Roboty sprawdzające influencerów

Robot sprawdzi influencera

Coraz więcej marek podejmuje współpracę z influencerami w social media, aby dotrzeć do jak największego grona potencjalnych odbiorców. Jak ocenić skuteczność takiej współpracy z perspektywy oczekiwań firmy? Pomocne mogą być sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i analityka danych. ITMAGINATION stworzył i wdrożył prototypowo u klienta system rozpoznawania obrazu w social media. Głównym jego celem jest weryfikacja jakości pracy influencerów, którym firmy płacą za pozycjonowanie ich marki i produktów.

Do czego służy system?

System stworzony przez ITMAGINATION umożliwia skuteczne monitorowanie pozycjonowania marki w wybranym kanale social media, dzięki automatyzacji i cyfryzacji procesu, który do tej pory wymagał interwencji człowieka. Pozwala również analizować i porównywać wyniki kampanii we współpracy z jednym lub kilkoma influencerami, a także śledzić analogiczne aktywności konkurentów firmy. Dzięki zaawansowanym technologiom system pomaga sprawdzać efektywność kampanii reklamowych, umożliwiając porównanie poszczególnych wyników działań na przestrzeni czasu. Dlatego najlepiej może się sprawdzić przy długofalowej współpracy z influencerem.

Siła sieci neuronowych

– Zaawansowana analityka danych potrafi czynić cuda. Dzięki wykorzystaniu konwolucyjnych sieci neuronowych nasz system oparty o technologię Python oraz Tensor Flow może sprawdzić setki tysięcy zdjęć, co pozwala na wiarygodne zbadanie rynku. Czasem wystarczy podać hasztag, nazwę produktu lub profilu, który chcemy przeanalizować. Rozwiązanie to może być wykorzystywane w różnych sieciach społecznościowych. Ponieważ jednak jego podstawowym celem jest rozpoznawanie obrazu, Instagram wydaje się najlepszą infrastrukturą do takiej analizy – zaznacza Łukasz Dylewski, Data Science Team Manager w ITMAGINATION.

Projekt, przeprowadzony przez ITMAGINATION u klienta, polegał na identyfikacji przestrzeni, jaką zajmuje konkretny produkt tej firmy na zdjęciach kilkunastu wybranych influencerów w Instagramie. Wykorzystanie głębokiego uczenia maszynowego pozwala nauczyć model rozpoznawania marki klienta, rodzaju oraz kształtu analizowanego produktu. Wymaga to przeanalizowania dużej ilości różnych zdjęć z produktami, tak aby w efekcie system potrafił samodzielnie odróżniać go od innych, a także indentyfikować, w jakich okolicznościach i stanie pojawia się na zdjęciach influencerów.

Potencjał zaawansowanej analityki

Jak działa w praktyce?

Jak system działa w praktyce? Wystarczy że osoba odpowiedzialna za monitorowanie kampanii wprowadzi do niego nickname influencera, nazwę i rodzaj produktu do analizy. System identyfikuje wszystkie zdjęcia opublikowane przez influencera, na których jest dany produkt. Automat jest w stanie zmierzyć powierzchnię zdjęcia, jaką dany produkt zajmuje, analizuje, jaką reakcję wywołuje zdjęcie wśród użytkowników i jak w związku z tym postrzegają oni reklamowany produkt. System liczy polubienia posta, komentarze pod nim, a także może zostać rozszerzony o klasyfikację sentymentu, np. na komentarze pozytywne, neutralne i negatywne. Wszystko to w pełni automatycznie i precyzyjnie, dzięki zastosowaniu zaawansowancyh, najnowszych technologii.

Roboty sprawdzające influencerów — jak działają w praktyce?

Na podstawie przeprowadzonej analizy system przygotowuje zagregowany raport dla zamawiającego. Przedstawia w nim statystki KPI, szczegółowe dane o rozmiarze i miejscu zajętym przez produkt na danym zdjęciu, a także informacje o tym, w jakich okolicznościach i kontekście się on pojawił – np. czy zdjęcie było zrobione na zewnątrz czy w pomieszczeniu, przy świetle jasnym czy ciemnym. Opisuje również inne przedmioty, które znajdują się na zdjęciu, oraz identyfikuje czy są na nim produkty innych marek. Tym samym rozwiązanie pozwala łatwo ocenić, jak influencer poradził sobie z danym zleceniem i czy wywiązał się z warunków umowy.

Wiele funkcji, jeden cel

– System rozpoznawania obrazu oraz tekstu ma wiele przydatnych zastosowań we wszystkich obszarach marketingu. Dobrze może się sprawdzić np. w transmisjach sportowych, gdzie zawsze jest duża aktywność sponsoringowa. Dzięki zastosowanym technologiom może on identyfikować logotypy i poszczególne produkty marek podczas relacji oraz analizować czy zostały rozmieszczone zgodnie z założeniami sponsora. Instagram jest otwarty na integrację i wykorzystanie nowych technologii, dlatego przeprowadzenie tego typu analizy jest dosyć łatwe do zrealizowania dla celów biznesowych – mówi Łukasz Dylewski z ITMAGINATION.

Wsparcie na etapie planowania

System wspiera marketera nie tylko na etapie analizy po kampanii. Jego możliwości analityczne będą przydatne również na etapie projektowania kampanii. Rozwiązanie to jest w stanie, bazując na danych z wybranej platformy, zaproponować do współpracy grupę influencerów, którzy odpowiadają celom biznesowym i konkretnemu produktowi firmy, np. pod względem zasięgów, grupy docelowej czy zdjęć, jakie użytkownicy „lajkują” i publikują. Klient może sam wybrać miernik i zdecydować, pod jakim względem oceni pozycjonowanie swojej marki w mediach społecznościowych – czy będzie to np. liczba „lajków”, zasięg danego posta, zainteresowania użytkowników, którzy weszli w interakcję z postem, czy wydźwięk komentarzy pozytywnych lub negatywnych.

Podsumowanie

ITMAGINATION opracował system oparty na sztucznej inteligencji i głębokim uczeniu maszynowym, który automatycznie weryfikuje pracę influencerów. Narzędzie analizuje zdjęcia w Instagramie pod kątem obecności, wielkości i kontekstu produktu marki, a także mierzy reakcje użytkowników, w tym liczbę polubień i sentyment komentarzy. Dzięki temu firmy mogą ocenić, czy influencer wywiązał się z umowy i jakie realne efekty przyniosła kampania.

System potrafi też analizować działania konkurencji oraz rekomendować twórców do przyszłej współpracy na podstawie danych o zasięgach i grupie docelowej. Technologia może znaleźć zastosowanie również poza mediami społecznościowymi — przykładowo w transmisjach sportowych, gdzie służy do weryfikacji ekspozycji logotypów sponsorów. Rozwiązanie sprawdza się najlepiej przy długotrwałych kampaniach, gdzie istotne jest porównywanie wyników w czasie.