Comprendere il funzionamento della tecnologia Influencity

Scopri di più sulle nostre tecnologie di AI e Machine Learning e su come le utilizziamo per fornirti le metriche dei nostri oltre 20 profili di influencer.

In che modo Influencity raccoglie i dati?

Influencity sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale (AI) per comprendere il contenuto dei post e delle interazioni di un influencer. Non ci basiamo su un solo dato, come il riconoscimento facciale o delle immagini, ma prendiamo in considerazione un'ampia gamma di dati pubblici come biografie, didascalie, commenti, tag di localizzazione e hashtag e addestriamo il machine learning che sta alla base della piattaforma Influencity a rilevare dati demografici, lingua e persino account illegali. 

I dati di Influencity provengono da database esterni. Utilizziamo sia fonti pubbliche, come l'Istituto Statistico Spagnolo (INE), il Census Bureau degli Stati Uniti e l'Istituto Nazionale Messicano di Statistica, Geografia e Informatica (INEGI), sia fonti private. Mettendo insieme tutte queste informazioni e facendo un controllo incrociato di tutti i dati disponibili, Influencity fornisce ai clienti un quadro completo di: 

Nota: Le informazioni private possono essere lette esclusivamente con il consenso dell'influencer. Per maggiori informazioni al riguardo, consulta In che modo Influencity rispetta le leggi sulla privacy?

Come viene rilevata la posizione di un influencer?

Per identificare la posizione di un influencer, utilizziamo i seguenti dati:

  1. Tag di posizione nei post di Instagram. Questo riguarda non solo le città, ma anche i ristoranti, i musei e i punti di riferimento importanti di ogni città. Ad esempio, l'immagine di un pranzo o una cena taggata in un ristorante alla moda di Parigi sarà associata a questa città. Per TikTok e YouTube abbiamo utilizzato i tag di posizione per individuare il paese. 
  2. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questa tecnologia all'avanguardia aiuta i computer ad analizzare e interpretare il linguaggio umano. Questo permette a Influencity di "leggere" tutti i dati pubblici della biografia del profilo di un influencer, della sezione About di YouTube, delle didascalie, dei commenti e degli hashtag. Ecco alcuni esempi di ciò che la PNL può fare:

    - Leggi il testo nelle biografie dei profili Instagram e TikTok e nelle sezioni About di YouTube. Si tratta dello spazio di testo libero in un profilo nel quale gli influencer possono descriversi. Spesso in questa sezione inseriscono la loro posizione e Influencity la rileva utilizzando l'NLP.

    - Hashtag: possiamo leggere e ordinare gli hashtag relativi ai paesi e, nel caso di Instagram, alle città. Questo comprende gli hashtag di ristoranti, punti di riferimento, punti di interesse, ecc.  

  3. Riconoscimento delle immagini: questa branca dell'IA permette ai computer di "vedere" le immagini come farebbero gli esseri umani e di classificarle in base al loro contenuto. Ad esempio, se un influencer carica una foto con la torre Eiffel sullo sfondo, questa foto verrà associata a Parigi.

Influencity raccoglie tutti questi dati e li triangola per identificare la posizione di un influencer con la massima precisione possibile. Inoltre, alcuni dati vengono valutati con maggiore importanza, in base alla loro rilevanza. 

Per fare un esempio, un influencer potrebbe scrivere "Paris" nella sua biografia di Instagram o nella sezione About di YouTube. Questi dati avranno un peso maggiore rispetto a una sola foto con la località contrassegnata come Parigi. Allo stesso modo, 6 mesi di post con tag di posizione in vari ristoranti e musei di Parigi avranno più peso di un solo post con l'hashtag #Parigi. In questo modo distinguiamo tra un influencer che vive effettivamente in una città e uno che la sta solo visitando. 

In che modo rileviamo i dati demografici degli influencer e del pubblico?

Con l'aiuto del riconoscimento facciale e delle immagini, Influencity è in grado di "visualizzare" il contenuto delle immagini per individuare il sesso e l'età dell'influencer e del pubblico. Proprio come gli esseri umani scansionano i profili e riconoscono il sesso e l'età approssimativa di un influencer, la nostra tecnologia è in grado di comprendere il contenuto di un'immagine e di classificarla di conseguenza.

Influencity utilizza inoltre l'NLP per interpretare il testo di tutte le biografie, i post e i commenti pubblici. Analizziamo dati come l'@handle o il nome del canale YouTube di un influencer (sia che si tratti di un nome maschile o femminile) e i pronomi (lui, lei, loro) associati a un particolare profilo di influencer. 

Facciamo la stessa cosa con l’età. Ad esempio, se un influencer carica una foto con una didascalia del tipo "sto festeggiando il mio 25° compleanno a Miami", la PNL la leggerà proprio come farebbe un essere umano e assocerà l'influencer alla fascia d'età 25-34 anni. 

Come per la metrica della posizione, Influencity triangola attentamente i dati per ridurre il margine di errore. Il riconoscimento facciale, ad esempio, può avere un margine di errore, come nel caso in cui un profilo non contenga molte foto del volto dell'utente. Tuttavia, se l'influencer in questione ha il nome Amy nella sua biografia e nel suo profilo, il margine di errore diminuisce. Quante più foto e punti dati includiamo, tanto più questo margine di errore si riduce.

In che modo rileviamo i profili falsi o i bot?

Per capire come individuare i profili falsi e i bot, è importante innanzitutto comprenderne il funzionamento. I bot sono creati per imitare l'attività umana online e di solito sono prodotti su larga scala. Dal momento che i bot vengono creati in massa, tendono ad avere la stessa programmazione e quindi lo stesso comportamento online. 

Proprio come un essere umano potrebbe vedere un account falso e considerarlo sospetto, l'intelligenza artificiale di Influencity è in grado di rilevare questi modelli attraverso la tecnica dell'"ingegneria inversa" e di utilizzare queste informazioni per identificare gli account falsi. 

Ecco alcune delle cose che la nostra AI cercherà:

  1. Informazioni relative al profilo: un account falso potrebbe non avere un'immagine del profilo o avere un nome insolito, ad esempio una serie di numeri e lettere. 
  2. Rapporto tra follower e segui già. I bot favoriscono le azioni di massa e seguiranno una miriade di profili. Potrebbero seguirsi l'un l'altro e avere pochi seguaci autentici.
  3. Il numero di post. Analogamente al punto precedente, un gruppo di bot potrebbe avere tutti le stesse 3 foto sul proprio profilo e mettere like ai post degli altri. Anche se possono essere "attivi" online, non caricano regolarmente contenuti autentici come farebbe un vero utente.  
  4. Autenticità dei commenti. Utilizziamo l'NLP per eseguire analisi semantiche e sintattiche dei commenti di un post. I modelli di commento sospettosi e ripetitivi sono associati a una bassa qualità dei follower.
  5. Link di spam. Un profilo falso può contenere link a siti web di spam nella biografia, nelle didascalie e nei commenti.  

Vuoi saperne di più? Leggi tutto sulla nostra Metrica della Qualità dei Follower per scoprire come può aiutarti a identificare gli influencer con i follower più autentici. 

In che modo Influencity rileva gli account inattivi?

A differenza dei bot o dei profili falsi, i follower inattivi sono stati creati da persone reali, che potrebbero aver perso l'accesso all'account o aver deciso di non utilizzarlo più. Siamo in grado di individuare questi account analizzando le loro interazioni con gli altri utenti. Se non ci sono state attività come like, commenti o nuovi post negli ultimi 6 mesi, il profilo sarà considerato inattivo e non sarà utile alla tua strategia di influencer marketing.

In che modo Influencity rileva l’etnia del pubblico?

Utilizziamo sistemi di riconoscimento facciale e di immagine per fornire ai nostri utenti dati aggregati sull'etnia del pubblico. 

In che modo Influencity riconosce il linguaggio?

Ci affidiamo a un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare i dati relativi a biografia, post e commenti e identificare il linguaggio utilizzato. L'algoritmo NLP è accurato al 100% e consente di filtrare con precisione i tuoi influencer e il tuo pubblico in base alla lingua. 

In che modo identifichiamo il grado di brand affinity, gli interessi e gli argomenti dei contenuti?

Influencity utilizza l'AI e l'NLP per interpretare i dati provenienti da immagini, didascalie e hashtag e classificare i contenuti in base a queste informazioni. Se un influencer cita un marchio in un post o interagisce con la sua pagina, questo viene considerato come affinità con il marchio. Un altro esempio è la nostra capacità di identificare i loghi; se un influencer carica una foto con in mano una tazza di Starbucks con il logo ben visibile, siamo in grado di identificarlo e il marchio sarà associato all'influencer sulla nostra piattaforma. 

La stessa cosa avviene per gli interessi e gli argomenti dei contenuti. Se un influencer carica una foto mentre fa yoga, il riconoscimento delle immagini lo capirà e il termine "yoga" verrà aggiunto agli interessi e agli argomenti relativi a quel profilo. Se un influencer pubblica piatti di cibo e tagga i ristoranti, viene classificato come un appassionato di cucina. Per saperne di più sul nostro filtro Interessi e su come utilizzarlo, clicca qui

Quanto sono accurati i dati di Influencity?

I nostri dati si basano sulla triangolazione di circa 100 punti dati diversi. Grazie al costante controllo incrociato delle nostre informazioni, siamo riusciti a garantire un tasso di accuratezza minimo del 95% su ogni metrica, raggiungendo il 99% di accuratezza su molte di esse e il 100% su alcune, come ad esempio il genere.  

In che modo Influencity rispetta le leggi sulla privacy?

La nostra piattaforma raccoglie dati aggregati e non associa informazioni specifiche riconducibili a un influencer. In altre parole, mentre potremmo conoscere l'età e gli interessi di un influencer con sede a Londra, non associamo il nome di questo influencer a queste informazioni. 

Utilizziamo i dati identificativi solo in questi due casi:

  1. in presenza di un legittimo interesse.
  2. Nei casi in cui Influencity agisce come sub-processore di dati per conto dei nostri clienti.
  3. Quando abbiamo il consenso espresso di un influencer.