تحلیل بازاریابی انیفلوئنسری با هوش مصنوعی

تحلیل بازار یابی اینفلوئنسری با هوش مصنوعی

هدف این مقاله، نمایش پتاسنیل یادگیری ماشین برای برند ها و کارآفرینان، جهت درک نحوه ی ایجاد کمپین های بازاریابی اینفلوئنسری ، مدیریت روابط با اینفلوئنسر ها، و ارتباط تاثیر گذار با مخاطبین آن ها است.

بدیهی است که انسان درباره همه چیز آگاهی ندارد. ما معمولاً تمایل داریم تا به عنوان یک میانبر، از راهنمایی افراد دیگر استفاده کرده و به کسب دانش بپردازیم. انتقال دانش، حس راحتی، برتری و تسلط را به افرادی به نام اینفلوئنسر ها القا می کند. 

بازاریابی اینفلوئنسری ، از این افراد خاص در رسانه های اجتماعی جهت ارتقا و ترویج شناخت و آگاهی از برند،  تبلیغ محصولات در شبکه های اجتماعی و دستیابی به بازار ویژه استفاده می کنند.

طبق پیش بینی های انجام شده، بازاریابی اینفلوئنسر تا سال ۲۰۲۲ به یک صنعت ۱۵ میلیارد دلاری تبدیل خواهد شد و ظاهراً هیچ تاخیری در این روند مشاهده نمی شود.

در دوره ی قرنطینه بیماری کرونا ، برند ها تمایل پیدا کرده اند تا بودجه ی خود جهت استخدام اینفلوئنسر ها از طریق آژانس های مختلف را افزایش دهند. آن ها علاقه مند به کلاس بندی اینفلوئنسر ها بر اساس علایق ویژه و خاص ، پیش بینی پاسخ های هدفمند از سوی مخاطبین آن ها، یا ارزیابی اثربخشی کمپین های بازاریابی هستند. این موضوع، حوزه ی جدیدی را برای کارآفرینان به وجود می آورد. این مقاله نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی به فعالیت های بازاریابی اینفلوئنسر کمک می کند.

استخراج داده های اینفلوئنسر ها در رسانه های اجتماعی

داده های اینفلوئنسر ها می توانند از طریق منابع متعددی به دست آیند، مثل روش استخراج معتبر روی رسانه های اجتماعی. یک مجموعه داده های اینفلوئنسر های اینستاگرامی ، مکانی عالی برای آغاز کار است.

اطلاعات دیتاست اینفلوئنسر ها
اطلاعات دیتاست اینفلوئنسر ها

هنگام ساخت یک پست جدید توسط هر اینفلوئنسر ، داده هایی در دیتاست ثبت می شود :

اطلاعات پست های منتشر شده اینفلوئنسر ها
اطلاعات پست های منتشر شده اینفلوئنسر ها

پروفایل سازی اینفلوئنسر ها به وسیله ی مدل سازی موضوعی

علایق اینفلوئنسر ها معمولاً در پروفایل آن ها نوشته می شود. اینفلوئنسر ها تمایل دارند تا خود را به وسیله ی علایق معرفی کنند. بدین ترتیب، شناسایی موضوعات انتزاعی، ما را به سوی حیطه ای از هوش مصنوعی، یعنی مدلسازی موضوعی ( Topic Modeling ) هدایت می کند.

هدف مدلسازی موضوعی ، شناسایی برجسته ترین عناوین ( علایق ) و مرتبط ترین کلمات کلیدی درباره ی آن ها است. یک خروجی نمایشی از این روش در تصویر زیر نشان داده شده است. اکثر اینفلوئنسر ها در مجموعه داده ی ما، درباره ی سرگرمی ها و فعالیت ها نوشته اند. این در حالی است که تعداد پست های محدودی در مورد تکنولوژی منتشر شده است.

اینفلوئنسر ها و علایق آن ها
اینفلوئنسر ها و علایق آن ها

تحلیل همبستگی بین علایق می تواند اطلاعات ارزشمندی را در اختیار برند ها، خصوصاً در حین فرایند استخدام اینفلوئنسر های خود، قرار دهد. برای مثال، در مجموعه داده ی ما، اینفلوئنسر هایی که درباره ی فضای خارج از خانه و هوای آزاد پست می گذارند، فالوور هایی دارند که تمایل آن ها نسبت به سلامتی بیشتری است. رنگ های تیره تر، نشان دهنده ی همبستگی کمتری هستند. به نظر می رسد که اکثر اینفلوئنسر ها در موضوع مورد نظر خود، تخصص دارند.

زمینه کاری اینفلوئنسر ها
زمینه کاری اینفلوئنسر ها

پیش بینی شراکت اینفلوئنسر ها به وسیله ی جنگل تصادفی

بیشتر برند ها روی آژانس های بازاریابی اینفلوئنسر جهت یافتن و استخراج اینفلوئنسر های مناسب تکیه می کنند. با این حال، برند ها می توانند با کمک روش های یادگیری ماشین و اِعمال آن ها روی سری های زمانی، به نتیجه ی محتمل تری دست پیدا کنند. 

برای مثال، پیش بینی متوسط تعداد پست های روزانه، به شناسایی کاربران مشتاق (حاضر در شبکه های اجتماعی) به شرکت در کمپین های بازاریابی و ایجاد محتوای تبلیغاتی کمک می کند.

آمار پست های برترین اینفلوئنسر ها
آمار پست های برترین اینفلوئنسر ها

برند ها و کارآفرینان می توانند از یک کلاسیفایر جنگل تصادفی (Random Forest) یا روش های بسته بندی کردن (Bagging) برای تشخیص مهم ترین ویژگی های لازم جهت پیش بینی فراوانی پست های هر اینفلوئنسر استفاده کنند.

همانطور که در شکل زیر مشاهده می کنیم، زبان های انگلیسی و روسی  و همینطور علاقه به سرگرمی، فناوری، خانواده، روابط، مد، خرید، نوشیدنی، و خوراکی، محتمل ترین عواملی هستند که در پیش بینی زمان انتشار یک پست توسط اینفلوئنسر در آینده، به ما کمک می کنند. 

فاکتور های مهم پست گذاشتن اینفلوئنسر ها
فاکتور های مهم پست گذاشتن اینفلوئنسر ها

شناسایی شخصیت های اینفلوئنسر ها به وسیله ی خوشه بندی داده ها

برند ها معمولاً در رسیدن به بازده ی سرمایه گذاری روی اینفلوئنسرهایی که دارای علایق خاص هستند، با شکست مواجه می شوند. با استفاده از یک استراتژی بازاریابی متفاوت برای شخصیت های مختلف اینفلوئنسر ها، می توان این عملکرد ضعیف را بهبود بخشید.

شخصیت یک اینفلوئنسر می تواند به عوامل پیش بینی کننده ی متعددی بستگی داشته باشد؛ عواملی که نه تنها به علایق مربوط می شوند، بلکه به زبان، فراوانی پست ها و غیره نیز ربط دارند.

روش های خوشه بندی داده ها در شرایط یادگیری بدون نظارت به کار می آیند، یعنی در شرایطی که داده ها بر اساس مجموعه ای از ملاحظات باید به صورت معقولانه خوشه بندی شوند. تحلیل انجام شده در تصویر زیر که به تحلیل آرنج (Elbow Analysis) معروف است، نشان می دهد که اینفلوئنسرها به چهار دسته یا شخصیت تقسیم می شوند:

دسته بندی اینفلوئنسر ها
دسته بندی اینفلوئنسر ها

حال بررسی می کنیم که چگونه خوشه بندی داده ها، پروفایل صد ها هزار اینفلوئنسر را در تنها چهار شخصیت خلاصه می کند. یک دهه قبل، بازاریابی اینفلوئنسر تنها به سلبریتی ها (افراد مشهور) و چند بلاگر ویژه محدود می شد. اما اکنون به لطف خوشه بندی داده ها، برند ها و کارآفرینان می توانند از استراتژی های خاصی برای نظارت دقیق و پیگیری شخصیت های اینفلوئنسر ها استفاده کنند.

نمودار خوشه بندی اینفلوئنسر ها
نمودار خوشه بندی اینفلوئنسر ها

بهبود تنوع در آگاهی از برند به وسیله ی یادگیری عمیق

اکثر برند ها و کارآفرینان خواهان همکاری با اینفلوئنسر های برتر هستند. از آنجا که تعداد اینفلوئنسر های عالی و ماهر بسیار کم است، بسیاری از برند ها به طور پیوسته روی میکرو-اینفلوئنسر ها سرمایه گذاری می کنند که از پتانسیل رسیدن به کلاس برتر برخوردار هستند.

با اینکه تعداد افراد دنبال کننده ی میکرو- اینفلوئنسرها بسیار کمتر از اینفلوئنسرهای برتر است، اما مشارکت آن ها می تواند مفید واقع شود. تنوع در آگاهی از برند، موضوع بسیار حائز اهمیتی است. با این حال افزایش فعالیت ها اجتماعی در سال ۲۰۲۰، بازتابی از کمبود تنوع در بازاریابی اینفلوئنسر ها محسوب می شود.

یادگیری عمیق می تواند در پیش بینی درست نمایی (احتمال) تبدیل یک میکرو- اینفلوئنسر به یک اینفلوئنسر برتر، به ما کمک کند. در تصویر زیر، کارایی یک شبکه ی عصبی مصنوعی ساده با تنها یک لایه ی مخفی را در پیش بینی پتانسیل یک اینفلوئنسر جهت راهیابی به دسته ی برتر نشان می دهد.

نمودار آموزش شبکه عصبی عمیق
نمودار آموزش شبکه عصبی عمیق

همه ی ما برای فرد یا افرادی، یک اینفلوئنسر به شمار می آییم.

بازاریابی اینفلوئنسر بر اساس این فرض عمل می کند که افراد مایل به پیروی از پیشنهادات و اقدامات سایرین در فضای آنلاین هستند. دانش ممکن است مخفی و یا محفوظ باشد، اما همیشه آشکار می شود. با این حال، هرگز نباید فراموش کرد که قدرت اینفلوئنسر ها در دستان فالوور های آن ها است.

در این مقاله، دیدیم که چگونه با کاربرد صحیح هوش مصنوعی، برند ها و کارآفرینان می توانند با بهره گیری از بازاریابی اینفلوئنسر، جایگاه خود در صدر جدول بهترین ها را حفظ کنند. 

بیشتر بخوانید :

منبع Medium

درباره‌ی احمدرضا جعفری

همچنین ببینید

انقلاب صنعتی چهارم اقتصاد خودمختار

انقلاب چهارم صنعتی : ظهور اقتصاد خودمختار – قسمت سوم

در قسمت قبل ، به بررسی سه شاخه اصلی انقلاب صنعتی چهارم یعنی اینترنت اشیاء …

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *