L’une de mes résolutions professionnelles pour cette année était d’en apprendre le plus possible sur l’intelligence artificielle (IA) et la blockchain. La moitié de cette recherche a déjà abouti à un ebook gratuit, intitulé « Tout ce que vous devez savoir sur l’analyse marketing et l’intelligence artificielle ». L’un de ses chapitres se concentre exclusivement sur le marketing d’influence et l’IA, et j’aimerais partager avec vous ce que j’ai appris afin que vous puissiez prendre les meilleures décisions possibles lors du choix d’un fournisseur.
Il existe deux types de solutions de marketing d’influence qui relèvent de l’une de ces catégories : les médias payants ou gagnés. Généralement, j’appelle les solutions payantes la publicité d’influence (c’est l’une des plus anciennes formes de publicité native). Le terme marketing d’influence est généralement utilisé uniquement pour décrire les solutions acquises. La principale différence entre les deux est de savoir si une solution peut ou non faciliter une transaction financière ou un autre type de transaction entre la marque et l’influenceur.
La grande majorité des solutions de marketing d’influence tirant parti de l’IA relèvent aujourd’hui de la catégorie des médias acquis, ce qui signifie qu’elles identifient simplement les influenceurs et laissent au marketeur le soin de les contacter et de se connecter avec eux. Que le spécialiste du marketing leur offre ou non une incitation financière n’a aucun rapport avec la solution utilisée pour les identifier, elle est toujours considérée comme une solution de média gagné.
Les solutions médiatiques payantes, la publicité d’influence, ont tendance à utiliser l’IA différemment car leurs réseaux d’influenceurs sont déjà établis dans leurs écosystèmes fermés. Cela leur permet d’avoir accès à des flux de données uniques, tels que les performances des campagnes passées et les prix demandés par les influenceurs.
Sur les 23 fournisseurs de technologies identifiés dans cet espace, seule une petite poignée prétend utiliser l’IA.
Influencer Earned Media Solutions et IA
Il existe une différence flagrante entre les solutions de marketing d’influence alimentées par l’IA et celles qui ne le sont pas.
Les solutions sans IA se concentrent généralement sur le suivi de l’engagement et de la portée – des mesures de vanité dans les réseaux sociaux qui peuvent souvent être falsifiées. Ces informations sont considérées comme des données structurées qui peuvent être extraites directement des réseaux sociaux eux-mêmes moyennant des frais et analysées par une technologie non IA pour identifier qui est influent selon ces paramètres.
D’autre part, les solutions basées sur l’IA analysent les données structurées et non structurées pour décider des comptes les plus influents. Ces solutions ne se limitent pas à explorer une seule source de données, mais ont plutôt un accès illimité à près de 100 % de la sphère d’influence potentielle d’actualité qui intéresse une marque.
Il utilise la science des réseaux pour déterminer la pertinence et le calendrier d’actualité. Cela aide à établir les influenceurs les plus connectés (puissants) qui parlent des sujets les plus pertinents à un moment précis.
De plus, l’IA est utilisée pour cartographier la relation entre les réseaux sociaux et le contenu (à quel point elle est efficace pour générer du trafic, de l’engagement et des ventes), car les deux canaux sont étroitement liés. L’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel sont des éléments essentiels pour s’attaquer aux données non structurées telles que le contenu.
Cette fonctionnalité comprend également le contenu appartenant à une marque – elle peut faire correspondre chaque article aux meilleurs influenceurs sociaux actifs dans la sphère d’influence d’une marque, ayant récemment écrit/parlé sur des sujets similaires et ayant un public très engagé. Cette approche peut aider à dynamiser toute stratégie de distribution de contenu gagné.
Ce sont des solutions comme celles-ci qui permettent aux spécialistes du marketing de choisir les bons influenceurs pour leurs campagnes la première fois, soulageant les maux de tête liés au choix des faux positifs.
Solutions de publicité d’influence et IA
Bien qu’il s’agisse de publicité d’influence, j’ai choisi de l’inclure dans le marketing d’influence pour des raisons évidentes. En outre, votre spécialiste du marketing moyen ne fait pas le discernement entre les solutions de marketing d’influence gagnées et payées.
La recherche a découvert quatre utilisations principales de la technologie de l’IA dans les solutions de publicité d’influence. Comme mentionné précédemment, ces solutions ont un écosystème fermé d’influenceurs. Leurs influenceurs ont accepté de s’enrôler dans leur communauté.
- Traitement du langage naturel des publications sociales passées (à la fois l’influenceur et ses abonnés) pour déterminer la pertinence pour une marque.
- Un score d’influence déterminé par l’IA qui inclut des données non structurées telles que : l’engagement, le contenu, le sentiment des abonnés, le trafic, les vues, les clics, les coûts des influenceurs, les performances des campagnes passées, etc.
- La divulgation est la loi aux États-Unis pour la publicité native. La FTC a des règles régissant cela et la publicité d’influence ne fait pas exception. L’IA est utilisée pour signaler le contenu des influenceurs qui devrait être divulgué. Il s’agit d’une assurance complémentaire pour les marques.
- Hélas, certaines de ces solutions vantent encore leur utilisation de l’identification d’images et de la détection de personnalité à l’aide de l’IA. Il s’agit d’une utilisation élémentaire de l’IA qui existe depuis de nombreuses années et qui n’offre pas la valeur annoncée.
De nombreuses études montrent que pour chaque dollar dépensé en marketing d’influence, il en rapporte six ou plus. C’est un bon signe pour les spécialistes du marketing qui adoptent cette approche du marketing, mais c’est un signe encore meilleur pour les sociétés de logiciels d’influence intégrant l’IA.
Cela signifie que l’identification des influenceurs deviendra plus intelligente, un niveau d’échelle préféré sera atteint et l’impact et les performances des campagnes seront encore meilleurs. Je prédis que dans les années à venir, nous verrons ce chiffre de retour sur investissement continuer à s’améliorer.
Au cours des deux dernières années environ, l’IA a lentement fait son chemin dans le marketing d’influence. Il n’y a pas si longtemps, les marques étaient obligées d’analyser des listes de personnes supposées influentes qui se sont constituées à l’aide de bots, de logiciels et de manigances pour déterminer qui était authentique et qui ne l’était pas. Ces jours sont maintenant révolus.
Pour en savoir plus sur l’IA et le marketing, continuez à lire ma chronique sur SMT, consultez le blog du Marketing AI Institute de Paul Roetzer et téléchargez gratuitement mon nouvel ebook.
