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Cómo la inteligencia artificial quiere ayudar a las marcas a encontrar a sus influencers
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    Los influencers se han convertido en uno de los elementos de deseo de las marcas y de las empresas a la hora de establecer sus campañas de marketing digital. ¿Por qué ocurre esto? En un mercado en el que cada vez es más difícil posicionarse y en el que llamar la atención de los consumidores resulta más y más complicado, los influencers funcionan como una suerte de faro en el que los internautas confían y a quienes hacen caso. Ellos sí han logrado romper con las barreras a las que las empresas se enfrentan.

    Pero, aunque es muy fácil comprender por qué las marcas quieren a los influencers, no resulta tan fácil encontrar al influencer que toca. Las compañías tienen que trabajar para encontrar a aquel que mejor encaja con su audiencia y con sus valores de marca, lo que no siempre es fácil. De hecho, se podría decir que nunca lo es, especialmente si se parte de un escenario en el que las marcas y las empresas dan por hecho muchas cosas que no son exactamente ciertas. Así, es habitual que se caiga en la trampa de pensar que un elevado número de seguidores implica necesariamente que vaya a ofrecer buenos resultados (no es así) o de no buscar tanto al influencer que más se adapta a lo que se necesita o se busca sino más bien a aquel que parece que todo el mundo está usando.

    ¿Cómo encontrar al influencer que más se ajusta a lo que somos o a lo que queremos? Las marcas emplean diferentes herramientas y distintas técnicas para encontrar a los influencers que más les valen. Hacer un estudio de mercado en profundidad para conocer a la audiencia y lo que les interesa es una de las vías, pero no la única. De hecho, la tecnología se está convirtiendo en uno de los elementos fundamentales en este trabajo y una de las herramientas que las marcas emplean para conectar con los influencers. Y, en ese terreno, la que se ha convertido en la última aliada de las marcas es la inteligencia artificial, que ha empezado a posicionarse como una respuesta para este problema.

    Como desvelan en AdWeek, lo cierto es que ya existen un puñado de agencias 'tech-centic' y de plataformas que emplean soluciones basadas en la inteligencia artificial para encontrar a los influencers que mejor funcionarán para las marcas que los contratan (una de ellas ha sido, por ejemplo, la firma de cocha Mazda). No es todavía una función mayoritaria y usada de forma masiva, pero sí es una que está apareciendo y que podría crecer y mucho en el futuro (al fin y al cabo, eso es lo que se espera de la inteligencia artificial y todo lo basado en ella).

    La tecnología al rescate

    Sus herramientas funcionan partiendo de la misma base que emplean, por ejemplo, las herramientas que emplean la inteligencia artificial para segmentar contenidos o para crear conversaciones en los chatbots. Las marcas dan las características de lo que quieren y la inteligencia artificial analiza lo que hay hasta encontrar lo que se busca. Esto hace, además, que se eliminen algunas de las prácticas de riesgo que dominan este mercado, como la de dejarse llevar por la lista de followers de un nombre. Por otra parte, la inteligencia artificial no solo escoge, sino que también ayuda a fijar cuánto se debe pagar.

    Por supuesto, esta aproximación también tiene sus riesgos. Por un lado, permite trabajar con influencers que no son los de siempre, pero esto, que tiene su lado bueno, tiene el lado negativo de que estos influencers no siempre son capaces de ser lo altamente profesionales que las marcas esperan. A veces, pueden caer en ciertos errores que quienes ya han entrado en el juego no hacen.

    Por otro lado, la tecnología y lo que se espera de ella también crea sus problemas, ya que las marcas esperan muchas veces cosas que no son exactamente posibles. Por ejemplo, a la hora de dar parámetros de búsqueda se centran en elementos demasiado subjetivos que la inteligencia artificial tendrá problemas a la hora de comprender. Pedir algo 'a la moda' no es, por ejemplo, demasiado exacto.

    Tecnología de citas para los influencers

    Igualmente, en el mundo de los influencers también han entrado los algoritmos, que se están también encargando de ofrecer soluciones que permiten a las marcas conectar con aquellos influencers que realmente encajan con lo que buscan. De hecho, una de las opciones está bastante ligada al mundo de los servicios de dating online, aquellos que ayudan (en teoría) a encontrar el amor verdadero.

    El antiguo máximo responsable científico de eHarmony ha creado un servicio para encontrar influencers. "Lo que hicimos en eHarmony es bastante cercano a lo que estamos haciendo aquí, al menos desde el punto de vista de la perspectiva psicométrica", apunta al medio estadounidense. Sus herramientas seleccionan a los usuarios de redes sociales y los miden partiendo de seis factores (honestidad/humildad, emocional, extrovertido, agradable, conciencia y apertura a experimentar cosas) y partiendo de ahí los cruzan con los rasgos de las empresas para establecer conexiones.

    Para conocer el E-Marketing, identificar las estrategias, su implementación y sus casos de éxito
  • Comentarios (1)
    • Publicado el 17-05-2017
      Les aviso que eHarmony es un fraude científico y con respecto a psyML del Dr. Galen Buckwalter que usa el test de personalidad HEXACO, el mismo es insuficiente para grandes bases de datos, ej. con 20.000.000 de usuarios. El futuro de los motores de recomendación no es el machine learning ni el big data, sino los motores de recomendación basados en personalidad de sus usuarios, algo parecido a Watson de IBM, pero en vez de usar el test normativo Big Five como Watson, usando el test normativo... leer más
      Les aviso que eHarmony es un fraude científico y con respecto a psyML del Dr. Galen Buckwalter que usa el test de personalidad HEXACO, el mismo es insuficiente para grandes bases de datos, ej. con 20.000.000 de usuarios.
      El futuro de los motores de recomendación no es el machine learning ni el big data, sino los motores de recomendación basados en personalidad de sus usuarios, algo parecido a Watson de IBM, pero en vez de usar el test normativo Big Five como Watson, usando el test normativo 16PF5 que por ahora no hay nadie en el mundo que lo use en forma masiva. [leer menos]
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  • Anónimo
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