Recursos de IA do HypeAuditor para marketing de influência

A inteligência artificial está presente em várias etapas do HypeAuditor, desde a descoberta de creators até a análise de audiência, detecção de atividades suspeitas, brand safety e previsão de resultados de campanha.

Para fazer essas análises em escala, a plataforma combina diferentes tecnologias, como machine learning, processamento de linguagem natural e visão computacional. Esses modelos ajudam a interpretar grandes volumes de dados e transformá-los em informações que profissionais de marketing podem usar na escolha de influenciadores e no planejamento de campanhas.

É assim, por exemplo, que o HypeAuditor consegue avaliar a qualidade da audiência de um creator, analisar comentários, estimar valores de parceria, encontrar perfis semelhantes e calcular indicadores esperados para uma campanha.

Neste artigo, mostramos onde a IA entra na plataforma, quais tecnologias são usadas em cada recurso e como elas ajudam marcas e agências ao longo de uma estratégia de IA no marketing de influência.

Como o HypeAuditor usa inteligência artificial?

O HypeAuditor usa IA e machine learning principalmente para analisar dados de creators e audiências, detectar padrões, interpretar conteúdo e fazer previsões.

As aplicações aparecem em diferentes partes da plataforma:

Cada recurso usa os dados de uma forma diferente. Em alguns casos, a IA ajuda a classificar informações. Em outros, procura padrões difíceis de identificar manualmente ou calcula estimativas a partir de dados anteriores.

Audience Quality Score (AQS): como a IA ajuda a avaliar a qualidade de um influenciador

O Audience Quality Score, ou AQS, é uma métrica proprietária do HypeAuditor usada nos relatórios de creators do Instagram e TikTok.

Ela ajuda a resumir a qualidade geral de uma conta em uma pontuação de 1 a 100.

Quanto maior o resultado, melhor é a avaliação da conta considerando os fatores analisados pelo sistema.

Para creators do Instagram, o cálculo considera sinais como:

• taxa de engajamento;

• porcentagem estimada de pessoas reais entre os seguidores;

• padrões de crescimento de seguidores e contas seguidas;

• autenticidade dos comentários.

No TikTok, o cálculo leva em conta o crescimento de seguidores nos últimos 30 dias, além das taxas de engajamento e de comentários.

A pontuação é dividida em faixas:

O AQS facilita a comparação entre creators, principalmente quando uma equipe precisa analisar muitos perfis.

Ainda assim, ele deve ser interpretado junto com outras informações do relatório. Uma boa pontuação de audiência, sozinha, não diz se aquele influenciador combina com o público, o conteúdo ou os objetivos de uma campanha.

Como a IA ajuda o HypeAuditor a analisar influenciadores

Um relatório de influenciador reúne vários tipos de informação.

Para produzir essas análises, o HypeAuditor usa diferentes modelos de IA dependendo do dado que precisa interpretar.

Autenticidade do público e do engajamento

Uma das aplicações de machine learning está na análise da autenticidade da audiência.

O sistema observa diferentes características das contas e do comportamento dos seguidores.

Entre os sinais analisados estão imagens de perfil, avatares, biografias, comentários e padrões relacionados ao crescimento e à atividade da conta.

Segundo os dados do HypeAuditor apresentados neste artigo, os modelos de machine learning são treinados para analisar mais de 53 padrões diferentes e conseguem detectar 95% das atividades fraudulentas, além de sinalizar contas suspeitas de serem bots.

O histórico também entra na análise.

Os algoritmos comparam o crescimento e o engajamento anteriores de um perfil com a atividade atual. Mudanças muito bruscas no número de seguidores ou na interação da audiência podem indicar que aquele comportamento merece uma investigação mais cuidadosa.

Os comentários também ajudam a contar essa história.

O sistema analisa sua relevância e qualidade. Comentários muito curtos e genéricos, excesso de emojis ou mensagens sem relação com o conteúdo publicado podem aparecer como sinais de atividade de baixa qualidade.

A análise acontece em conjunto com outros indicadores. Um único comentário genérico não significa fraude, assim como um crescimento rápido não é necessariamente suspeito por si só.

O objetivo é identificar padrões.

Como a IA analisa a demografia da audiência

Entender quem segue um creator é tão importante quanto analisar o próprio perfil.

Por isso, o HypeAuditor usa machine learning e visão computacional para estimar características demográficas da audiência.

Os modelos analisam informações como:

• biografias;

• nomes;

• publicações;

• imagens;

• interações com outras contas.

Esses sinais ajudam o sistema a estimar características como gênero, localização e idade.

Modelos de detecção de idioma também ajudam a identificar a língua usada pelas contas analisadas.

Para estimar interesses, o sistema considera, entre outros fatores, como os usuários interagem com outros perfis. Isso permite que uma marca vá além do número de seguidores e responda uma pergunta mais útil: o público deste influenciador se parece com as pessoas que queremos alcançar?

Como funciona a análise de sentimento do HypeAuditor

A análise de sentimento usa inteligência artificial para interpretar a reação das pessoas ao conteúdo.

No HypeAuditor, os comentários são classificados em três grupos:

• positivos;

• negativos;

• neutros.

Comentários associados a felicidade, alegria ou concordância podem ser classificados como positivos. Mensagens que demonstram tristeza, raiva ou discordância podem entrar como negativas. Quando não é possível identificar um significado emocional claro, o comentário é classificado como neutro.

Antes dessa classificação, o sistema identifica o idioma do comentário. Depois, modelos de processamento de linguagem natural analisam o texto para estimar a probabilidade de a mensagem apresentar sentimento positivo ou negativo.

Emojis também entram nessa análise. Um modelo específico ajuda a interpretar o significado emocional dos emojis presentes nos comentários e acrescenta essa informação à classificação.

Esse recurso permite analisar milhares de respostas em escala e perceber padrões que seriam difíceis de encontrar lendo comentário por comentário. Uma marca pode, por exemplo, identificar que determinado conteúdo teve muito engajamento, mas recebeu uma proporção relevante de respostas negativas. Likes sozinhos não mostrariam isso.

Como o HypeAuditor estima preços de influenciadores com machine learning

Definir quanto pagar a um creator é uma das partes mais difíceis de uma campanha. O HypeAuditor usa machine learning para gerar estimativas de preço com base em informações como:

• localização;

• número de seguidores;

• engajamento;

• dados de mercado.

O modelo calcula uma faixa estimada para diferentes formatos de conteúdo, como posts ou Stories no Instagram. Essa informação serve como referência durante o planejamento e a negociação.

O valor final de uma parceria pode variar de acordo com vários fatores que não cabem completamente em um modelo, como duração da colaboração, complexidade da produção, direitos de uso de imagem, exclusividade ou quantidade de entregas. Mas a estimativa funciona como ponto de partida para entender o mercado.

Como a IA avalia o desempenho de publicidade de um creator

Um influenciador pode apresentar ótimo engajamento no conteúdo orgânico e resultados diferentes quando publica uma parceria.

Para ajudar a identificar essa diferença, o HypeAuditor usa machine learning para comparar o desempenho de conteúdos com e sem menções a marcas. Essa análise permite observar como o engajamento do creator muda quando entra conteúdo comercial.

Para uma empresa avaliando uma parceria, essa informação é mais relevante do que olhar apenas para a média geral do perfil.

Como a IA ajuda na análise de brand safety

Uma análise de segurança de marca é feita por meio de um exame cuidadoso das postagens de um influenciador. Ela detecta qualquer conteúdo prejudicial, arriscado ou duvidoso que possa representar uma ameaça para uma marca, caso trabalhem juntos.

Uma análise de segurança de marca usa PLN para entender o significado e o contexto de uma postagem. A PLN desmembra o texto inteiro em palavras e analisa a relação entre elas. Durante esse procedimento, ela reconhece nomes, objetos, locais e organizações. Isso é crucial para identificar textos que visam pessoas ou grupos específicos de maneira negativa.

Emoções: A análise de sentimentos do conteúdo nos permite descobrir sensações negativas - em alguns casos emoções hostis - como discurso de ódio, violência ou bullying.

Imagens: Usamos IA de visão computacional para avaliar fotos, imagens e vídeos em busca de conteúdo explícito ou violência gráfica. Com essa tecnologia, somos capazes de reconhecer armas, sangue, nudez, etc. A visão computacional avançada é útil para identificar imagens manipuladas ou deepfakes.

Como a IA ajuda a encontrar influenciadores

Outra aplicação importante da inteligência artificial aparece na descoberta de creators.

Uma campanha pode começar com milhares ou até milhões de perfis possíveis. O desafio é reduzir esse universo até chegar a pessoas que realmente combinam com o briefing.

Filtros de descoberta

A ferramenta de descoberta do HypeAuditor permite combinar diferentes critérios relacionados ao creator e à sua audiência.

• Modelos de processamento de linguagem natural ajudam a identificar idioma e categoria.

• A visão computacional analisa elementos de imagens e avatares para apoiar a identificação de características e interesses.

• Outros dados ajudam a determinar localização dos creators e de seus seguidores.

O resultado é uma busca que vai além de uma simples contagem de seguidores.

Busca por nicho

A busca por nicho acrescenta outra camada.

Uma pesquisa tradicional baseada exclusivamente em palavra-chave depende da presença de determinados termos. A pesquisa por nicho consegue considerar texto e imagens para avaliar a relevância de um creator para determinado assunto.

Com processamento de linguagem natural, o sistema também consegue reconhecer palavras relacionadas e sinônimos. Isso permite encontrar creators que falam sobre o mesmo tema usando vocabulários diferentes.

A análise visual ajuda a complementar essa busca ao verificar se as imagens publicadas têm relação com o nicho pesquisado.

Imagine uma marca procurando creators ligados a corrida. Nem todo influenciador desse nicho vai escrever “corrida” em todas as legendas ou na própria bio. O conteúdo visual, os temas recorrentes e outras informações do perfil ajudam a identificar essa relação.

Como o Lookalike encontra influenciadores semelhantes

Às vezes, a marca já encontrou um creator que funciona muito bem e quer descobrir outros perfis parecidos. É para esse cenário que serve a ferramenta Lookalike.

O recurso usa IA e machine learning para analisar diferentes características do influenciador usado como referência.

Entre elas estão:

• conteúdo;

• categoria;

• engajamento;

• demografia da audiência;

• comportamento da audiência.

A partir dessas informações, o sistema cria um modelo e procura outros creators com características semelhantes.

Uma marca pode usar esse recurso para expandir uma campanha dentro do mesmo mercado ou encontrar perfis parecidos em outros países. Também pode procurar creators menores que tenham características semelhantes às de um perfil maior com o qual já trabalha.

Como a IA ajuda a prever resultados com Media Plans

Planejar uma campanha significa tomar várias decisões antes de saber exatamente qual será o resultado. Quantos creators contratar? Quanto investir? Que alcance esperar? Como comparar duas combinações diferentes de influenciadores?

O recurso de Media Plans do HypeAuditor usa IA preditiva para ajudar nesse planejamento.

A partir dos creators selecionados e de outros dados da campanha, a ferramenta calcula estimativas para indicadores como:

• alcance;

• engagement rate;

• Earned Media Value;

• ROI;

• custo por engajamento;

• CPM.

Isso permite comparar cenários antes do lançamento.

Uma equipe pode, por exemplo, avaliar se vale mais a pena concentrar o orçamento em poucos creators grandes ou trabalhar com um grupo maior de perfis menores.

As estimativas não garantem o resultado final. Elas oferecem uma referência baseada em dados para decisões que, de outra forma, dependeriam muito mais de cálculos manuais e experiência anterior.

IA no HypeAuditor: da descoberta ao resultado da campanha

A inteligência artificial aparece no HypeAuditor em diferentes momentos porque cada etapa do marketing de influência gera um tipo diferente de dado.

• Na descoberta, ela ajuda a encontrar creators entre milhões de possibilidades.

• Na avaliação, analisa audiência, engajamento, conteúdo e sinais de atividade suspeita.

• Durante o planejamento, ajuda a estimar preços e resultados.

• Na análise, interpreta comentários, sentimento e performance.

O valor da IA está justamente nessa capacidade de processar informações em escala e transformar dados dispersos em sinais que uma equipe consegue usar para tomar decisões.

Ainda assim, nenhuma dessas análises elimina a necessidade de contexto.

Uma boa ferramenta pode mostrar quais creators parecem adequados para determinado público, sinalizar riscos e estimar resultados. A decisão sobre quem representa a marca, qual ideia criativa vale a pena seguir e como construir a parceria continua sendo humana.