Detectar falsos “influencers” gracias a la IA

Escrito por , 21 de octubre de 2019 a las 09:00
Detectar falsos “influencers” gracias a la IA
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Detectar falsos “influencers” gracias a la IA

Escrito por , 21 de octubre de 2019 a las 09:00

La Inteligencia Artificial puede sernos muy útil hasta en los lugares más insospechados. ¿Sabías que la IA se puede usar para detectar “falsos” influencers y evitar que las marcas tengan pérdidas millonarias? Si quieres saber cómo, sigue leyendo.

Según un estudio de Cheq y la Universidad de Baltimore, los anunciantes han perdido por este motivo unos 1.300 millones de euros este año, y la cifra sigue creciendo… Analizando el perfil de 10.000 influencers, se observó que el 25% de sus seguidores eran falsos. También se contactó con 800 agencias de marketing para descubrir que un 75% de ellas había trabajado con ellos durante el año.

El quid de la cuestión radica en que el caché de un influencer suele ser proporcional al número de followers: unos 5.000 euros por un millón y unos 500 euros por cien mil seguidores. Mientras que los seguidores y likes falsos salen baratos.

En 2018, la agencia de comunicación H2H hizo un experimento. Contrataron una actriz, crearon un perfil nuevo, hicieron unas cuantas fotos, invirtieron 500€ y, en tres semanas, acumulaba casi 100.000 seguidores en Instagram. Teniendo en cuenta que un influencer con 10.000 followers puede cobrar, fácilmente, 150 euros por postear una única imagen en Instagram (precio económico), ¿quién no quiere ser influencer?

¿Puede saber un anunciante que los seguidores y los likes que suponen la “carta de presentación” de un influencer no proceden de granjas rusas de likes?

Nuevamente, la IA entra al rescate. Programas como Like Wise permiten detectar si el engagement de un influencer es real. ¿Cómo? Haciendo lo que mejor hace la IA: analizar patrones.

Like Wise creó una base de datos cruzando información sobre granjas de bots y decenas de millones de perfiles de usuario, buscando posibles interacciones falsas de éstas con influencers. Mediante técnicas de machine learning se pueden detectar patrones sospechosos de interacción que generan crecimientos del engagement poco realistas.

Por ejemplo, si una cuenta tiene un nivel de engagement muy bajo en relación a su número de seguidores, podemos sospechar que cuenta con seguidores fake o inactivos. Si además no tienen foto de perfil, publicaciones o sus nombres son aleatorios, los motivos de sospecha aumentan.

Teniendo en cuenta que las firmas invertirán en influencers una media de 22.000 millones de euros en 2022, bueno es saber que la IA les permitirá hacerlo de forma “responsable” y no desperdiciar su presupuesto invirtiendo en falsos influencers.

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