Compreender como Funciona a Tecnologia da Influencity

Sabe mais sobre as nossas tecnologias de IA e Aprendizagem Automática e como as utilizamos para te trazer os nossos mais de 20 indicadores de perfil de influencer.

Como a Influencity Recolhe Dados?

A Influencity utiliza o poder da Inteligência Artificial (IA) para compreender o conteúdo das publicações e das interações de um influencer. Não dependemos de apenas um ponto de dados, como reconhecimento facial ou de imagem, mas temos em conta uma vasta gama de dados públicos, como biografias, legendas, comentários, tags de localização e hashtags, e preparamos a aprendizagem automática que está por trás da plataforma da Influencity para detetar dados demográficos, idioma e até mesmo contas fraudulentas.

Os dados da Influencity provêm de bancos de dados externos. Utilizamos, tanto fontes públicas, como o Instituto Nacional de Estatística Espanhol (INE), o Serviço de Estatística dos EUA e o Instituto Nacional de Estatística Mexicano, Geografia e Informática (INEGI), como privadas. Ao reunir todas estas informações e cruzar todos os pontos de dados disponíveis, a Influencity fornece aos clientes uma visão completa da:

• localização de um influencer e do seu público;
• influencer e dados demográficos do público, como faixa etária e sexo;
• qualidade dos seguidores de um influencer;
• etnia do público;
• outras informações do influencer e do público, como idioma falado, interesses e afinidade com a marca.

Como Detetamos a Localização de um Influencer?

Para identificar a localização de um influencer, utilizamos o seguinte:

1. Tags de localização nas publicações do Instagram - Isto aplica-se não apenas às cidades, mas também a restaurantes, museus e marcos importantes de cada cidade. Por exemplo, uma imagem de uma refeição sinalizada num restaurante da moda em Paris será associada a esta cidade. Para o TikTok e o YouTube, utilizamos tags de localização para identificar o país.
2. Processamento de Linguagem Natural (PLN) - Esta tecnologia de ponta ajuda os computadores a digitalizar e interpretar a linguagem humana. A sua utilização permite que a Influencity “leia” todos os dados públicos da biografia do perfil de um influencer, secção Sobre do YouTube, legendas, comentários e hashtags. Eis alguns exemplos do que o PLN pode fazer:
   
   - Ler o texto nas biografias do perfil do Instagram e do TikTok e nas secções Sobre no YouTube - Este é o espaço de texto livre num perfil onde os influencers se podem descrever. Muitas vezes, eles incluem a sua localização nesta secção e a Influencity deteta isto utilizando o PLN.
   
   - Hashtags - Podemos ler e classificar hashtags relacionados a países e, no caso do Instagram, cidades. Isto inclui hashtags de restaurantes, marcos, pontos de interesse, etc. 
    
3. Reconhecimento de imagem - Este ramo da IA permite que os computadores "vejam" imagens da maneira que os seres humanos veriam e, em seguida, classificá-las de acordo com o seu conteúdo. Por exemplo, se um influencer enviar uma foto com a torre Eiffel ao fundo, esta foto será associada a Paris.

A Influencity reúne todos estes pontos de dados acima e triangula-os para identificar a localização de um influencer com a máxima precisão possível. Além disso, alguns pontos de dados são ponderados de forma mais intensa, de acordo com a sua relevância.

Para te dar um exemplo, um influencer pode ter "Paris" na sua biografia do Instagram ou na secção Sobre do YouTube. Este ponto de dados será ponderado mais intensamente do que apenas uma imagem com o local marcado como Paris. Da mesma forma, seis meses de publicações com tags de localização em vários restaurantes e museus em Paris, teriam mais peso do que apenas uma publicação com uma #hashtag de Paris. É assim que diferenciamos entre um influencer que realmente vive numa cidade e um que está apenas de visita.

Como Detetamos o Influencer e a Demografia do Público?

Com a ajuda do reconhecimento facial e de imagem, a Influencity pode “visualizar” o conteúdo das imagens para detetar o influencer e o sexo e a faixa etária do público. Assim como os humanos examinam perfis e reconhecem o sexo e a idade aproximada de um influencer, a nossa tecnologia pode compreender o conteúdo de uma imagem e classificá-la adequadamente.

Além disso, a Influencity utiliza o PLN para interpretar o texto em todas as biografias públicas, publicações e comentários. Temos em conta pontos de dados como o @identificador de um influencer ou o nome do canal do YouTube (seja um nome masculino ou feminino) e os pronomes (dele, dela, eles(as)) associados a um perfil de influencer específico.

Aplica-se o mesmo à idade. Por exemplo, se um influencer envia uma foto com uma legenda como "a comemorar o meu 25º aniversário em Miami", o PLN leria isso da mesma forma que um humano e associaria este influencer à faixa etária de 25 a 34 anos.

Tal como acontece com o indicador de localização, a Influencity triangula cuidadosamente os dados para reduzir a margem de erro. Por exemplo, o reconhecimento facial pode ter uma margem de erro – como se um perfil não tiver muitas fotos do rosto do utilizador. No entanto, se este influencer tiver o nome Amy na sua biografia e identificador, esta margem de erro diminuirá. Quanto mais fotos e pontos de dados incluímos, mais esta margem de erro é reduzida.

Como Detetamos Perfis ou Bots Falsos?

Para compreender como detetamos perfis e bots falsos, é importante perceber primeiro como eles funcionam. Os bots são criados para imitar a atividade humana online e geralmente são produzidos em grande escala. Como os bots são criados em grandes lotes, eles tendem a ter a mesma programação e o mesmo comportamento online.

Assim como um humano pode ver uma conta falsa e achá-la suspeita, a IA da Influencity pode detetar estes padrões através da engenharia reversa e utilizar estas informações para identificar contas falsas.

Eis algumas das coisas que a nossa IA procurará:

1. Informações de perfil - Uma conta falsa pode não ter uma foto de perfil ou pode ter um nome estranho, como uma série de números e letras.
2. Proporção de seguidores para pessoas seguidas - Os bots favorecem ações em massa e seguirão toneladas de perfis. Eles podem seguir-se uns aos outros e ter poucos seguidores autênticos.
3. O número de publicações - Semelhante ao ponto acima, um grupo de bots pode ter as mesmas três fotos no seu perfil e irão gostar das publicações uns dos outros. Embora possam estar "ativos" online, não estão a carregar regularmente conteúdo autêntico como um utilizador real faria.  
4. Autenticidade do comentário - Utilizamos o PLN para executar análises semânticas e de sintaxe dos comentários de uma publicação. Padrões de comentários suspeitos e repetitivos estão associados a uma baixa qualidade de seguidores.
5. Links de Spam - Um perfil falso pode ter links para sites de Spam na sua biografia, legendas e comentários.  

Queres saber mais? Lê tudo sobre o nosso Indicador da Qualidade dos Seguidores para ver como ele te pode ajudar a identificar influencers com os seguidores mais autênticos.

Como a Influencity Deteta Contas Inativas?

Ao contrário de bots ou perfis falsos, os seguidores inativos foram criados por pessoas reais. Eles podem ter perdido o acesso a essa conta ou optado por deixar de a utilizar. Podemos detetar estas contas analisando a sua interação com outros utilizadores. Se não houver nenhuma atividade como gostos, comentários ou novas publicações nos últimos seis meses, este perfil será considerado inativo e não será útil para a tua estratégia de marketing de influencer.

Como a Influencity Deteta a Etnia do Público??

Utilizamos o reconhecimento facial e de imagem para fornecer aos nossos utilizadores dados agregados sobre a etnia do público.

Como a Influencity Reconhece o Idioma?

Recorremos a um algoritmo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para analisar dados de biografia, publicações e comentários e identificar o idioma utilizado. O algoritmo do PLN é 100% exato, tornando mais fácil filtrar com precisão os teus influencers e o público por idioma.

Como identificamos a afinidade com a marca, interesses e tópicos de conteúdo?

A Influencity utiliza a IA e o PLN para interpretar dados de imagens, legendas e hashtags e, em seguida, classificar o conteúdo de acordo com estas informações. Se um influencer mencionar uma marca numa publicação ou interagir com a sua página, isto contará como afinidade à marca. Outro exemplo disto é a nossa capacidade de identificar logótipos. Se um influencer carregar uma foto a segurar uma caneca da Starbucks com o logótipo claramente visível, podemos identificar isto e esta marca será associada a este influencer na nossa plataforma.

Aplica-se o mesmo para interesses e tópicos de conteúdo. Se um influencer carregar uma foto a fazer ioga, o reconhecimento de imagem compreenderá isto e o termo "ioga" será adicionado aos interesses e tópicos relacionados a este perfil. Se um influencer estiver a colocar pratos de comida e a marcar restaurantes, ele será classificado como um foodie. Sabe mais sobre o nosso filtro de interesse e como utilizá-lo aqui.

Quão Exatos são os Dados da Influencity?

Os nossos dados são baseados na triangulação de cerca de 100 pontos de dados diferentes. Ao verificar constantemente as nossas informações, garantimos uma taxa mínima de precisão de 95% em cada indicador, alcançando 99% de precisão em muitas delas e 100% em algumas, como o sexo.  

Como a Influencity Respeita as Leis da Privacidade?

A nossa plataforma reúne dados agregados e não associa informações identificáveis específicas a um influencer. Ou seja, embora possamos conhecer a idade e os interesses de um influencer sediado em Londres, não associamos o seu nome a esta informação.

Utilizamos apenas dados identificáveis nestes três casos:

1. quando há um interesse legítimo;
2. quando a Influencity atua como um subprocessador de dados em nome dos nossos clientes;
3. quando temos o expresso consentimento de um influencer.