Markalarla Instagram fenomenlerini eşleştiren algoritma

Araştırmacılar makine öğreniminden faydalanarak, reklam veren markaları uygun Instagram fenomenleri ile eşleştiren bir yazılım geliştirdi.

Haber Özeti

Tam Sürüm

Bazı çevrelerde artık ‘influencer’ ya da ‘fenomen’ gibi kelimelerin telaffuz edilmesi bile herkesin canının sıkılmasına sebep oluyor. Evet, Kylie Jenner, Kim Kardashian ya da Felix Kjellberg (YouTube’daki PewDiePie) gibi sosyal medya ünlülerinin adı her zaman iyi özelliklerle anılmıyor ancak konu bir ürünü tanıtmaya gelince, bu ‘fenomenler’ kitleleri peşinden sürükleyebilecek etkiye sahip. Yakın zamanda Tomoson tarafından yapılan bir araştırma, markaların ‘influencer’lara harcadığı her 1 Dolar karşılığında 6,50 Dolar kazandığını gösteriyor.

Burada önemli olan doğru marka için doğru kişiyi bulmak. Yapay zeka bu eşleştirmeyi doğru bir şekilde yapabilir. Arxiv.org’da yayımlanan Instagram Sosyal Ağında, Marka-Fenomen Eşleştirmesi için Makine Öğrenimi Teknikleri adlı makalede, yapay zeka sisteminin sosyal medya kullanıcıları ve şirketler arasındaki en verimli iş birliklerini öngörebildiği ifade ediliyor.

Makine öğrenimi ile markaya uygun fenomen bulma

British Columbia Üniversitesi araştırmacılar, şirketlerin her zaman doğru fenomeni bulamadıklarını; ürünü tanıtacak kişinin hem doğru kitleye ulaşabiliyor olması hem de çok fazla para talep edecek kadar meşhur olmaması gerektiğini belirtiyor. Bu yüzden markalar ile fenomenleri bir araya getiren bir sistem geliştirmek için modern makine öğrenimi tekniklerinden faydalanıldı.

Ekip çalışmayı basitleştirmek için sadece Instagram üzerine yoğunlaştı. Zaten Instagram, sosyal medya ünlüleri ile en çok reklam yapılan platform olarak karşımıza çıkıyor. Araştırmacılar öncelikle bir içerik analiz aracı geliştirerek hem kullanıcıların hem de markaların içeriklerini inceledi. Bu içerikler, görüntü tanıma yazılımı kullanılarak etiketlendi. 20 hesabı inceleyen araç, görsellerde köpek, kedi, dağ, araba ve pizza temalarını aradı.

Daha sonra her bir kullanıcıya, fotoğraflarında en sık rastlanan üç etiket atandı. Her bir etiket, o profilde kullanım sıklığına göre numaralandırıldı. Son olarak fenomenlerin ve hedef markaların verileri analiz aracına verilerek eşleştirmeler yapıldı.

Benzer markalara farklı öneriler

Denemelerde yapay zeka başarılı sonuçlar elde etti. Aynı alanda rekabet eden iki şirket (Domino’s Pizza ve Giordano’s Pizza) için sistem aynı fenomenleri, farklı sırayla tavsiye etti. Bu da sistemin ilgi alanlarını ve hedef kitleyi doğru tahmin ettiğini ancak hangi fenomenin hangi markayla daha uyumlu olacağı konusunda da ufak farklılıkları tespit edebildiğini gösteriyor. Sistem ayrıca her hedef marka için, o kategorideki en iyi fenomenleri belirlemeyi başardı.

Araştırmacılar yapay zeka sisteminin performansının daha detaylı şekilde incelenmesi gerektiğini ve bu alanda daha fazla çalışma yapılması gerektiğini ifade ediyor. Instagram profillerinden elde edilecek daha fazla veri (takipçi sayısı ya da gönderi başına ortalama beğeni sayısı gibi) ve eklenecek daha fazla parametre ile sonuçların daha doğru olacağının da altı çiziliyor. Ancak ilk adımın da fenomen bulma konusunda işletmelere zaman ve para tasarrufu sağlayacağı ifade ediliyor. Böyle bir sistemin, yeni yeni etkisini hissettirmeye başlayan sosyal medya profillerini de markalar için daha görünür hale getirerek kullanıcılara da fayda sağlayacağı belirtiliyor.

Kaynak: Venture Beat

British Columbia Üniversitesi araştırmacılar, şirketlerin her zaman doğru fenomeni bulamadıklarını; ürünü tanıtacak kişinin hem doğru kitleye ulaşabiliyor olması hem de çok fazla para talep edecek kadar meşhur olmaması gerektiğini belirtiyor. Bu yüzden markalar ile fenomenleri bir araya getiren bir sistem geliştirmek için modern makine öğrenimi tekniklerinden faydalanıldı. Ekip çalışmayı basitleştirmek için sadece Instagram üzerine yoğunlaştı. Zaten Instagram, sosyal medya ünlüleri ile en çok reklam yapılan platform olarak karşımıza çıkıyor. Araştırmacılar öncelikle bir içerik analiz aracı geliştirerek hem kullanıcıların hem de markaların içeriklerini inceledi. Bu içerikler, görüntü tanıma yazılımı kullanılarak etiketlendi. 20 hesabı inceleyen araç, görsellerde köpek, kedi, dağ, araba ve pizza temalarını aradı.Daha sonra her bir kullanıcıya, fotoğraflarında en sık rastlanan üç etiket atandı. Her bir etiket, o profilde kullanım sıklığına göre numaralandırıldı. Son olarak fenomenlerin ve hedef markaların verileri analiz aracına verilerek eşleştirmeler yapıldı.

Yorum Ekle

Yorum yazmak için tıklayın

Yorumunuz:

Bülten Aboneliği

Günlük haberleri eposta bültenimizle takip edin!

Teşekkür ederiz.

Bir terslik var...