Cómo el aprendizaje automático está cambiando el marketing de influencers Para salir adelante, algunas empresas han descubierto una ventaja injusta en las ventas digitales.

El marketing de influencers ha crecido significativamente debido al uso generalizado de las plataformas de redes sociales en la promoción de productos y servicios.

En 2019, la práctica alcanzó los $ 6.5 mil millones y se prevé que alcance los $ 15 mil millones para 2022. El marketing actual se basa en algoritmos, datos y análisis para obtener una audiencia específica en lugar del enfoque tradicional de rociar y orar. El principal factor de éxito es descubrir cómo el marketing de influencers puede volverse más efectivo al dirigirse a la audiencia adecuada para aumentar la participación del cliente.

Los avances tecnológicos como el aprendizaje automático (ML), los lenguajes de procesamiento natural (NLP) y la inteligencia artificial (IA) están cambiando la forma en que las marcas mejoran el marketing de influencers. La tecnología ML está ayudando a las organizaciones en tres áreas: crear textos relevantes para llegar a la audiencia prevista, identificar a los creadores de contenido adecuados para varios segmentos de marketing y recomendar procesos de flujo de trabajo impactantes. A medida que el espacio digital continúa expandiéndose, ML es un requisito previo para aprovechar los beneficios reales del marketing de influencers.

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Resolviendo problemas de marketing de influencers

Impulsar los sistemas de marketing de influencers mediante el aprendizaje automático es un cambio bienvenido para resolver el problema de los seguidores, los me gusta y el compromiso falsos. Dichos sistemas son vitales, ya que evalúan más que solo el potencial de un influencer en campañas exitosas de marketing de influencers basadas en el rendimiento mensual o anual. Dado que los sistemas de marketing de influencers habilitados para ML aprenden de todas las publicaciones y actividades de los influencers, pueden comprender cuándo las marcas pueden experimentar una influencia de marketing disminuida o aumentada. Las organizaciones pueden utilizar estos conocimientos para ajustar sus incentivos de marketing en consecuencia.

Otro desafío común en el marketing de influencers es el mayor uso de videos e imágenes en campañas de marketing. La aparición y el crecimiento continuo de las plataformas de mensajería de imágenes, como Tumblr e Instagram, ha visto a la mayoría de los influencers usar imágenes y videos de manera extensiva. Sin embargo, la mayoría de las imágenes publicadas carecen de hashtags o texto identificativos, lo que dificulta el seguimiento y verificación de su autenticidad. El único método que una marca puede identificar con precisión las publicaciones de marketing de influencers basadas en imágenes es analizando el contenido de las imágenes.

El aprendizaje automático lo hace posible gracias a sus capacidades de reconocimiento de imágenes. Los sistemas de marketing de influencers y las herramientas de software basados en ML utilizan el reconocimiento de imágenes de visión artificial para identificar lugares, objetos, escritura y personas dentro de las imágenes, lo que permite a los especialistas en marketing identificar y clasificar las imágenes más rápidamente. Además, la visión artificial ayuda a los especialistas en marketing a analizar millones de imágenes en segundos para identificar características predeterminadas a escala. Los elementos pueden ser imágenes con un logotipo de marca específico, un producto u otras características sofisticadas, como las personas en las imágenes. La visión por computadora de ML, por lo tanto, permite a los especialistas en marketing determinar los influencers sociales relevantes y comprender cómo las publicaciones e interacciones de la audiencia se relacionan con la marca en cuestión.

El último gran problema es el desafiante proceso de identificar a los influencers adecuados. El marketing de influencers requiere un influencer cuya personalidad coincida con la de la marca. Una encuesta de marketing de Rakuten que atrajo a 200 especialistas en marketing del Reino Unido directamente involucrados en campañas de marketing de influencers encontró que el 38% no pudo determinar si sus actividades de influencia condujeron a un aumento de las ventas. El 86% también admitió que no estaban seguros de la base que los influencers solían cobrar por una campaña de marketing.

El aprendizaje automático aborda el problema, ya que a menudo arroja resultados cuantificables, lo que hace que los procesos de marketing de influencers sean muy exitosos. Las verdaderas plataformas de marketing de influencers habilitadas para ML van más allá del filtrado de usuarios falsos y el procesamiento de imágenes para analizar el contenido de influencers creado en los últimos años. El análisis basado en ML permite a las empresas comprender las marcas y los temas de los que hablan varios influencers, así como sus estilos estéticos, la efectividad del contenido para impulsar la participación de los usuarios, las ventas de productos, el tráfico y los sentimientos de la audiencia.

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Marketing de influencers

Muchas empresas creen que los influencers tienen una mayor tasa de interacción con las marcas y los productos que comercializan en sus publicaciones en las redes sociales. A pesar de esto, el modelo enfrenta numerosos riesgos, ya que expone a las marcas a niveles de escrutinio más altos. Dicho esto, una marca solo puede lograr la confianza del cliente proporcionando comentarios honestos sobre varios productos. Los influencers juegan un papel crucial para ganarse la confianza del consumidor, ya que llevan la narrativa y la creatividad de la marca más allá de los simples comerciales.

El marketing de influencers aún es incipiente, ya que la mayoría de las marcas aún no han identificado las mejores prácticas para identificar, retener, compensar, recompensar e incorporar a los influencers. Por lo general, muchas marcas contratan influencers individuales o agencias de marketing de influencers para satisfacer sus necesidades de marketing. La disponibilidad inmediata de influencers, incluso si tienen compromisos verdaderos o falsos y un historial de influencia, limita a la mayoría de las marcas a la hora de elegir las mejores campañas de marketing de influencers. También es un desafío identificar a los influencers adecuados según el tamaño de su red, ya que es imposible saber si esta red es original.

Por lo tanto, es necesario un marco sólido de aprendizaje automático que ayude a las marcas a identificar a los influencers adecuados, así como a incorporarlos, compensarlos y recompensarlos. El marco generalmente consiste en un algoritmo de aprendizaje automático de un extremo a otro que contiene varios indicadores clave de rendimiento (KPI) de las redes sociales que se utilizan para determinar una puntuación del índice de influencia.

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KPI para el marketing de influencers impulsado por ML

Varios KPI en un sistema habilitado para ML están transformando el marketing de influencers. Estos incluyen la tasa de participación, la audiencia objetivo, la experiencia del segmento, la frescura y calidad del contenido, la presencia y los canales de influencia en línea.

1. Tasa de participación: considera factores como el alcance potencial, el alcance de las publicaciones, los me gusta, las acciones, la tasa de amplificación, la tasa de vitalidad, la tasa de participación promedio y la tasa de crecimiento de la audiencia. Un algoritmo de aprendizaje automático extrae las actividades de participación de las publicaciones anteriores de un influencer para determinar el puntaje de participación. Cuanto mayor sea la puntuación, mayor será la tasa de participación y mayor será la posibilidad de que un influencer pueda ayudar a las marcas a superar sus necesidades de marketing.
2. Público objetivo: varias marcas tienen objetivos específicos de seguidores. Como tal, una puntuación del índice de influencia en la audiencia deseada es esencial para garantizar que las campañas de marketing se dirijan a los segmentos de mercado correctos. En este sentido, la adopción del aprendizaje automático en el marketing de influencers ayuda a las marcas a medir métricas de influencers como género, moda, región, intereses, edad y seguidores. También mide el alcance de todos los seguidores. Por lo tanto, el aprendizaje automático está cambiando el marketing de influencers al garantizar que las marcas se conecten solo con aquellos influencers con los impactos deseados en las audiencias objetivo.
3. Experiencia del segmento: si bien los influencers pueden cubrir un segmento completo en una publicación, pueden influir en un solo subsegmento. Establecer la experiencia de un influencer es un factor esencial que todas las marcas deben considerar. Por ejemplo, el segmento de mercado puede contener subsegmentos como alimentos y bebidas, calzado, indumentaria y tabaco; un influencer en ese segmento de mercado puede ser un experto en la comercialización de alimentos y bebidas únicamente. Un marco de aprendizaje automático contiene capacidades de minería de texto que aprovecha para extraer conocimientos profundos de publicaciones influyentes pasadas para determinar la puntuación del índice de experiencia. Las marcas pueden utilizar herramientas de marketing de influencers impulsadas por ML para identificar la experiencia del nicho de un influencer y asegurarse de obtener el influencer adecuado para un producto específico.
4. Calidad y frescura del contenido: un algoritmo de aprendizaje automático utiliza estrategias de reconocimiento de imágenes, como la visión artificial, para analizar las publicaciones de texto, imágenes y videos anteriores de un influencer. El objetivo es analizar la frecuencia de las publicaciones, determinar la frescura y calidad del contenido e identificar las mejores prácticas empleadas en la creación de contenido. Ayuda a las marcas a detectar personas influyentes capaces de impulsar campañas de marketing de marca durante períodos más prolongados y, al mismo tiempo, mantener la frescura y la calidad del contenido.
5. Presencia de influencers online: las empresas que invierten en marketing de influencers como método de marketing preferido confían en influencers que tienen una fuerte presencia online. El uso de herramientas de aprendizaje automático ayuda a las marcas a calificar periódicamente a un influencer en función del tráfico y la actividad de sus publicaciones. Pueden determinar rápidamente a los influencers con una fuerte presencia en línea para garantizar que los anuncios lleguen a la mayor audiencia posible.
6. Canales: las plataformas de redes sociales permiten a los clientes interactuar con las empresas en muchos puntos de contacto. Sin embargo, es posible que los influencers con altas tasas de actividad en un canal no tengan tanto éxito en otro. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a las marcas utilizar parámetros de canal para calcular las interacciones de los influencers. Por lo tanto, las marcas pueden identificar los canales de influencia más apropiados para canalizar sus necesidades de marketing.