Big data, inteligencia artificial y machine learning juegan un papel fundamental en el marketing de redes sociales, debido a que introdujeron nuevos estándares a la experiencia del usuario para que las marcas puedan crear contenido que atraiga la atención del consumidor.

El CEO de Instagram, Kevin Systrom, dijo alguna vez: «También vamos a ser una gran compañía de datos». Y sin lugar a dudas lo han conseguido, ya que desde que se lanzó en 2010 cuenta con más de 800 millones de usuarios activos mensuales, y para el 2022 se proyecta una cifra de 1,000 millones de usuarios.

Debido a la cantidad de usuarios, se suben cerca de  70 millones de fotos y videos todos los días. Además usuarios interactúan con cada una de esas publicaciones mostrando su afinidad con el contenido dando corazón a los posts, comentando y usando hashtags.

Así que, como ya te estarás imaginando esta actividad  crea una enorme cantidad de datos que pueden ser aprovechados.

Una vez analizados, tanto por humanos como cada vez más a través de algoritmos de inteligencia artificial, puede aportar considerablemente a la inteligencia de negocios con información sobre el comportamiento humano.

A continuación te presentamos 6 maneras de como Instagram hace uso de estas tecnologías:

1. Publicidad dirigida

Ser propiedad de un poderoso gigante tecnológico como Facebook, le permite a Instagram acceder a una vasta red de conocimientos e información para ayudar a orientar la publicidad en función de los gustos de la audiencia.

Como por el ejemplo la lista de followers, con que contenidos interactúan los usuarios y las publicaciones que guardan.

De esta manera, al evaluar las preferencias de búsqueda y las perspectivas de engagement de sus usuarios, Instagram puede vender publicidad a compañías que desean llegar a ese perfil de cliente en particular y que podrían estar más interesadas en recibir un mensaje de marketing en particular con mayor predisposición para la conversión.

2. Mejora la experiencia del usuario

La clave del éxito del marketing en redes sociales depende de la experiencia del usuario.

No se puede negar este hecho ya que todo depende de cómo los usuarios de Instagram descubren tu contenido para despertar su interés.

El inconveniente es que la oferta de contenidos que consume un usuario es bastante amplia, y esta saturación de información es un problema para las ventas en redes sociales.

Con el nivel de contenido compartido en la aplicación, se vuelve cada vez más importante para la plataforma entregar contenido que sea relevante para sus usuarios.

Por lo tanto, en 2016, Instagram modificó su feed para mostrar primero las publicaciones que cree que sus usuarios preferirían y compartirían en lugar de un orden cronológico inverso.

Para hacer esto, el algoritmo de machine learning se puso a trabajar revisando todo el contenido para comprender cuidadosamente que publicaciones serían mas relevantes para sus usuarios, a fin de diseñar un feed personalizado para cada uno de ellos con el objetivo de mantener la atención y el tiempo de uso de la app.

Esto ha hecho felices a los especialistas en marketing, ya que pueden crear estrategias para sus campañas de redes sociales considerando los nuevos algoritmos basados ​​en AI de Instagram para aumentar la interacción.

Si deseas conocer las principales características de Instagram para tu negocio, te recomendamos este artículo.

3. Filtro de spam

Con una gran cantidad de contenido que se comparte todos los días a través de la aplicación, algunos de ellos están destinados a ser spam.

Instagram usa inteligencia artificial para combatirlo, ya que el filtro de spam puede eliminar mensajes falsos de cuentas escritas en nueve idiomas, incluidos inglés, chino, ruso, árabe y más. Una vez que se detectan los mensajes, se eliminan automáticamente.

Ahora, ¿cómo se detectan estos mensajes de spam?, Instagram utiliza el algoritmo de análisis de texto de Facebook llamado «DeepText», este algoritmo es capaz de comprender el contexto de un mensaje casi tan bien como los humanos.

4. Lucha contra el ciberacoso y los comentarios ofensivos

«¡A nadie le gustas!», «¡Tú eres feo!», «¡Eres un perdedor!»

Las redes sociales han sido desde hace tiempo un instrumento para que las personas (especialmente los adolescentes) se entreguen al ciberacoso, e Instagram no es una excepción.

En una encuesta realizada por Ditch the Label, el 42% de más de 10.000 jóvenes del Reino Unido entre las edades de 12 y 25 informó que Instagram fue la plataforma donde más se intimidaron.

Con esta desafortunada distinción de tener el mayor problema de acoso cibernético en redes sociales, se convirtieron en los primeros en utilizar inteligencia artificial y machine learning para eliminar automáticamente los mensajes ofensivos.

Mientras que Facebook y Twitter confían en los usuarios para reportar un lenguaje abusivo.

Gracias al uso de big data basándose en el éxito de DeepText para identificar spam y eliminarlo, los desarrolladores de Instagram comenzaron a verlo como una solución para identificar y eliminar comentarios que violaban los lineamientos de la comunidad.

Alrededor del mes de octubre de 2019, Instagram lanzó una función denominada » Restringir » que permite a los usuarios de la plataforma ocultar fácilmente a cualquier usuario que publique comentarios ofensivos o de intimidación.

Esto significa que los comentarios en las publicaciones de una persona que ha sido sombreada por el usuario solo serán detectables para esa persona.

De esta manera los desarrolladores revisaron y etiquetaron las publicaciones reales de Instagram para ayudar a DeepText a aprender lo que se consideraría contenido ofensivo en ciertos contextos y lo que no sería.

Si el algoritmo encuentra algo ofensivo, se elimina inmediatamente.

De esta manera realizan un seguimiento de una lista de palabras y frases que se han denunciado como ofensivas en el pasado para alentar a sus usuarios a que consideren editar sus textos en una determinada foto o video que pueda resultar ofensiva, y de esta manera darles la oportunidad de reevaluar sus palabras antes de publicarlas.

Todavía existe el riesgo de clasificar erróneamente algo como ofensivo cuando no lo es, o de que los comentarios ofensivos lograrán pasar. Sin embargo, a pesar de que DeepText no es perfecto, ha recibido elogios de organizaciones de prevención cibernéticas por el trabajo que está haciendo.

5. Estudiar la condición humana

Instagram hace que tu audiencia se sienta como parte de una comunidad global. Por lo tanto, su negocio necesita una comprensión del comportamiento humano y la cultura en diferentes partes del mundo.

Significa que debe trabajar con big data e interpretar correctamente los datos para obtener los conocimientos correctos para mejorar los contenidos dirigidos a su audiencia.

Por ejemplo, según un estudio lanzado por la Universidad de Cornell en 2016, un grupo de investigadores tuvo como objetivo exponer cómo las tendencias de la ropa cultural varían en todo el mundo, en particular, observando las tendencias de la moda, en función de su tiempo y ubicación, entre el 2013 y el 2016.

Utilizando técnicas como el reconocimiento facial para eliminar fotos irrelevantes, los investigadores diseñaron un programa de reconocimiento de objetos que podría distinguir y reconocer prendas de vestir, por ejemplo, una camisa de una camiseta o una chaqueta de un suéter.

El programa estudió y determinó qué tendencias eran populares en qué áreas, qué ropa combinaba, y cómo las tendencias habían variado dentro del período de tiempo de la investigación.

Este estudio que analizó 100 millones de fotos de Instagram que se usaron para aprender patrones globales de ropa. Lo que hubiera sido una cantidad imposible de datos para revisar es cada vez más posible gracias al machine learning.

Esto es evidencia del poder del big data, las tecnologías como la visión por computadora, los algoritmos de análisis automatizados y el machine learning para analizar los enormes conjuntos de datos creados por las redes sociales para comprender el mundo que nos rodea.

Instagram, con sus millones de publicaciones diarias compartidas, tiene el potencial de convertirse en una herramienta de análisis cultural beneficiosa.

Inclusive, existen universidades que están utilizando big data en sus investigaciones de ciencias sociales y psicológicas para profundizar en cuestiones teóricas y metodológicas.

6. Exploración y función de búsqueda

A través del soporte de tags y la información de tendencias, los usuarios pueden encontrar fotos y publicaciones sobre temas o actividades particulares.

Básicamente, Instagram reconoce cuentas que son más o menos similares entre sí mediante la adopción de una técnica de machine learning denominada «incrustación de palabras».

Habilitadas por el etiquetado, las herramientas de búsqueda ayudan a los usuarios de Instagram a descubrir cosas de interés entre los millones de imágenes cargadas.

Entonces, el sistema de exploración comienza observando las «cuentas semilla», que son las cuentas con las que los usuarios han interactuado en el pasado para descubrir las cuentas que son similares a estas con el objetivo de seleccionar 500 piezas de contenido de ellas.

Estas piezas de contenido se filtran para eliminar todo el spam, el contenido engañoso, o cualquier otro contenido que infringe las políticas de uso, luego las publicaciones restantes se clasifican según la probabilidad de que un usuario interactúe con cada una.

Al final se queda con 25 publicaciones principales que se envían a la primera página de la pestaña «Explorar» del usuario.

Existen bots que están diseñados para automatizar las interacciones de la cuenta del usuario y hacen todo, desde agradecer los comentarios que los clientes dejan en las publicaciones, hasta publicar comentarios sobre el contenido de otra persona. Un ejemplo de un bot de Instagram sería Kenji.AI que automatiza la actividad del usuario de manera eficiente.

Entonces, ¿Instagram es una mina de oro para el Big Data? 

Con la creciente popularidad y aceptación de Instagram, surge la pregunta, ¿qué está haciendo esta aplicación tan popular?. Gran parte de su crecimiento y aceptación generalizada tiene que ver con su uso estratégico de los datos.