Verstehen, wie die Influencity-Technologie funktioniert

Erfahre mehr über unsere KI- und Machine Learning-Technologien und wie wir sie nutzen, um dir unsere 20+ Influencer-Profilmetriken zu liefern.

Wie sammelt Influencity Daten?

Influencity nutzt die Kraft der Künstlichen Intelligenz (KI), um den Inhalt der Posts und Interaktionen eines Influencers zu verstehen. Wir verlassen uns nicht nur auf einen Datenpunkt wie Gesichts- oder Bilderkennung, sondern berücksichtigen eine Vielzahl öffentlicher Daten wie Biografien, Bildunterschriften, Kommentare, Standort-Tags und Hashtags und trainieren das maschinelle Lernen, das hinter der Influencity-Plattform steht, um demografische Merkmale, Sprache und sogar betrügerische Accounts zu erkennen. 

Die Daten von Influencity stammen aus externen Datenbanken. Wir verwenden sowohl öffentliche Quellen, wie das spanische Statistikamt (INE), das United States Census Bureau und das mexikanische Nationale Institut für Statistik, Geografie und Informatik (INEGI), als auch private Quellen. Indem Influencity all diese Informationen zusammenführt und alle verfügbaren Datenpunkte miteinander abgleicht, erhalten die Kunden ein umfassendes Bild: 

• Der Standort eines Influencers und seiner Zuschauer.
• Demografische Daten der Influencer und der Zuschauer, wie Alter und Geschlecht.
• Die Qualität der Follower eines Influencers.
• Ethnische Herkunft.
• Weitere Informationen zu Influencern und Zielgruppen wie gesprochene Sprache, Interessen und Markenaffinität.

 

 

Wie erkennen wir den Standort eines Influencers?

Um den Standort eines Influencers zu ermitteln, verwenden wir Folgendes:

1. Standort-Tags in Instagram-Posts - Das gilt nicht nur für Städte, sondern auch für Restaurants, Museen und wichtige Sehenswürdigkeiten in jeder Stadt. Zum Beispiel wird das Bild einer Mahlzeit in einem trendigen Restaurant in Paris mit dieser Stadt in Verbindung gebracht. Für TikTok und YouTube haben wir Standort-Tags verwendet, um das Land zu bestimmen. 
2. Natural Language Processing (NLP) - Diese Spitzentechnologie hilft Computern, menschliche Sprache zu scannen und zu interpretieren. Damit kann Influencity alle öffentlichen Daten aus der Profil-Bio, dem YouTube About-Bereich, den Bildunterschriften, Kommentaren und Hashtags eines Influencers „lesen“. Hier sind einige Beispiele dafür, was NLP leisten kann:
   
   - Lies den Text in den Bios der Instagram- und TikTok-Profile und in den YouTube-Überschriften - Das ist der freie Textbereich in einem Profil, in dem sich Influencer selbst beschreiben können. Oft geben sie in diesem Abschnitt ihren Standort an und Influencity erkennt dies mithilfe von NLP.
   
   - Hashtags - Wir können Hashtags lesen und sortieren, die sich auf Länder und, im Fall von Instagram, auf Städte beziehen. Dazu gehören Hashtags von Restaurants, Sehenswürdigkeiten, Points of Interest usw.  
   
   
3. Bilderkennung - Dieser Zweig der KI ermöglicht es Computern, Bilder so zu „sehen“, wie es Menschen tun würden, und sie dann nach ihrem Inhalt zu klassifizieren. Wenn ein Influencer zum Beispiel ein Foto mit dem Eiffelturm im Hintergrund hochlädt, wird dieses Foto mit Paris in Verbindung gebracht.

Influencity sammelt alle oben genannten Datenpunkte und trianguliert sie, um den Standort eines Influencers mit größtmöglicher Genauigkeit zu bestimmen. Außerdem werden einige Datenpunkte je nach ihrer Relevanz stärker gewichtet. 

Ein Beispiel: Ein Influencer hat vielleicht „Paris“ in seiner Instagram-Bio oder in seiner YouTube-Überschrift. Dieser Datenpunkt wird stärker gewichtet als nur ein Bild mit dem Ort Paris. Ebenso hätten 6 Monate lang Posts mit Location-Tags in verschiedenen Restaurants und Museen in Paris mehr Gewicht als ein einziger Post mit einem Paris #Hashtag. So unterscheiden wir zwischen einem Influencer, der tatsächlich in einer Stadt lebt, und einem, der nur zu Besuch ist. 

Wie erkennen wir demografische Merkmale von Influencern und Zuschauern?

Mithilfe von Gesichts- und Bilderkennung kann Influencity den Inhalt von Bildern „sehen“, um Geschlecht und Alter der Influencer und der Zuschauer zu erkennen. So wie Menschen Profile scannen und das Geschlecht und das ungefähre Alter eines Influencers erkennen, kann unsere Technologie den Inhalt eines Bildes verstehen und es entsprechend sortieren.

Darüber hinaus nutzt Influencity NLP, um den Text in allen öffentlichen Biografien, Posts und Kommentaren zu interpretieren. Wir berücksichtigen Datenpunkte wie den @handle eines Influencers oder den Namen seines YouTube-Kanals (egal, ob es sich um einen männlichen oder weiblichen Namen handelt) und die Pronomen (sein, ihr, sie), die mit einem bestimmten Influencer-Profil verbunden sind. 

Das Gleiche gilt für das Alter. Wenn zum Beispiel ein Influencer ein Foto mit einer Bildunterschrift wie „Ich feiere meinen 25. Geburtstag in Miami“ hochlädt, würde NLP dies genauso lesen wie ein Mensch und diesen Influencer mit der Altersgruppe 25-34 assoziieren. 

Wie bei der Standortmetrik werden die Daten von Influencity sorgfältig trianguliert, um die Fehlerspanne zu verringern. Zum Beispiel kann die Gesichtserkennung eine Fehlermarge haben - zum Beispiel, wenn ein Profil nicht viele Bilder vom Gesicht des Nutzers enthält. Wenn dieser Influencer dann aber den Namen Amy in seiner Biografie und seinem Handle hat, verringert sich diese Fehlermarge. Je mehr Fotos und Datenpunkte wir einbeziehen, desto mehr verringert sich diese Fehlermarge.

Wie können wir gefälschte Profile oder Bots erkennen?

Um zu verstehen, wie wir gefälschte Profile und Bots erkennen, ist es zunächst wichtig zu verstehen, wie sie funktionieren. Bots werden erstellt, um menschliche Aktivitäten im Internet zu imitieren, und werden normalerweise in großem Umfang produziert. Da Bots in großen Mengen erstellt werden, haben sie in der Regel die gleiche Programmierung und damit auch das gleiche Online-Verhalten. 

So wie ein Mensch einen gefälschten Account sehen und verdächtig finden könnte, kann die Influencity-KI diese Muster durch Reverse Engineering erkennen und diese Informationen nutzen, um gefälschte Accounts zu identifizieren. 

Hier sind einige der Dinge, auf die unsere KI achten wird:

1. Profilinformationen - Ein gefälschtes Konto hat vielleicht kein Profilbild oder einen seltsamen Namen, der aus einer Reihe von Zahlen und Buchstaben besteht. 
2. Verhältnis von Followern zu Followern - Bots bevorzugen Massenaktionen und folgen einer Vielzahl von Profilen. Sie mögen sich alle gegenseitig folgen und haben selbst nur wenige authentische Follower.
3. Die Anzahl der Posts - Ähnlich wie oben, kann eine Gruppe von Bots die gleichen 3 Fotos auf ihrem Profil haben und sich gegenseitig die Posts der anderen mögen. Auch wenn sie online „aktiv“ sind, laden sie nicht regelmäßig authentische Inhalte hoch, wie es ein echter Nutzer tun würde.  
4. Kommentarauthentizität - Wir nutzen NLP, um semantische und syntaktische Analysen der Kommentare eines Beitrags durchzuführen. Verdächtige und sich wiederholende Kommentarmuster werden mit einer niedrigen Follower-Qualität in Verbindung gebracht.
5. Spam-Links - Ein gefälschtes Profil kann Links zu Spam-Websites in seiner Biografie, seinen Bildunterschriften und Kommentaren enthalten.  

Willst du mehr wissen? Lies alles über unsere Follower-Qualitäts-Metrik und erfahre, wie sie dir helfen kann, Influencer mit den authentischsten Followern zu identifizieren. 

Wie erkennt Influencity inaktive Konten?

Im Gegensatz zu Bots oder gefälschten Profilen wurden inaktive Follower von echten Menschen erstellt, die vielleicht nur den Zugang zu dem Konto verloren oder beschlossen haben, es nicht mehr zu nutzen. Wir können diese Accounts aufspüren, indem wir ihre Interaktion mit anderen Nutzern analysieren. Wenn es in den letzten 6 Monaten keine Aktivitäten wie Likes, Kommentare oder neue Posts gab, wird dieses Profil als inaktiv eingestuft und ist für deine Influencer-Marketingstrategie nicht von Nutzen.

Wie erkennt Influencity die Ethnizität der Zuschauer/innen?

Wir verwenden Gesichts- und Bilderkennung, um unseren Nutzern aggregierte Daten über die ethnische Zugehörigkeit der Zuschauer zu liefern. 

Wie erkennt Influencity die Sprache?

Wir verwenden einen Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Bio-, Post- und Kommentardaten zu analysieren und die verwendete Sprache zu identifizieren. Der NLP-Algorithmus ist 100 % genau und macht es einfach, deine Influencer und Zuschauer präzise nach Sprache zu filtern. 

Wie können wir Markenaffinität, Interessen und Inhaltsthemen identifizieren?

Influencity nutzt KI und NLP, um Daten aus Bildern, Bildunterschriften und Hashtags zu interpretieren und Inhalte entsprechend dieser Informationen zu klassifizieren. Wenn ein Influencer eine Marke in einem Posting erwähnt oder mit ihrer Seite interagiert, wird dies als Markenaffinität gewertet. Ein weiteres Beispiel dafür ist unsere Fähigkeit, Logos zu erkennen. Wenn ein Influencer ein Foto mit einer Starbucks-Tasse hochlädt, auf der das Logo deutlich zu sehen ist, können wir dies erkennen und die Marke wird auf unserer Plattform mit dem Influencer in Verbindung gebracht. 

Das Gleiche gilt für Interessen und Inhaltsthemen. Wenn ein Influencer ein Foto hochlädt, auf dem er Yoga macht, wird die Bilderkennung dies erkennen und der Begriff „Yoga“ wird zu den Interessen und Themen hinzugefügt, die mit diesem Profil verbunden sind. Wenn ein Influencer Teller mit Essen postet und Restaurants taggt, wird er als Foodie kategorisiert. Erfahre hier über unseren Interessenfilter und wie du ihn verwendest. 

Wie genau sind die Influencity-Daten?

Unsere Daten beruhen auf der Triangulation von rund 100 verschiedenen Datenpunkten. Durch die ständige Gegenprüfung unserer Informationen garantieren wir eine Mindestgenauigkeit von 95 % bei jeder Metrik und erreichen bei vielen davon eine Genauigkeit von 99 % und bei einigen, wie dem Geschlecht, sogar 100 %.  

Wie respektiert Influencity die Datenschutzgesetze?

Unsere Plattform sammelt aggregierte Daten und verknüpft keine spezifischen identifizierbaren Informationen mit einem Influencer. Das heißt, dass wir zwar das Alter und die Interessen eines Influencers aus London kennen, aber nicht den Namen dieses Influencers mit diesen Informationen in Verbindung bringen. 

Wir verwenden nur in diesen beiden Fällen identifizierbare Daten:

1. Wenn es ein berechtigtes Interesse gibt.
2. Wenn Influencity als Unterverarbeiter von Daten im Auftrag unserer Kunden handelt.
3. Wenn wir die ausdrückliche Zustimmung eines Influencers haben.