La inteligencia artificial le declara la guerra a los falsos 'influencers'

Facebook es la segunda red en este particular ranking, por la que apuesta un 14,5% de los encuestados, y YouTube, que es elegida en primer término sólo por un 8% de los responsables de marketing encuestados.

Sin embargo y a pesar de la estrecha relación entre empresas e 'influencers', el matrimonio se está deteriorando por mentiras de algunos líderes de opinión. Recientemente, Paula Gonu, con casi dos millones de seguidores en Instagram, admitió fingir un viaje a Ibiza sin salir de su casa gracias al Photoshop y mucha imaginación.

Este programa de edición también es muy útil para falsear las estadísticas de los 'stories' de Instagram. Pero también es sencillo hacerlo con una inversión: dos dólares sirven para conseguir 100 seguidores o comprar 'likes', así lo descubrió la agencia española de marketing H2H (Human To Human).

Estos falsos 'influencers' pueden provocar importantes pérdidas a las compañías con las que llegan acuerdos para mejorar las ventas. A través de herramientas de inteligencia artificial como Natural Language Processing y Computer Vision unido a aplicaciones de Machine Learning como el reconocimiento facial, sistemas de analítica de datos o Data Mining, Binfluencers han conseguido desenmascarar a falsos influencers.

«Al principio, comenzamos a desarrollar nuestra plataforma en formato grafo a partir del software libre de base de datos neo4j, pero en sólo un mes trabajando con Neptune conseguimos cuatro veces más escalabilidad en la adquisición de datos de influencers que en los seis meses anteriores. Ahora, podemos acceder a través de nuestra plataforma a los datos de todos los 'influencers' del mundo, saber de forma fidedigna si los resultados que dicen tener son efectivamente precisos, y decidir si son el perfil adecuado para nuestros clientes», explica Iván Martín Maseda, CTO de Binfluencer.

Más allá del número de seguidores y de la posibilidad de verificar si se trata de usuarios reales o 'bots', lo más relevante en el marketing de influencers es el 'engagement rate', es decir, la capacidad real que tiene el influencer de impactar en su red con el fin de generar un interés hacia un producto o servicio.

Eso también es posible medirlo a través de la tecnología, analizando variables como la tasa de interacción (talk rate) o la media de 'likes' y comentarios. De este modo, se facilita la toma de decisiones de las marcas, pues su elección se fundamenta en sólidos datos estadísticos. «A través de nuestro buscador pueden seleccionar a los influencers con los que trabajar en su próxima campaña introduciendo keywords o palabras clave y segmentando por audiencia, por localización, por género o por edad, y siempre sabiendo exactamente cuáles son sus datos reales de seguidores y de 'engagement'», asegura Javier Yuste, CEO de Binfluencer.

Además, el cliente puede consultar en tiempo real el progreso de la campaña, y al finalizar obtiene un completo reporte con todas las estadísticas y métricas tanto individuales como conjuntas de todos los 'influencers' que hayan participado, de manera que resulta sencillo visualizar el resultado real conseguido y cuantificar el retorno de la inversión.