Comment détecter les faux abonnés ou les faux influenceurs

Découvrez comment Influencity identifie les faux comptes ou les comptes inactifs.

Influencity se sert du traitement automatique des langues et de la technologie de reconnaissance d'image pour identifier les comptes qui ne sont pas utiles à votre stratégie de marketing d'influence. 

Traitement automatique des langues 

Cette branche de l'IA permet à un ordinateur de lire toutes les légendes et tous les commentaires publics d'un profil. Tel un utilisateur réel, notre technologie examine un profil et peut identifier certains « signaux d’alerte », notamment :

  • Les textes de type « spam » qui ne semblent pas naturels, compte tenu du contexte.
  • Les commentaires répétitifs laissés par des profils similaires. En effet, les bots de réseaux sociaux sont souvent créés par lots programmés pour avoir le même comportement. Ainsi, des groupes de bots peuvent interagir de manière répétitive avec un certain profil ou avec les profils des autres.  
  • Le partage excessif de liens. Comme pour le point précédent, les bots sont souvent créés pour faire passer un message, ce qu'ils font en partageant des liens et des commentaires. 
  • L’absence de publications récentes. Si le dernier post remonte à plus de 6 mois, il s'agit probablement d'un utilisateur peu fréquent ou inactif qui ne verra pas vos messages sponsorisés.

Note : les bots sont des programmes informatiques conçus pour imiter l'activité humaine en ligne. 

Technologie de reconnaissance d'images

Un faux profil n’a parfois pas de photo de profil, et les bots créés dans un même lot peuvent avoir exactement la même photo importée sur plusieurs comptes. 

Identifier manuellement ces comptes est un processus très chronophage. Il faut parcourir la liste des abonnés d'un influenceur et analyser chaque profil un par un. Heureusement, l'un des nombreux avantages qu'offre Influencity est la possibilité de recouper tous ces profils et d'identifier les comportements et les modèles énumérés ci-dessus. Ces informations sont ensuite compilées dans l’indicateur de qualité des abonnés de votre IRM. 

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