Comment l'apprentissage automatique change le marketing d'influence

Mars
7, 2021

7 min de lecture

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Le marketing d'influence s'est considérablement développé en raison de l'utilisation omniprésente des plateformes de médias sociaux dans la promotion de produits et de services.

En 2019, la pratique a atteint 6,5 milliards de dollars et devrait atteindre 15 milliards de dollars d'ici 2022. Aujourd'hui, le marketing est tout sur les algorithmes, les données et les analyses pour gagner un public ciblé plutôt que l'approche traditionnelle de pulvérisation et de prière. Le principal facteur de succès est de déterminer comment le marketing d'influence peut devenir plus efficace en ciblant le bon public pour augmenter l'engagement client.

Les progrès technologiques tels que l'apprentissage automatique (ML), les langages de traitement naturel (PNL) et l'intelligence artificielle (IA) change la façon dont les marques améliorent le marketing d'influence. ML tech assiste les organisations dans trois domaines: créer une copie pertinente pour atteindre le public cible, identifier les bons créateurs de contenu pour divers segments marketing et recommander des processus de flux de travail percutants. Alors que l'espace numérique continue de s'étendre, le ML est une condition préalable pour tirer parti des avantages réels du marketing d'influence.

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Résoudre les problèmes de marketing d'influence

Powering Les systèmes de marketing d'influence utilisant l'apprentissage automatique sont un changement bienvenu pour résoudre le problème des faux abonnés, des goûts et de l'engagement. De tels systèmes sont vitaux car ils évaluent plus que le potentiel d'un influenceur dans des campagnes de marketing d'influence réussies basées sur des performances mensuelles ou annuelles. Étant donné que les systèmes de marketing d'influence basés sur le ML apprennent de toutes les publications et activités de l'influenceur, ils peuvent comprendre quand les marques peuvent connaître une influence marketing réduite ou accrue. Les organisations peuvent utiliser ces informations pour ajuster leurs incitations marketing en conséquence.

Un autre défi courant dans le marketing d'influence est l'utilisation accrue de vidéos et d'images dans les campagnes de marketing. L'émergence et la croissance continue des plates-formes de messagerie d'image, telles que Tumblr et Instagram a vu la plupart des influenceurs utiliser largement les images et les vidéos. Cependant, la plupart des images publiées manquent de hashtags ou de texte d'identification, ce qui rend difficile le suivi et la vérification de leur authenticité. La seule méthode permettant à une marque d'identifier avec précision les publications de marketing d'influence basées sur l'image est d'analyser le contenu des images.

L'apprentissage automatique rend cela possible grâce à ses capacités de reconnaissance d'image. Les systèmes de marketing d'influence et les outils logiciels basés sur le ML utilisent la reconnaissance d'images par vision industrielle pour identifier les lieux, les objets, l'écriture et les personnes dans les images, permettant aux spécialistes du marketing d'identifier et de trier les images plus rapidement. De plus, la vision industrielle aide les spécialistes du marketing à analyser des millions d'images en quelques secondes pour identifier des caractéristiques prédéterminées à grande échelle. Les éléments peuvent être des images avec un logo de marque spécifique, un produit ou d'autres fonctionnalités sophistiquées telles que des personnes sur les photos. La vision par ordinateur ML permet donc aux spécialistes du marketing de déterminer les influenceurs sociaux pertinents et de comprendre comment les publications et les interactions du public sont liées à la marque en question.

Le dernier problème majeur est le processus difficile d'identification des bons influenceurs. . Le marketing d'influence nécessite un influenceur dont la personnalité correspond à celle de la marque. Une enquête de marketing de Rakuten portant sur 200 spécialistes du marketing du Royaume-Uni directement impliqués dans des campagnes de marketing d'influence a révélé que 38% étaient incapables de déterminer si leurs activités d'influence entraînaient une augmentation des ventes. 86% ont également admis qu'ils n'étaient pas sûrs de la base utilisée par les influenceurs pour facturer une campagne de marketing.

L'apprentissage automatique résout le problème car il renvoie souvent des résultats quantifiables, ce qui rend les processus de marketing d'influence très réussis. Les véritables plates-formes de marketing d'influence compatibles ML vont au-delà du filtrage de faux utilisateurs et du traitement d'images pour analyser le contenu d'influence créé au cours des dernières années. L'analyse basée sur le ML permet aux entreprises de comprendre les marques et les sujets dont parlent divers influenceurs, ainsi que leurs styles esthétiques, l'efficacité du contenu pour susciter l'engagement des utilisateurs, les ventes de produits, le trafic et les sentiments du public.

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Marketing d'influence

De nombreuses entreprises pensent que les influenceurs ont un taux d'engagement plus élevé avec les marques et les produits qu'ils commercialisent sur leurs publications sur les réseaux sociaux. Malgré cela, le modèle est confronté à de nombreux risques car il expose les marques à des niveaux de contrôle plus élevés. Cela étant dit, une marque ne peut gagner la confiance des clients qu'en fournissant des commentaires honnêtes sur divers produits. Les influenceurs jouent un rôle crucial pour gagner la confiance des consommateurs, car ils poussent la narration et la créativité de la marque au-delà de simples publicités.

Le marketing d'influence est encore naissant, car la plupart des marques n'ont pas encore identifié les meilleures pratiques pour identifier, fidéliser, compenser, récompenser et intégrer les influenceurs . Habituellement, de nombreuses marques engagent des influenceurs individuels ou des agences de marketing d'influence pour leurs besoins marketing. La disponibilité immédiate des influenceurs, y compris s'ils ont des engagements véridiques ou faux et une histoire d'influence, limite la plupart des marques à choisir les meilleures campagnes de marketing d'influence. Il est également difficile d'identifier les bons influenceurs en fonction de la taille de leur réseau, car il est impossible de dire si ce réseau est original.

Un cadre d'apprentissage automatique robuste qui aide les marques à identifier les bons influenceurs, ainsi qu'à l'intégration , les compenser et les récompenser est donc nécessaire. Le cadre consiste généralement en un algorithme d'apprentissage automatique de bout en bout contenant divers indicateurs clés de performance (KPI) des médias sociaux utilisés pour déterminer le score d'un indice d'influence.

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KPI pour le marketing d'influence basé sur le ML

Divers KPI dans un système compatible avec le ML transforment le marketing d'influence. Il s'agit notamment du taux d'engagement, du public cible de l'expertise du segment, de la fraîcheur et de la qualité du contenu, de la présence et des canaux d'influence en ligne.

1. Taux d'engagement: Cela prend en compte des facteurs tels que la portée potentielle, la portée des publications, les mentions J'aime, les partages , taux d'amplification, taux de vitalité, taux d'engagement moyen et taux de croissance de l'audience. Un algorithme d'apprentissage automatique extrait les activités d'engagement des publications passées d'un influenceur pour déterminer le score d'engagement. Plus le score est élevé, plus le taux d'engagement est élevé et plus la possibilité qu'un influenceur puisse aider les marques à dépasser leurs besoins marketing.
2. Audience cible: Différentes marques ont des objectifs spécifiques en matière de suiveurs. En tant que tel, un score d'indice d'influence sur le public souhaité est essentiel pour garantir que les campagnes marketing ciblent les bons segments de marché. À cet égard, l'adoption de l'apprentissage automatique dans le marketing d'influence aide les marques à mesurer des indicateurs d'influence tels que le sexe, la mode, la région, les intérêts, l'âge et les abonnés. Il mesure également la portée de tous les abonnés. L'apprentissage automatique est donc en train de changer le marketing d'influence en s'assurant que les marques se connectent uniquement avec les influenceurs ayant les impacts souhaités sur les publics ciblés.
3. Expertise sectorielle: Bien que les influenceurs puissent couvrir tout un segment dans un seul article, ils peuvent sous-segment unique. Établir l'expertise d'un influenceur est un facteur essentiel que toutes les marques doivent prendre en compte. Par exemple, le segment de marché peut contenir des sous-segments tels que les aliments et les boissons, les chaussures, les vêtements et le tabac; un influenceur de ce segment de marché peut être un expert de la commercialisation d'aliments et de boissons uniquement. Un cadre d'apprentissage automatique contient des capacités d'exploration de texte qu'il exploite pour extraire des informations approfondies sur les publications des influenceurs afin de déterminer le score de l'indice d'expertise. Les marques peuvent utiliser des outils de marketing d'influence basés sur le ML pour identifier l'expertise de niche d'un influenceur et s'assurer qu'il obtient le bon influenceur pour un produit spécifique.
4. Fraîcheur et qualité du contenu: Un algorithme d'apprentissage automatique utilise des stratégies de reconnaissance d'image, telles que la machine vision, pour analyser les précédents articles vidéo, image et texte d'un influenceur. L'objectif est d'analyser la fréquence des publications, de déterminer la fraîcheur et la qualité du contenu, et d'identifier les meilleures pratiques utilisées dans la création de contenu. Il aide les marques à repérer les influenceurs capables de mener des campagnes de marketing de marque pendant des durées plus longues, tout en maintenant simultanément la fraîcheur et la qualité du contenu. Commandez une forte présence en ligne. L'utilisation d'outils d'apprentissage automatique aide les marques à évaluer périodiquement un influenceur en fonction du trafic et de l'activité de leurs publications. Ils peuvent identifier rapidement les influenceurs avec une forte présence en ligne pour s'assurer que les publicités atteignent le plus large public possible.
5. Canaux: Les plateformes de médias sociaux permettent aux clients d'interagir avec les entreprises sur de nombreux points de contact. Cependant, les influenceurs ayant des taux d'activité élevés sur un canal peuvent ne pas réussir autant sur un autre. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux marques d'utiliser des paramètres de canal pour calculer les engagements des influenceurs. Les marques peuvent ainsi identifier les canaux d'influence les plus appropriés pour canaliser leurs besoins marketing.