¿Qué métodos y algoritmos respaldan los datos de HypeAuditor?

Obtén más información sobre los algoritmos de aprendizaje profundo que utilizamos para proporcionar información sobre la audiencia de los influencers, detecta actividad de fraude y encuentra influencers perfectos para las campañas de marketing.
Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

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Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural o PLN es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a los ordenadores a comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. PLN se basa en muchas disciplinas, incluidas las ciencias informáticas y la lingüística computacional, en su búsqueda por llenar el vacío entre la comunicación humana y la comprensión del ordenador.

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Visión informática

La visión informática es un campo de IA que entrena a los ordenadores para interpretar y comprender el mundo visual. Utilizando imágenes digitales de cámaras y vídeos y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar objetos con precisión, y luego reaccionar ante lo que "ven".

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Además de aprendizaje profundo, KNN, Native Bayes y mucho más.

¿Cómo detectar una audiencia de baja calidad?

Para detectar una audiencia de baja calidad, HypeAuditor utiliza un modelo ML especialmente entrenado que se basa en el conjunto de algoritmos de aprendizaje automático y utiliza más de 53 patrones para detectar cuentas sospechosas. Como resultado, detecta el 95,5% de toda la actividad de fraude conocida, con una tasa media de error de 0,73%.

¿Cómo detectar una audiencia de baja calidad?
¿Cómo se analiza la autenticidad de los comentarios?

¿Cómo analizar la autenticidad de los comentarios?

HypeAuditor se basa en un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural de vanguardia, para ejecutar un análisis sintáctico y semántico, para derivar el significado de los lenguajes humanos, lo que ayuda a analizar la autenticidad de los comentarios. El algoritmo también verifica las cuentas, en busca de patrones y comportamientos sospechosos que haya presenciado en bots y otras cuentas de baja calidad.

¿Cómo detectar el género y la edad de la audiencia?

Con la ayuda de métodos de visión informática, HypeAuditor entiende el contenido de las imágenes y detecta el género y la edad de audiencia. Esto ayuda a los anunciantes a apuntar mejor y hacer que sus campañas sean más diversas.

¿Cómo detectar el género y la edad de la audiencia?
¿Cómo identificar los intereses de la audiencia?

¿Cómo identificar los intereses de la audiencia?

Para identificar los intereses de la audiencia, HypeAuditor utiliza un conjunto de algoritmos de clasificación basados ​​en una medida de similitud (incluidos KNN, Native Bayes y BM25).

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