Pour la première fois, un algorithme de deep learning est capable d'aider à la sélection des profils d'influenceurs les plus performants pour une marque.

Notre modèle est capable d'analyser plus de 300 variables quantitatives et qualitatives pour chaque profil parmi les audiences des marques et des influenceurs, et mesure leur degré de compatibilité.

 

Grâce à notre intelligence artificielle, nous avons à cœur de remettre la data au centre de la stratégie d’influence des marques avec lesquelles nous travaillons et nous portons l’engagement de nos résultats en garantissant les performances via un CPC contractuel.

DeepCastR innove

Abstrait futuriste

Le Deep Learning

C'est un type d'intelligence artificielle où la machine est capable d'apprendre par elle-même.

 

Le programme est nourri de milliers de données qu’il apprend à reconnaitre, et plus les données sont nombreuses, plus le programme affine et précise toutes les subtilités de son objet.

Par exemple, AlphaGo, l’algorithme développé par DeepMind, capable de jouer aux échecs chinois (GO), surpasse aujourd’hui le niveau de tous les joueurs humains et les logiciels grâce à l’auto-apprentissage (entrainements avec des humains, d'autres ordinateurs, et surtout lui-même).

Notre matière première : la big data

Notre modèle analyse + de 300 variables caractérisant chaque profil,

dans une base de données de + de 2 millions d'influenceurs.

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Bourse

VARIABLES QUANTITATIVES

  • Taille de communauté

  • Scores de crédibilité

  • Taux d’engagement/EMV

  • Age, genre, pays, ville

  • Répartition géographique et démographique de la communauté …

VARIABLES QUALITATIVES

  • Intérêts des likers/followers (voyage, mode…)

  • Thèmes de publications de l’influenceur

  • Habitudes de publication