处于行业领先地位。我们应用机器学习算法，将账户的历史互动和粉丝增长数据与当前活动进行对比。粉丝数量或观众互动的剧烈变化可能意味着使用了自动化服务。
我们的算法还分析评论的相关性和质量。简短通用的评论、表情符号的过度使用，以及与帖子内容无关的评论，都是主要的警示信号。
观众人口统计
机器学习和计算机视觉分析用户的个人简介、姓名和帖子（包括图像）。这些信息帮助我们识别用户的性别和所在地，并估算其年龄。语言检测模型可以识别他们使用的语言。在为用户定义兴趣类别时，我们还会考虑其与其他账号的互动行为。
情感分析
我们的 AI 驱动的情感分析功能会研究用户评论，并将其分为三类：正面、负面和中性。我们将表达快乐、喜悦和对话题认同的评论标记为正面；表达悲伤、愤怒或反对的评论归类为负面；无法识别出情绪意义的评论则归类为中性。
在分析评论时，首先由语言检测模型识别语言，然后使用自然语言处理（NLP）技术对评论进行分析。NLP 判断评论为正面或负面的概率。此外，我们还使用表情符号情感识别模型，以更准确识别评论的特性。
价格预估
我们会根据红人的所在地区、粉丝数量和互动水平提供价格预估。我们使用基于市场价值训练的机器学习模型，为不同内容类型（如 Instagram 的帖子或故事）计算价格范围。当然，实际价格会因合作的长度和复杂度而有所不同。
广告表现
我们使用机器学习技术对比红人带品牌和不带品牌的内容在互动表现上的差异。广告表现分析能帮助企业了解红人推广在合作中的实际效果。
品牌安全
品牌安全分析包括对红人帖子进行细致检查。它可以识别任何可能对品牌构成威胁的有害、风险或可疑内容。
文本：品牌安全分析使用 NLP 理解帖子的含义和语境。NLP 会将整段文字分解为单词，并分析它们之间的关系。在这一过程中，系统会识别人名、物体、地点和组织。这对于识别攻击特定人群或团体的负面内容至关重要。
情绪：通过内容情绪分析，我们可以识别出负面情绪——有时是敌意情绪——例如仇恨言论、暴力或霸凌。
图像：我们使用计算机视觉 AI 对照片、图像和视频中的暴力或露骨内容进行识别。该技术可检测武器、血迹、裸露等元素。高级计算机视觉还能识别被篡改或伪造（deepfake）的图像。
AI 驱动的红人搜索
筛选器：我们的 AI 搜索工具允许企业根据多项指标精准筛选红人。通过 NLP，我们可以识别红人及其观众的语言和内容类别。通过对头像和图像的计算机视觉分析，我们能够识别其兴趣和性别。AI 技术还能帮助我们确定创作者及其粉丝所处的国家。
小众搜索：我们在新推出的小众搜索功能中使用了上述系统。与依赖关键词的搜索方式不同，小众搜索同时评估文字和图像。得益于 NLP，我们可以识别使用同义词的创作者。同时，通过 NLP 和图像分析，我们可以在不同国家找到所属领域的小众红人。
红人相似推荐工具
HypeAuditor 的 Lookalike 工具利用 AI 和机器学习评估红人的内容、类别、互动数据以及观众画像和行为。基于所收集的信息，系统创建模板，用于寻找相似红人。该工具可帮助品牌扩展营销活动，识别其他国家的相似红人，或本地的中小型创作者。
AI 优化的媒体投放计划
即便是经验丰富的团队，在没有效果预测的情况下发起营销活动也存在巨大风险。为了向利益相关方争取预算，营销团队必须收集大量数据并进行计算。媒体投放计划功能大大减轻了团队负担，自动完成这些工作。因此，它帮助企业和营销人员预估红人营销活动的效率和盈利性。我们使用预测型 AI 计算关键指标，例如 EMV、ROI、CPE、CPM，以及互动率和覆盖率。
请定期查看我们的更新内容，因为我们不断推出新功能，同时持续优化现有工具。
