Cómo funciona la tecnología de Influencity

Obtén más información sobre nuestras tecnologías de IA y aprendizaje automático y cómo las utilizamos para ofrecerte nuestras más de 20 métricas de perfiles de influencers.

¿Cómo recopila Influencity los datos?

Influencity aprovecha el poder de la Inteligencia Artificial (IA) para entender el contenido de las publicaciones e interacciones de un influencer. No nos basamos en un solo punto de referencia, como el reconocimiento facial o de imágenes, sino que tenemos en cuenta una amplia gama de datos públicos como las presentaciones, los textos, los comentarios, las etiquetas de ubicación y los hashtags, y entrenamos el aprendizaje automático que impulsa la plataforma Influencity para detectar datos demográficos, el lenguaje e incluso las cuentas fraudulentas. 

Los datos de Influencity provienen de bases de datos externas. Utilizamos tanto fuentes públicas, como el Instituto Nacional de Estadística (INE), la Oficina del Censo de Estados Unidos y el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática de México (INEGI), como privadas. Al reunir toda esta información y cotejar todos los puntos de datos disponibles, Influencity proporciona a los clientes una visión completa de: 

• La ubicación de un influencer y su audiencia.
• Datos demográficos del influencer y de la audiencia, como el rango de edad y el género.
• La calidad de los seguidores de un influencer.
• La etnia de la audiencia.
• Otros datos del influencer y de la audiencia, como el idioma que hablan, los intereses y la afinidad de marca.

¿Cómo detectamos la ubicación de un influencer?

Para identificar la ubicación de un influencer, utilizamos lo siguiente:

1. Etiquetas de ubicación en las publicaciones de Instagram: esto se aplica no solo a las ciudades, sino también a los restaurantes, museos y lugares de interés de cada ciudad. Por ejemplo, una imagen de un plato etiquetado en un restaurante de moda en París se asociará a esta ciudad. En el caso de TikTok y YouTube, utilizamos las etiquetas de ubicación para determinar el país. 
2. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): esta tecnología de vanguardia ayuda a los ordenadores a escanear e interpretar el lenguaje humano. Su uso permite a Influencity "leer" todos los datos públicos de la presentación del perfil de un influencer, la sección "About" de YouTube, los textos, los comentarios y los hashtags. Aquí van algunos ejemplos de lo que la PNL puede hacer:
   
   - Leer el texto de las presentaciones de los perfiles de Instagram y TikTok y de las secciones "About" de YouTube: se refiere al espacio de texto libre de un perfil en el que los influencers pueden describirse a sí mismos. A menudo, incluirán su ubicación en esta sección e Influencity lo detectará mediante la tecnología PNL.
   
   - Hashtags - Podemos leer y organizar los hashtags relacionados con los países y, en el caso de Instagram, con las ciudades. Esto incluye hashtags de restaurantes, lugares emblemáticos, puntos de interés, etc.  
   
   
3. Reconocimiento de imágenes - Esta rama de la IA permite a los ordenadores "ver" las imágenes como lo harían los humanos y luego clasificarlas según su contenido. Por ejemplo, si un influencer sube una foto con la torre Eiffel de fondo, esta foto se asociará con París.

Por poner un ejemplo, un influencer puede tener "París" en su presentación de Instagram o en la sección "About" de YouTube. Este punto de datos se ponderará más que una sola foto con la ubicación etiquetada como París. Del mismo modo, 6 meses de publicaciones con etiquetas de ubicación en varios restaurantes y museos de París tendrían más peso que una sola publicación con un #hashtag de París. De esta manera diferenciamos entre un influencer que realmente vive en una ciudad y otro que solo está de visita. 

¿Cómo detectamos los datos demográficos de los influencers y de la audiencia?

Con la ayuda del reconocimiento facial y de imágenes, Influencity puede "ver" el contenido de las imágenes para detectar el género y el rango de edad del influencer y de la audiencia. Al igual que los humanos analizan los perfiles y reconocen el género y la edad aproximada de un influencer, nuestra tecnología puede interpretar el contenido de una imagen y clasificarla en consecuencia.

Además, Influencity utiliza PNL para interpretar el texto de todas las presentaciones, publicaciones y comentarios públicos. Tenemos en cuenta datos como el @usuario de un influencer o el nombre de su canal de YouTube (si es un nombre masculino o femenino) y los pronombres (él, ella, ellos) asociados a el perfil de un influencer en concreto. 

Lo mismo ocurre con la edad. Por ejemplo, si un influencer sube una foto con el texto "celebrando mi 25 cumpleaños en Miami", la tecnología PNL lo leería igual que un humano y asociaría a este influencer con el rango de edad de 25 a 34 años. 

Como con la métrica de localización, Influencity triangula cuidadosamente los datos para reducir el margen de error. Por ejemplo, el reconocimiento facial puede tener un margen de error, cuando un perfil no tiene muchas fotos de la cara del usuario. Sin embargo, si este influencer resulta que tiene el nombre de Amy en su presentación y en su nombre de usuario, entonces este margen de error disminuye. Cuantas más fotos y puntos de datos incluyamos, más se reducirá este margen de error.

¿Cómo detectamos los perfiles falsos o los bots?

Para entender cómo detectamos los perfiles falsos y los bots, primero es importante entender cómo funcionan. Los bots se crean para imitar la actividad humana en línea y suelen producirse a gran escala. Como los bots se crean en lotes grandes, suelen tener la misma programación y, por tanto, el mismo comportamiento en línea. 

Al igual que un humano podría ver una cuenta falsa y considerarla sospechosa, la IA de Influencity puede detectar estos patrones mediante ingeniería inversa y utilizar esta información para identificar cuentas falsas. 

Estas son algunas de las cosas que nuestra IA se encargará de buscar:

1. Información del perfil: una cuenta falsa puede no tener una foto de perfil o tener un nombre extraño, como una serie de números y letras. 
2. Número de seguidores y seguidos: Los bots propician acciones masivas y seguirán a un montón de perfiles. Es posible que todos se sigan entre sí y tengan pocos seguidores auténticos propios.
3. El número de publicaciones: Como en el caso anterior, un grupo de bots puede tener las mismas 3 fotos en su perfil y les gustarán las publicaciones del resto. Aunque pueden estar en "activo" en línea, no suben contenido auténtico de forma regular como lo haría un usuario real.  
4. Autenticidad de los comentarios: utilizamos la PNL para realizar análisis semánticos y sintácticos de los comentarios de una publicación. Los patrones de comentarios sospechosos y repetitivos se asocian a una baja calidad de los seguidores.
5. Enlaces de spam: un perfil falso puede tener enlaces a sitios web de spam en su presentación, textos y comentarios.  

¿Quieres saber más? Lee todo sobre nuestra métrica de calidad de los seguidores para ver cómo puede ayudarte a identificar a los influencers con los seguidores más auténticos. 

¿Cómo detecta Influencity las cuentas inactivas?

A diferencia de los bots o los perfiles falsos, los seguidores inactivos fueron creados por personas reales y puede que simplemente hayan perdido el acceso a esa cuenta o hayan decidido dejar de usarla. Podemos detectar estas cuentas analizando su interacción con otros usuarios. Si no ha habido actividad como "me gusta", comentarios o nuevas publicaciones en los últimos 6 meses, este perfil se considerará inactivo y no será útil para tu estrategia de marketing de influencers.

¿Cómo detecta Influencity la etnia de la audiencia?

Utilizamos un sistema de reconocimiento facial e imágenes para proporcionar a nuestros usuarios datos agregados sobre la etnia de la audiencia. 

¿Cómo reconoce Influencity el idioma?

Nos basamos en un algoritmo de Procesamiento del Lenguaje Natural para analizar los datos de las presentaciones, las publicaciones y los comentarios e identificar el lenguaje utilizado. El algoritmo de PNL es 100% preciso, lo que facilita el filtrado preciso de tus influencers y de tu audiencia por idioma. 

¿Cómo identificamos la afinidad de marca, los intereses y los temas de contenido?

Influencity utiliza la IA y la tecnología PNL para interpretar los datos de las imágenes, los textos y los hashtags y, a continuación, clasifica los contenidos en función de esta información. Si un influencer menciona una marca en una publicación o interactúa con su página, esto contaría como afinidad de marca. Otro ejemplo de esto es nuestra capacidad para identificar logotipos; si un influencer sube una foto sosteniendo una taza de Starbucks con el logotipo claramente visible, podemos identificarlo y esta marca se asociará con este influencer en nuestra plataforma. 

Lo mismo ocurre con los intereses y los temas de contenido. Si un influencer sube una foto haciendo yoga, el reconocimiento de imágenes lo entenderá y el término "yoga" se añadirá a los intereses y temas relacionados con ese perfil. Si un influencer publica platos de comida y etiqueta a los restaurantes, se le clasificaría como foodie. Si quieres saber más sobre nuestro filtro de intereses y cómo utilizarlo, haz clic aquí. 

¿Qué precisión tienen los datos de Influencity?

Nuestros datos se basan en la triangulación de unos 100 puntos de datos diferentes. Mediante un cotejo constante de nuestra información, hemos garantizado una tasa de precisión mínima del 95% en cada métrica, alcanzando una precisión del 99% en muchas de ellas y del 100% en algunas, como el género.  

¿Cómo respeta Influencity las leyes de privacidad?

Nuestra plataforma recoge datos agregados y no asocia información específica identificable con un influencer. Es decir, si bien podemos conocer la edad y los intereses de un influencer con sede en Londres, no asociamos el nombre de este influencer con esta información. 

Solo utilizamos datos identificables en estos tres casos:

1. Cuando hay un interés legítimo.
2. Cuando Influencity actúa como subprocesador de datos en nombre de nuestros clientes.
3. Cuando contamos con el consentimiento explícito de un cliente.