誰買社群假帳號衝人氣?AI揪灌水網紅 準確率破九成

不少網紅花錢買追蹤者人數,企圖藉此獲得高報酬。美聯社
不少網紅花錢買追蹤者人數,企圖藉此獲得高報酬。美聯社

網紅崛起的世代,社會大眾常以追蹤者人數當作觀察社群影響力的標準。殊不知,總有人試圖購入「殭屍帳號」,打造社群平台的高人氣假象。怎麼判斷真假?

社群平台上,不少人都會訂閱追蹤者多的網紅。因此,舉凡化妝品使用、衣著穿搭,甚至用餐選擇的餐廳,網紅都有著舉足輕重的影響力。換句話說,網紅推薦商品或店家,極具廣告效果。

然而近年,不少網紅花錢買追蹤者人數,企圖藉此獲得高報酬。

「廣告主想刊登廣告,網紅的追蹤者人數是一項選擇指標,」木村忠雅是社群資訊分析服務的日本公司「misosil」的社長,他表示,越來越多廣告主提出質疑,認為網紅惡意灌水追蹤數的狀況履見不鮮,導致下廣告的人無法獲得付費應得的效果。

木村指出,網紅大多從國外購買追蹤者,「表面有十萬名追蹤者,但轉發量卻極少,完全看不出十萬的實力,」他解釋,想觀察灌水網紅,從過去發文的按讚數及互動狀態就能檢視,但人力判定卻時常遊走灰色地帶,並不精準。

於是,2018年底,misosil決定以人工智慧技術,自行開發監測功能。

misosil原有的服務「Tofu Analytics」,能分析Instagram、Twitter網紅的發文量、主題標籤、關鍵字、轉發與按讚數等資訊,鎖定對特定議題有貢獻度的網紅,引導用戶企業進一步選定行銷入口。

他們決定以Tofu Analytics系統為核心,進一步用演算法解構網紅的發文取向,並採用深度學習技術,檢測網紅追蹤數是否與發文後的迴響、轉發量成正比。

新系統的開發初期,misosil在Instagram蒐集照片、使用者屬性、年齡、居住地、追蹤人數、貼文數的資料,先以人工分辨是否為灌水網紅,再用「土法煉鋼」的方式建立正確資料庫。

「這是艱難的挑戰,」木村指出,他們反覆測試該使用哪些資料,等到獲得一定準確率後,在訓練資料中的「正確答案」,再投入深度學習技術自動區分,藉此加速擴大資料量。

開發三個月後,系統的判斷已經可達九成至九成五的準確率,並提前產出報告,幫廣告商找出執行準確率高的網紅。

目前,已有大型廣告商以misosil的服務分析廣告效果;旗下有眾多演藝人員的經紀公司,也導入系統分析藝人的發文成效。

木村發現,服務上線後的反應有兩種,「一種是灌水網紅『比想像中多』,另一種則是『比想像中來得少』,」他認為,灌水網紅多寡與商品領域有關。因此,木村進一步建議,不當行為較多的領域可事先檢測,雖然得多花費用,但能加速找到優質網紅、行銷也更有利。

此外,他也發現,有網紅正常發文,但狂熱的支持者卻擅自購買帳號灌水,這也是未來系統需進一步判斷的案例。

misosil向從事不當行為的網紅的宣告,不實灌水的行為將會被一一揭發;他們的下一步,將是幫助客戶在茫茫網路資料庫中,找出社群廣告的創意內容。未來,他們將以深度學習技術分析現有的文字、圖像社群宣傳,以及其對應的宣傳標的,分析出最有效的手法,以人工智慧幫助客戶實現成效。

「全文轉載自未來城市(誰買社群假帳號衝人氣?AI揪灌水網紅 準確率破九成),欲了解更多智慧科技,請上未來城市官網

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