Welche Methoden und Algorithmen stehen hinter den HypeAuditor Daten?
Erfahren Sie mehr über die Deep-Learning-Algorithmen, mit denen wir Einblicke in die Zielgruppe der Influencer geben, Betrugsaktivitäten erkennen und die perfekten Influencer für Marketingkampagnen finden.
Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Methode zur Datenanalyse, die die Erstellung analytischer Modelle automatisiert. Es ist ein Zweig der KI, der auf der Idee basiert, dass Systeme mit minimalem menschlichem Eingriff aus Daten lernen, Muster identifizieren und Entscheidungen treffen können.

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Maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache

Maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache oder NLP ist ein Zweig der KI, der Computern hilft, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. NLP stützt sich auf viele Disziplinen, einschließlich Informatik und Computerlinguistik, um die Lücke zwischen menschlicher Kommunikation und Computerverständnis zu schließen.

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Сomputer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der KI, in dem Computer darin geschult werden, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Mithilfe digitaler Bilder von Kameras und Videos sowie Deep-Learning-Modellen können Maschinen Objekte genau identifizieren und klassifizieren - und dann auf das reagieren, was sie „sehen“.

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Genau wie Deep Learning, KNN, Naive Bayes und vielen mehr.

Wie erkennt man eine Zielgruppe von geringer Qualität?

Um eine Zielgruppe mit geringer Qualität zu erkennen, verwendet HypeAuditor ein speziell geschultes ML-Modell, das auf dem Ensemble maschineller Lernalgorithmen basiert und über 53 Muster verwendet, um verdächtige Konten zu erkennen. Infolgedessen werden 95,5% aller bekannten Betrugsaktivitäten mit einer mittleren Fehlerrate von 0,73% festgestellt.

Wie erkennt man eine Zielgruppe von geringer Qualität?
Wie analysiert man die Authentizität vom Kommentar?

Wie analysiert man die Authentizität von Kommentaren?

HypeAuditor stützt sich auf modernste Algorithmen zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache, um eine syntaktische und semantische Analyse durchzuführen und die Bedeutung menschlicher Sprachen abzuleiten, um die Authentizität von Kommentaren zu analysieren. Der Algorithmus überprüft Konten auch auf verdächtige Muster und Verhaltensweisen, die bei Bots und anderen Konten mit geringer Qualität festgestellt wurden.

Wie erkennt man Alter und Geschlecht der Zielgruppe?

Mithilfe von Computer-Vision-Methoden versteht HypeAuditor den Inhalt von Bildern und erkennt Alter und Geschlecht der Zielgruppe. Dies hilft Werbetreibenden, Zielgruppen besser zu erreichen und ihre Kampagnen vielfältiger zu gestalten.

Wie erkennt man Alter und Geschlecht der Zielgruppe?
Wie identifiziert man die Interessen der Zielgruppe?

Wie identifiziert man die Interessen der Zielgruppe?

Um die Interessen der Zielgruppe zu identifizieren, verwendet HypeAuditor eine Reihe von Klassifizierungsalgorithmen, die auf einem Ähnlichkeitsmaß basieren (einschließlich KNN, Native Bayes und BM25).

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