A la caza del falso influencer

Entre sus estrategias publicitarias, las marcas acuden a las redes sociales y a los usuarios con más seguidores, los denominados influencers, para difundir su mensaje. Es lo que se llama marketing de influencia

¿Pero cómo distinguir a los influencers reales de los falsos, de aquellos que incrementan su número de seguidores con bots y perfiles falsos? La startup española Binfluencer quiere dar solución precisamente a este problema a base de soluciones tecnológicas. Su propuesta es integrar inteligencia artificial en su plataforma, con herramientas de Natural Language Processing, Computer Vision y aplicaciones de Machine Learning como reconocimiento facial, analítica de datos, Data Mining y algoritmos propios.

Con todo este armamento, recaba información y determina qué influencers ofrecen garantías para una campaña publicitaria. Binfluencer ha detectado más de 1 millón de perfiles de Instagram a nivel mundial, con un mínimo de 5.000 seguidores, que tienen potencial para ser influencers y permite seleccionarlos “introduciendo keywords o palabras clave y segmentando por audiencia, por localización, por género o por edad”, tal y como explica Javier Yuste, CEO de la compañía.

Iván Martín Maseda, CTO, explica que a través de la integración con el servicio de base de datos de Amazon Neptune “podemos acceder a través de nuestra plataforma a los datos de todos los influencers del mundo, saber de forma fidedigna si los resultados que dicen tener son efectivamente precisos, y decidir si son el perfil adecuado para nuestros clientes”. Esto es, si cuentan con capacidad para impactar en su red de seguidores y generar un interés hacia un producto. Para ello se usan variables como la tasa de interacción y las media de likes y comentarios.

Binfluencer anuncia que su solución permite consultar en tiempo real cómo van progresando las campañas en redes sociales y obtener un informe detallado con las estadísticas de los influencers participantes para estimar el retorno de la inversión.