Intelligence Artificielle à Petit Budget : Identifier et Classer les Micro-Influenceurs Sans Outils Payants

Abstract

La présente étude examine l'intersection de l'intelligence artificielle (IA) et du marketing d'influence, en se concentrant sur des mesures clés telles que le taux d'engagement, le taux de viralité et l'analyse des sentiments. En évaluant les performances des micro-influenceurs, nous montrons comment les outils alimentés par l'IA peuvent optimiser le processus de sélection et d'évaluation, en fournissant des informations plus approfondies sur les interactions avec le public et l'efficacité du contenu. Les résultats prouvent que les mesures traditionnelles telles que le nombre de followers sont insuffisantes, car les influenceurs ayant des audiences plus petites et plus engagées sont souvent plus performants que ceux qui ont des followers plus nombreux mais moins interactifs. L'intégration du traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse des sentiments améliore encore la compréhension de l'alignement du public et de la résonance émotionnelle. Cette étude souligne la valeur de la combinaison de données quantitatives et qualitatives pour des stratégies de marketing d'influence plus précises et plus efficaces, ouvrant ainsi la voie à une prise de décision fondée sur les données dans le paysage du marketing digital.