Comprendre comment fonctionne la technologie d'Influencity

Apprenez-en davantage sur nos technologies d'IA et d'apprentissage automatique et sur la manière dont nous les utilisons pour vous fournir nos plus de 20 indicateurs de profils d'influenceurs.

Comment Influencity collecte-t-il les données ?

Influencity exploite la puissance de l'intelligence artificielle (IA) pour appréhender le contenu des publications et des interactions d'un influenceur. Nous ne nous appuyons pas sur un seul point de données, comme la reconnaissance faciale ou d'image, nous prenons en compte un large éventail de données publiques comme les bios, les légendes, les commentaires, les balises de localisation et les hashtags et entraînons l'apprentissage automatique qui se cache derrière la plateforme Influencity à détecter les données démographiques, la langue et même les comptes frauduleux. 

Les données d'Influencity proviennent de bases de données externes. Nous utilisons à la fois des sources publiques, comme l'Institut national de statistique espagnol (INE), le Bureau du recensement des États‑Unis et l'Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) mexicain, et des sources privées. En rassemblant toutes ces informations et en recoupant tous les points de données disponibles, Influencity fournit à ses clients une image complète de : 

• La localisation d'un influenceur et de son audience. 
• Des données démographiques de l'influenceur et de son audience, telles que la tranche d'âge et le genre.
• La qualité des abonnés d'un influenceur.
• L’origine ethnique de l’audience.
• Diverses informations sur l'influenceur et son public, comme la langue parlée, les centres d’intérêt et l'affinité avec une marque.

Comment détectons-nous la localisation d'un influenceur ?

Pour identifier l'emplacement d'un influenceur, nous utilisons les éléments suivants :

1. Les balises de localisation dans les posts Instagram : cela s'applique non seulement aux villes, mais aussi aux restaurants, aux musées et aux points de repère importants dans chaque ville. Par exemple, la photo d'un repas tagué dans un restaurant branché de Paris sera associée à cette ville. Pour TikTok et YouTube, nous utilisons des balises de localisation pour identifier le pays. 
2. Le traitement automatique des langues (NLP) : cette technologie de pointe aide les ordinateurs à analyser et à interpréter le langage humain. Cela permet à Influencity de « lire » toutes les données publiques provenant de la bio du profil d'un influenceur, de la section À propos de YouTube, des légendes, des commentaires et des hashtags. Voici quelques exemples de ce que le NLP peut faire :
   
   - Lire le texte des bios de profil Instagram et TikTok et des sections À propos de YouTube (soit l'espace de texte libre dans un profil où les influenceurs peuvent se décrire). Souvent, ils incluent leur localisation dans cette section et Influencity le détecte en utilisant le NLP.
   
   - Lire les hashtags : nous pouvons lire et trier les hashtags liés aux pays et, dans le cas d'Instagram, aux villes. Cela inclut les hashtags de restaurants, de points de repère, de points d'intérêt, etc.  
   
   
3. La reconnaissance d'images : cette branche de l'IA permet aux ordinateurs de « regarder » les images comme le ferait un humain, puis de les classer en fonction de leur contenu. Par exemple si un influenceur charge une photo avec la tour Eiffel en arrière-plan, cette photo sera associée à Paris.

Influencity rassemble tous les points de données susmentionnés et les triangule pour identifier l'emplacement d'un influenceur avec la plus grande précision possible. En outre, certains points de données sont pondérés plus fortement en fonction de leur pertinence. 

Pour vous donner un exemple, un influenceur peut avoir « Paris » dans sa bio Instagram ou dans sa section À propos de YouTube. Ce point de données sera pondéré plus fortement qu'une seule photo dont l'emplacement est tagué « Paris ». De même, 6 mois de publications avec des balises de localisation dans divers restaurants et musées de Paris auront plus de poids qu'un seul post avec un #hashtag Paris. C'est ainsi que nous faisons la différence entre un influenceur qui vit réellement dans une ville et un autre qui ne fait que la visiter. 

Comment détectons-nous les données démographiques des influenceurs et de l'audience ?

Grâce à la reconnaissance faciale et d'image, Influencity peut « visualiser » le contenu des images et détecter le sexe et la tranche d'âge des influenceurs et de l'audience. Tout comme les humains scannent les profils et déterminent le sexe et l'âge approximatif d'un influenceur, notre technologie peut appréhender le contenu d'une image et la trier en conséquence.

En outre, Influencity utilise le NLP pour interpréter le texte de toutes les bios publiques, des posts et des commentaires. Nous prenons en compte des points de données tels que l'@handle d'un influenceur ou le nom de sa chaîne YouTube (s'il s'agit d'un nom masculin ou féminin) et les pronoms (son, sa, ils) associés à un profil d'influenceur particulier. 

Il en va de même pour l'âge. Par exemple, si un influenceur charge une photo accompagnée d'une légende « je fête mon 25e anniversaire à Miami », la NLP la lira comme le ferait un être humain et associera cet influenceur à la tranche d'âge des 25-34 ans. 

Comme pour l’indicateur de localisation, Influencity triangule soigneusement les données pour réduire la marge d'erreur. La reconnaissance faciale présente une marge d'erreur par exemple si un profil contient peu de photos du visage de l'utilisateur. Mais si la bio et le handle de cet influenceur contiennent le nom Amy, cette marge d'erreur diminue. Plus nous incluons de photos et de points de données, plus cette marge d'erreur est réduite.

Comment détectons-nous les faux profils ou les bots ?

Pour comprendre comment nous détectons les faux profils et les bots, il faut d'abord bien comprendre leur fonctionnement. Les bots, créés pour imiter l'activité humaine en ligne, sont généralement produits à grande échelle. Ils ont donc tendance à présenter la même programmation, soit le même comportement en ligne. 

À la manière d’un humain consultant un faux compte et le trouvant suspect, l'IA d'Influencity détecte ces modèles par rétro-ingénierie et utilise ces informations pour identifier les faux comptes. 

Voici quelques-uns des éléments que notre IA recherche :

1. Informations de profil : un faux compte peut ne pas avoir de photo de profil ou un nom étrange, comme une série de chiffres et de lettres. 
2. Ratio abonnés/suivis : les bots privilégient les actions groupées et suivront des tonnes de profils. Ils peuvent tous se suivre les uns les autres et avoir peu d’abonnés authentiques.
3. Le nombre de publications : comme pour le point précédent, un groupe de bots peut utiliser les 3 mêmes photos de profil et liker les publications des autres. Même s'ils sont « actifs » en ligne, ils publient rarement du contenu authentique comme le ferait un véritable utilisateur.  
4. Authenticité des commentaires : nous utilisons le NLP pour effectuer des analyses sémantiques et syntaxiques des commentaires d'une publication. Les modèles de commentaires suspects et répétitifs sont associés à une faible qualité d’abonné.
5. Liens spam : un faux profil peut contenir des liens vers des sites de spam dans sa bio, ses légendes et ses commentaires.  

Vous voulez en savoir plus ? Reportez-vous à notre l’article sur l’indicateur de qualité des abonnés pour voir comment il peut vous aider à identifier les influenceurs ayant l’audience la plus authentique. 

Comment Influencity détecte-t-il les comptes inactifs ?

Contrairement aux bots ou aux faux profils, les abonnés inactifs ont été créés par de vraies personnes, qui ont peut-être perdu l'accès à leur compte ou ont décidé de ne plus l’utiliser. Nous pouvons détecter ces comptes en analysant leur interaction avec d'autres utilisateurs. S'il n'y a pas eu d'activité telle que des likes, des commentaires ou de nouveaux posts au cours des 6 derniers mois, ce profil sera considéré comme inactif et inutile à votre stratégie de marketing d'influence.

Comment Influencity détecte-t-il l’origine ethnique de l’audience ?

Nous utilisons la reconnaissance faciale et d’image pour fournir à nos utilisateurs des données agrégées sur l'origine ethnique de l'audience. 

Comment Influencity reconnaît-il la langue ?

Nous nous appuyons sur un algorithme de traitement automatique des langues (NLP) pour analyser les données des bios, des posts et des commentaires et identifier la langue utilisée. L'algorithme NLP est précis à 100 %, ce qui permet un bon filtrage de vos influenceurs et de votre audience par langue. 

Comment identifions-nous l'affinité avec une marque, les centres d’intérêt et les sujets de contenu ?

Influencity utilise l'IA et le NLP pour interpréter les données des images, des légendes et des hashtags, puis classer le contenu en fonction de ces informations. Si un influenceur mentionne une marque dans une publication ou interagit avec sa page, cela comptera comme une affinité avec une marque. Nous sommes en outre capables d’identifier les logos : si un influenceur charge une photo tenant un mug Starbucks avec le logo clairement visible, nous pouvons l'identifier et cette marque sera associée à cet influenceur sur notre plateforme. 

Il en va de même pour les centres d’intérêt et les sujets de contenu. Si un influenceur charge une photo où il fait du yoga, la reconnaissance d'image le comprendra et le terme « yoga » sera alors ajouté aux centres d’intérêt et aux sujets liés à ce profil. Si un influenceur publie des photos de plats et tague des restaurants, il sera classé dans la catégorie « gourmet ». Apprenez-en plus sur notre filtre Centres d’intérêt et comment l'utiliser ici. 

Quelle est la précision des données d'Influencity ?

Nos données sont basées sur la triangulation d'environ 100 points de données différents. En recoupant constamment nos informations, nous garantissons un taux d'exactitude d'au moins 95 % sur chaque indicateur, atteignant 99 % d'exactitude sur beaucoup d'entre eux et 100 % pour quelques-uns, comme le genre.  

Comment Influencity satisfait-t-il les lois sur la protection de la vie privée ?

Notre plateforme recueille des données agrégées et n'associe pas d'informations spécifiques identifiables à un influenceur. En d'autres termes, si nous pouvons connaître l'âge et les centres d'intérêt d'un influenceur basé à Londres, nous n'associons pas le nom de cet influenceur à ces informations. 

Nous n'utilisons des données identifiables que dans ces cas :

1. Lorsqu'il existe un intérêt légitime.
2. Lorsqu'Influencity agit en tant que sous-traitant de données pour le compte de nos clients.
3. Lorsque nous avons le consentement explicite d'un influenceur.