Descubre las aplicaciones prácticas del machine learning en las redes sociales
Innovación y TecnologíaLas formas de estudiar la conducta de los consumidores en el mundo digital cada vez son más avanzadas. Hoy en día, las aplicaciones machine learning en redes sociales son fundamentales para recopilar y analizar datos sobre las preferencias de los usuarios. Todo con la finalidad de aportar las soluciones más precisas y realizar recomendaciones de valor.
Los algoritmos de machine learning aplicados en las redes sociales sirven para que las plataformas puedan aprender sobre los hábitos de consumo de los usuarios. Todo esto le da la oportunidad a los servidores de organizar las preferencias para mostrar mejores publicidades y sugerir opciones que sean interesantes para las personas.
En estas plataformas el machine learning se aplica como una estrategia de aprendizaje automático, es por eso que cada feed es personalizado y organizado según las preferencias de cada persona.
Las aplicaciones machine learning en redes sociales no son perjudiciales
Algunos usuarios piensan que el aprendizaje automático de las redes sociales es perjudicial y espía los comportamientos para atacar con publicidad. La verdad es que cada persona que abre una cuenta en una red social da los permisos necesarios para que el algoritmo haga este seguimiento.
Además, no se trata de una dinámica perjudicial. Al contrario, sirve para mejorar la experiencia de usuario en esa plataforma. Gracias a las huellas que deja cada navegación, el algoritmo puede mandar respuestas eficientes, ofrecer soluciones a tus problemas, sugerir la publicidad según tus búsquedas y organizar tu feed según tus preferencias.
El algoritmo no castiga sin razón
Otra preocupación común de los creadores de contenidos en redes sociales es que el algoritmo suele penalizar a algunas cuentas. El mito de que el sistema limita las publicaciones para beneficiar o dar protagonismo a cuentas más grandes siempre ha estado ahí y sigue expandiéndose.
Esto no funciona de tal manera. El machine learning no opera limitando o perjudicando a una cuenta. El aprendizaje también toma en cuenta el engagement Esto sí tiene que ver con la frecuencia de publicación o el alcance. Si una cuenta está limitada, no es por el algoritmo propiamente, es porque esa cuenta no crea contenido de valor y no genera engagemet con sus seguidores.
La comercialización en redes sociales es más fácil gracias al machine learning
Las aplicaciones machine learning en redes sociales buscan promover el comercio efectivo dentro de las distintas plataformas, como Facebook o Instagram. La gran mayoría de las marcas hacen vida en las redes sociales y persiguen a sus consumidores o clientes potenciales. Al mismo tiempo, los consumidores quieren contactar con sus marcas favoritas y suplir sus necesidades.
El aprendizaje automático permite que esta dinámica sea eficiente y funcione de la manera correcta. Para los consumidores, este tipo de inteligencia artificial recoge datos de consumo y preferencias de los usuarios. De esta manera es posible que llegue a él solo la publicidad de su interés.
En el caso de las marcas o negocios, el aprendizaje automático facilita la segmentación del mercado para que la inversión publicitaria no se pierda sino que llegue a los prospectos. Son las aplicaciones machine learning en redes sociales las que hacen posible que conectes con tu público objetivo, en función de los resultados obtenidos de tu buyer persona.
Todo esto significa que la publicidad a través de las redes sociales no sería efectiva sin estas poderosas herramientas. Razón de peso para lanzarte definitivamente a ellas.
Machine Learning personalizado
Hay formas de personalizar el machine learning para cada empresa o negocio. De esta forma se pueden obtener datos sobre tu público específico, lo que servirá para tomar mejores decisiones en el futuro.
Una de las formas más comunes de integrar el aprendizaje automático como herramienta personalizada son los distintos boots disponibles para redes sociales y páginas webs. Estas herramientas son capaces de tomar datos sobre el comportamiento de los usuarios en tu cuenta específica.
Ya no se trata de cómo se comporta el usuario en general, se trata de cómo se comporta tu cliente y cuáles son esas decisiones que debes tomar para continuar mejorando y ofreciendo soluciones.
Aquí puedes rastrear el tiempo que invierten en ti, cuáles son los rangos de edad, cuál es el producto o servicio en el que más se interesan y hasta el tiempo promedio de respuesta y cómo esto afecta a tus ventas.
El engagement también se puede rastrear a través del aprendizaje automático.
Las redes sociales aprenden para mejorar la experiencia de usuario
La inteligencia artificial no solo busca mejorar los aspectos relacionados con la publicidad, también optimizan la experiencia de usuario en general. Esta parte también la hacen a través del aprendizaje automático.
Un ejemplo claro son las aplicaciones machine learning en redes sociales como Twitter, donde ha quedado claro que los usuarios prefieren el contenido en formato vídeo. Esto ha provocado que el algoritmo otorgue prioridad a este formato y que los creadores tengan conciencia de qué es lo que el público pide.
Pero todo no quedó aquí. Twitter hizo grandes inversiones en otras herramientas que mejoraran la calidad visual del material que ofrece, ya que también se determinó que el contenido con mejor calidad de imagen y sonido tiene mejor respuesta.
Hay tres tipos de machine learning en redes sociales
Dentro de los sistemas de aprendizaje automático hay distintos tipos que trabajan de forma diferente para lograr objetivos específicos. Todos son complementarios y suelen trabajar en conjunto para ofrecer soluciones en masa.
- Aprendizaje supervisado. Es un algoritmo que trabaja con datos recolectados previamente. A partir de ellos toma decisiones. Este algoritmo sirve para clasificar la información que encuentra. También la organiza, por ejemplo, de mayor a menor relevancia.
- Aprendizaje no supervisado. Este algoritmo trabaja con datos en masa y busca organizarlos de una forma útil, detectando patrones. Es el más común en la segmentación.
- Aprendizaje por refuerzo. Trabaja con base en su propia experiencia, gracias a los datos que recolecta y a su información previa puede cometer menos errores. Sirven para mejorar y reforzar programas, como los de seguridad en teléfonos móviles.
Fuera de las redes sociales también hay espacio para el machine learning
No solo las grandes plataformas usan las herramientas del machine learning para su beneficio. Los buscadores también lo usan en gran medida. En general, la premisa suele ser la misma, pero en aplicaciones como el correo electrónico tiene otros usos.
El aprendizaje automático clasifica datos, esto le permite categorizar los contenidos y determinar lo que es spam, por ejemplo.
Por si fuera poco, el aprendizaje automático también se aplica a productos como los coches automáticos. Estos sistemas también almacenan información sobre la preferencia del conductor por lo que son capaces de autogestionarse y ajustar las configuraciones internas del vehículo de acuerdo a las preferencias recurrentes del conductor.
Esto también demuestra que la inteligencia artificial está a la orden del usuario para mejorar sus experiencias y automatizarlas. Se puede aplicar en muchos niveles y, en general, buscan facilitarle la vida a los usuarios.
Aplicaciones machine learning en redes sociales para detectar delitos
Dentro de las redes sociales también existe lo que se conoce como clasificación de contenidos. Esta organización es posible gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
El machine learning también permite agrupar datos como términos, analizar el contenido de imágenes y vídeos, comprender las características de un texto y más. Esto permite a las plataformas tomar decisiones sobre contenidos inapropiados, como los de violencia, sexualidad explícita o lenguaje ofensivo.
Sobre este último punto se ha trabajado muchísimo en los últimos años. Las redes sociales buscan disminuir el bullying y el lenguaje inapropiado en comentarios. Las redes son capaces de conocer cuáles son esos comentarios gracias a los detectores que aprenden sobre comportamientos dentro de la web.
De esta forma el aprendizaje automático logra generar mejores relaciones y ambientes más cordiales en las redes sociales. Aunque aún este tema no está erradicado, las plataformas están dando pasos agigantados para disminuir las ofensas.
Traducciones y otros usos
Las traducciones automáticas también son posibles por la inteligencia artificial. El sistema es capaz de detectar contenido en cualquier idioma y, además, traducirlo a idioma de preferencia del usuario. Estos sistemas trabajan rápidamente para que la persona logre comprender un contenido sin necesidad de terceros ni de salir de la aplicación.
Fuera de las redes sociales, pero también relacionado, se encuentran las herramientas para creadores de contenido que pueden generar textos automáticamente, corregir errores ortográficos, rehacer o reescribir textos.
Finalmente, no pueden quedar por fuera las herramientas SEO que trabajan con inteligencia artificial, que son las más óptimas detectando patrones de búsqueda y comportamientos en la web para mostrar predicciones e intenciones de búsqueda.
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