机器学习如何改变网红营销

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由于广泛使用社交媒体平台来推广产品和服务，因此，有影响力人士的营销取得了显着增长。

在2019年，该业务的规模达到65亿美元，预计到2022年将达到150亿美元。如今的营销活动全都围绕算法，数据和分析来获得目标受众，而不是传统的“喷雾和祈祷”方法。成功的主要因素是弄清楚有影响力的营销如何通过针对合适的受众群体来提高客户参与度而变得更加有效。

机器学习（ML），自然处理语言（NLP）和人工智能（AI）等技术进步正在改变品牌提升影响者营销的方式。ML技术在三个领域为组织提供帮助：创建相关副本以覆盖目标受众，为各个市场细分确定合适的内容创建者，并建议有效的工作流程。随着数字空间的不断扩展，机器学习是利用影响者营销的实际利益的前提条件。

解决有影响力的营销问题

使用机器学习为影响者营销系统提供动力是一种可喜的变化，可以解决伪造的追随者，喜好和敬业度的问题。这样的系统至关重要，因为它们根据每月或每年的绩效评估成功的网红营销活动中不仅仅是网红的潜力。由于启用了ML的网红营销系统可以从网红的所有帖子和活动中学习，因此他们可以了解品牌何时可能会受到营销影响的减少或增加。企业可以利用这些见解来相应地调整其营销动机。

影响者营销中的另一个常见挑战是在营销活动中越来越多地使用视频和图像。图片消息平台（如Tumblr和Instagram）的出现和持续增长，已使大多数影响者广泛使用图片和视频。但是，大多数张贴的图像都缺少标识性的标签或文本，因此很难跟踪和验证其真实性。品牌可以准确识别基于图像的影响者营销职位的唯一方法是分析图像的内容。

机器学习通过其图像识别能力使其成为可能。由ML支持的影响者营销系统和软件工具使用机器视觉图像识别来识别图像中的位置，对象，文字和人物，从而使营销人员能够更快地识别和分类图片。此外，机器视觉还可以帮助营销人员在几秒钟内分析数百万张图像，从而确定大规模的预定特征。元素可以是带有特定品牌徽标，产品或其他复杂功能（如图片中的人物）的图像。因此，机器学习计算机视觉使营销人员能够确定相关的社会影响者，并了解受众的帖子和互动与所讨论的品牌之间的关系。

最后一个主要问题是确定合适的影响者的挑战性过程。有影响力的人营销需要具有与品牌相匹配的个性的有影响力的人。乐天市场调查对200位直接参与有影响力营销活动的英国营销人员进行了调查，发现38％的人无法确定他们的影响力活动是否导致了销量的增长。86％的人也承认，他们不确定影响者用来进行营销活动的依据。

机器学习解决了这个问题，因为它经常返回可量化的结果，从而使有影响力的营销流程取得了极大的成功。真正的支持ML的影响者营销平台不仅仅过滤假用户和图像处理，还可以分析过去几年中创造的影响者内容。基于ML的分析使公司能够了解各种影响者正在谈论的品牌和主题，以及它们的美学风格，内容在推动用户参与度，产品销售，流量和受众情绪方面的有效性。

有影响力的营销

许多公司认为，影响者对他们在社交媒体上营销的品牌和产品的参与度更高。尽管如此，该模型仍面临众多风险，因为它将品牌置于更高的审查级别。话虽如此，品牌只能通过提供各种产品的诚实反馈来获得客户的信任。有影响力的人在赢得消费者信任方面起着至关重要的作用，因为他们将品牌的讲故事和创造力超越了单纯的商业广告。

由于大多数品牌尚未确定识别，保留，补偿，奖励和加入影响者的最佳做法，因此影响者营销仍处于新生阶段。通常，许多品牌会根据他们的营销需求聘请有影响力的个人或有影响力的营销机构。影响者的准备就绪，包括他们是真实的还是假的，并且影响了历史，限制了大多数品牌选择最佳的影响者营销活动。根据网络规模确定合适的影响者也是一项挑战，因为无法确定该网络是否是原始网络。

因此，需要一个强大的机器学习框架来帮助品牌识别合适的影响者，并入职，补偿和奖励他们。该框架通常由端到端机器学习算法组成，该算法包含各种社交媒体关键绩效指标（KPI），用于确定影响者指数得分。

ML支持的网红营销的KPI

支持ML的系统中的各种KPI正​​在改变影响者营销。其中包括参与率，目标受众，细分受众群的专业知识，内容的新鲜度和质量，在线影响者的存在和渠道。

  • 参与度：考虑潜在影响力，触及率，喜欢，分享，放大率，活力率，平均参与率和观众增长率等因素。机器学习算法从影响者的过去帖子中挖掘参与活动，以确定参与得分。分数越高，参与度越高，就可以有影响力的品牌协助品牌满足其营销需求。
  • 目标受众：各个品牌都有特定的关注者目标。这样，对所需受众群体的影响者指数得分对于确保营销活动针对正确的市场细分至关重要。在这方面，在影响者营销中采用机器学习可以帮助品牌衡量影响者的指标，例如性别，时尚，地区，兴趣，年龄和关注者。它还可以衡量所有关注者的影响力。因此，机器学习通过确保品牌仅与对目标受众产生期望影响的那些影响者联系来改变影响者营销。
  • 细分受众群专业知识：影响者可以在一个帖子中涵盖整个细分受众群，但可以影响单个子细分受众群。建立有影响力的专家的技能是所有品牌都必须考虑的基本因素。例如，细分市场可能包含食品和饮料，鞋类，服装和烟草等子细分市场；该细分市场中的影响者可能只是营销食品和饮料的专家。机器学习框架包含文本挖掘功能，可以利用该功能来挖掘影响者职位之前的深刻见解，从而确定专业知识指标得分。品牌可以使用由ML支持的影响者营销工具来确定影响者的利基专业知识，并确保他们为特定产品找到合适的影响者。
  • 内容的新鲜度和质量：机器学习算法使用诸如机器视觉之类的图像识别策略来分析有影响力者的先前视频，图像和文本帖子。目的是分析发布频率，确定内容的新鲜度和质量，并确定在内容创建中采用的最佳做法。它可以帮助品牌发现能够在更长的时间内推动品牌营销活动并同时保持内容新鲜度和质量的有影响力的人。
  • 有影响力的人在线存在：投资于有影响力的营销作为首选营销方式的公司依赖于拥有强大在线影响力的有影响力的人。使用机器学习工具有助于品牌商根据其帖子的流量和活动来定期对有影响力的人进行评分。他们可以通过强大的在线形象快速确定有影响力的人，以确保广告能够最大程度地吸引受众。
  • 渠道：社交媒体平台使客户能够在许多接触点上与企业进行交互。但是，在一个渠道上具有较高活动率的影响者在另一个渠道上可能不会成功。机器学习算法允​​许品牌商使用渠道参数来计算影响者参与度。品牌因此可以确定最适合满足其营销需求的那些影响者渠道。