در اینستاگرام، تعداد فالورها یک معیار مهم برای سنجش محبوبیت یک کاربر است. در نتیجه، اینفلوئنسرها در تلاش برای پیدا کردن اسم و رسم، خود را در مواجهه با سیل عظیمی از فالورهای جعلی می‌یابند. این باعث می‌شود یک صاحب کسب و کار برای به ثمر رسیدن کمپین‌های تبلیغاتی خود مجبور باشد هزینه‌ی نابجایی برای فالورهای فیک متقبل شود. درنتیجه ابزاری که شناسایی فالورهای جعلی از واقعی را ممکن سازد، می‌تواند به صاحبان کار در برگزاری کمپین‌های تبلیغاتی به صرفه‌تر کمک کند.
اکانت فیک: اکانت‌های جعلی، اکانت‌هایی هستند که برای افزایش محبوبیت سایر کاربران استفاده می‌شوند. به همین دلیل، شاخصه آنها داشتن فالویینگ زیاد و فالور کم است. رفتار لایک کردن آنها ممکن است تصادفی و رندوم به نظر برسد. از ویژگی‌های دیگر آنها می‌توان به نداشتن عکس پروفایل و پست و نام‌های کاربری عجیب اشاره کرد.
اکانت اتوماتیک: به عنوان بات هم شناخته می‌شوند، فعالیت‌هایی را به صورت خودکار انجام می‌دهند. این فعالیت‌ها شامل فالو، لایک کردن و کامنت گذاشتن در هشتگ‌های خاص و لوکیشن فالورها به جهت بالا بردن محبوبیت خود هستند. از این اکانت‌ها ممکن است فعالیت ارگانیک هم مشاهده شود. به این طریق که کاربر واقعی با استفاده از اکانت علایق خود را در اینستاگرام دنبال کرده در حالی که بات به صورت خودکار در پس زمینه به فعالیت جعلی ادامه می‌دهد.
وقتی مخاطبین فیک مورد بحث ما باشند، با گروه اول سر و کار خواهیم داشت. گروه کاربرانی که به مخاطبین یک اینفلوئنسر اضافه می‌شوند تا فقط تعداد فالورها و فعالیت لایک و کامنت آنها را افزایش داده و بر محبوبیت اینفلوئنسر به طور ظاهری بیفزایند.
حالا می‌توانیم به چگونه فالوور فیک را تشخیص دهیم ، بپردازیم. وقتی طبق مطالعات انجام شده صحبت از ده‌ها میلیون کاربر اینستاگرام باشد، در این مقیاس و حجم بالای داده، واضح است که به یاد big data و هوش مصنوعی می‌افتیم. درست مانند بسیاری از حوزه‌های دیگر، هوش مصنوعی این بار نیز به کمک ما می‌آید تا فرآیند شناسایی را سرعت ببخشد.
هوش مصنوعی، فناوری به کار بستن داده است. در هوش مصنوعی با کمک گرفتن از تجربه‌ی قبلی (داده)، می‌توان پیش‌بینی کرد که در مورد مشابه چه پیش خواهد آمد. پس هوش مصنوعی بر داده استوار است و هر چه داده‌ی مورد استفاده با دقت بیشتری انتخاب شده باشد، توانایی پیش‌بینی الگوی ساخته شده برای آن بیشتر است. لازم به ذکر است همین نکته در هوش مصنوعی پراوسس، با دریافت مستقیم داده از اینستاگرام رعایت می‌شود. در مثال مخاطبین فیک، داده‌ی مناسب یافتن الگوی کاربران فیک مطابق با آنچه اشاره شد عبارت است از: تعداد فالور و فالویینگ، تعداد پست، نام کاربری، داشتن و یا نداشتن عکس پروفایل، فعالیت لایک، کامنت و… . [اسکرپ اطلاعات از اینستاگرام] پس از آن باید هر کاربر با منطق از پیش مشخص شده‌ای لیبل‌گذاری شود. به طور مثال، می‌توان گفت که کاربری با اطلاعات زیر به احتمال خیلی زیاد یک کاربر فیک است:
فرآیند لیبل‌گذاری از مهم‌ترین قسمت‌های آماده‌سازی داده‌ی مورد نیاز یادگیری است. زیرا اشتباه در این قسمت موجب اشتباه در پیش بینی هوش مصنوعی خواهد شد. فرض کنید که یک اکانت واقعی را به اشتباه فیک دسته‌بندی کرده باشید و الگوی یادگیری را با آن تطبیق دهید. طبیعی است الگوی آموزش داده شده با این داده‌ی غیرصحیح، اکانت‌های مشابه را نیز به اشتباه در دسته‌ی فیک طبقه‌بندی خواهد کرد. پس پراوسس دسترسی به داده‌های دسته‌بندی شده با بالاترین دقت را در اولویت قرار داده است تا دسته‌بندی با صحت هر چه بیشتر انجام گیرد (توضیحات بیشتر ).
تا به اینجا دیدیم که که برای آموزش الگو به چه داده‌هایی نیاز داریم. حال به این بپردازیم که در الگوی هوش مصنوعی یا همان یادگیری ماشین، چه اتفاق می‌افتد.
همانطور که از گفته‌های قبلی پیداست، مسئله‌ی شناسایی ما در حیطه‌ی یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) قرار می‌گیرد.
یادگیری نظارت‌شده عبارت است از آموزش با استفاده از دسته‌بندی از پیش انجام شده (لیبل). این نوع یادگیری بیشترین بازده را در میان انواع یادگیری دارد. به این دلیل که الگوریتم یادگیری می‌تواند با داشتن این لیبل‌های درست، از درستی پیش‌بینی‌های خود به طور دقیق مطلع شود و بعد از آن به بهینه کردن عملکرد خود بپردازد.
پس از دادن اطلاعات کاربر به مدل راه‌اندازی شده، مدل شروع به تنظیم پارامتر‌های خود بر اساس درستی کرده و سعی می‌کند خطا را به کمترین میزان کاهش دهد. در صورتی که یادگیری به درستی انجام شود، مدل نهایی مدلی است که بهترین انطباق را با داده داشته است.
در نهایت، می‌توان این مدل آموزش‌دیده را روی داده‌های کاربران جدیدی که نیاز به شناسایی دارند اعمال نمود و پیش‌بینی کرد که آیا این کاربران فیک هستند یا خیر. پس اگر به طور مثال، ما به قسمتی از داده‌ی فالورهای یک اینفلوئنسر دسترسی داشته باشیم، می‌توانیم با این روش درصد فالوورهای فیک و واقعی آن اینفلوئنسر را به دست آوریم و پس از این با اینفلوئنسرهای معتبر کار کنیم [آنالیز فالورهای اینفلوئنسر].
در این متن مروری شد بر چگونه فالوور فیک را تشخیص دهیم ، که توضیح داده شد با استفاده از یادگیری ماشین در شناسایی فالورهای فیک اینستاگرام و این واقعیت که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌تواند به صحت گذاشتن بر فعالیت‌های یک اینفلوئنسر به کمک ما بیاید، مدل‌های پراوسس را توسعه دادیم. این بخشی از آنچه ما در پراوسس جهت ارائه بهترین، بادقت‌ترین و واقعی‌ترین داده‌ها، مدنظر قرار داده‌ایم را تایید می‌کند.
پراوسس یک نرم‌افزار راه‌اندازی، اندازه‌گیری و تحلیل هوشمند برای کمپین‌های اینفلوئنسرمارکتینگ است.
به شما امکان آنالیز پیج‌های پابلیک با بیش از 1000فالور را می‌دهد. در این آنالیز علاوه بر داده‌هایی چون نرخ اینگیجمنت، رشد فالور و... میزان فالور فیک، عدد کیفیت پیج، هم‌پوشانی و پیج‌های مشابه را نیز با تکیه بر AI,ML,NLPارائه می‌کنیم.
پراوسس همانند هر پلتفرم مارکتینگ اتومیشن، به شما این امکان را می‌دهد تا اطلاعات لازم را جمع‌آوری کنید، کاربران را در دسته‌بندی‌های معنادار مطابق با پرسونای خود قرار دهید و مطابق با ویژگی‌های منحصر به فرد هر دسته، در زمان مناسب، پیام اختصاصی را ارسال کنید.
پراوسس همانند هر پلتفرم مارکتینگ اتومیشن، به شما این امکان را می‌دهد تا اطلاعات لازم را جمع‌آوری کنید، کاربران را در دسته‌بندی‌های معنادار مطابق با پرسونای خود قرار دهید و مطابق با ویژگی‌های منحصر به فرد هر دسته، در زمان مناسب، پیام اختصاصی را ارسال کنید.
دنبال کردن رفتار اکانتی که می‌خواهید و ثبت داده‌ها در پروفایل شخصی شما، شامل چه کمپین‌هایی راه انداخته، با کدام اینفلوئنسرها همکاری کرده و چه نتایجی را دریافت کرده است. تا اطلاعات کاملی از کاربرانی که می‌خواهید داشته باشید.
اطلاعات جمع‌آوری شده از اکانت‌ها را براساس نیاز خود دسته‌بندی کنید. لیستی از اینفلوئنسرها براساس رقبایی که انتخاب کرده‌اید یا فیلترهای دموگرافیکی که اعمال می‌کنید، دریافت کنید؛ تا کمپین‌های بهینه‌تر و موفق‌تری را راه‌اندازی کنید.
برای هر دسته از کاربران و اینفلوئنسرها که می‌خواهید، پیام شخصی‌سازی شده ایجاد کنید. با ارسال پیام مناسب به شخص درست، به بالاترین حد از نرخ مشارکت خواهید رسید.
از لحظه اجرای کمیپن، آن را به صورت لایو رصد کنید. می‌توانید نرخ تبدیل کمپین (کاربر به مشتری )، درآمد حاصل از اجرای کمپین، میزان ترافیک ورودی جعلی و.. را در قالب جدول و نمودار مشاهده کنید. قبل از آن در پراولیست افراد را با KPIهای مشخص مقایسه کنید و متناسب‌ترینشان را به کمپین خود بیافزایید.
