Quelles méthodes et algorithmes se trouvent derrière les données de HypeAuditor ?

Apprenez-en plus sur les algorithmes poussés que nous utilisons pour vous apporter des informations sur le public des influenceurs, détecter les activités frauduleuses, et trouver les influenceurs parfaits pour vos campagnes marketing.
Apprentissage automatique

Le Machine Learning est une méthode d'analyse de données qui automatise la construction d'un modèle analytique. C'est une branche de l'IA basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre grâce aux données, identifier des tendances, et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.

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Traitement automatique du langage naturel

Le Traitement automatique du langage naturel ou Natural Language Processing (NLP) est une branche de l'IA qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et manipuler le langage humain. Le NLP découle de disciplines comme l'informatique et la linguistique informatique, dans le but de rallier la communication humaine et la compréhension des ordinateurs.

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Vision par ordinateur

La Vision par ordinateur est un domaine de l'IA qui apprend aux ordinateurs à interpréter et comprendre le monde visuel. En utilisant des images numériques des caméras et des vidéos, les machines peuvent identifier et classifier les objets, puis réagir à ce qu'elles "voient".

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Ainsi que le deep learning, la méthode des k plus proches voisins, la classification naïve bayésienne, et plein d'autres.

Comment détectez-vous un public de mauvaise qualité ?

Pour détecter un public de mauvaise qualité, HypeAuditor utilise un modèle de Machine Learning spécialement formé, basé sur l'ensemble des algorithmes de machine learning et utilise plus de 53 modèles pour détecter les comptes suspects. Ainsi, il détecte 95,5% des activités frauduleuses connues, avec un taux d'erreur de 0,73%.

Comment détectez-vous un public de mauvaise qualité ?
Comment analysez-vous l'authenticité des commentaires ?

Comment analysez-vous l'authenticité des commentaires ?

HypeAuditor s'appuie sur des algorithmes de pointe de traitement automatique du langage naturel pour réaliser une analyse syntaxique et sémantique, permettant d'analyser l'authenticité des commentaires. L'algorithme étudie également les comptes pour identifier des attitudes suspectes qu'il a déjà vu avec des bots et d'autres comptes de basse qualité.

Comment détectez-vous l'âge et le genre du public ?

Grâce à des méthodes de vision par ordinateur, HypeAuditor comprend le contenu des images et détecte l'âge et le genre du public. Cela aide les annonceurs à mieux cibler et à diversifier leurs campagnes.

Comment détectez-vous l'âge et le genre du public ?
Comment identifiez-vous les centres d'intérêts du public ?

Comment identifiez-vous les centres d'intérêts du public ?

Pour identifier les centres intérêts du public, HypeAuditor utilise des algorithmes de classification basés sur une mesure de similitude (méthode des k plus proches voisins, classification naïve bayésienne et BM25).

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