El marketing de datos y de influencers afecta directamente los problemas de diversidad de I Traackr
Hoy es el Día Internacional de la Belleza y estamos reflexionando sobre el impacto social de los estándares de belleza.Industrias como la belleza, la moda y el cuidado personal históricamente han carecido de diversidad e inclusión, pero algunas marcas están haciendo un cambio y los consumidores se han dado cuenta. Los consumidores no solo exigen más variedad de las marcas, los nuevos datos también muestran que están buscando y apoyando a personas influyentes diversas. La diversidad es claramente beneficiosa para todos, ¿por qué es tan difícil de lograr? El sesgo subyacente de los algoritmos de las redes sociales»La belleza está en el ojo del espectador.» Este es un dicho que debería expresar cuán fuerte puede ser la subjetividad de la belleza, pero ¿puede esto ser realmente cierto en nuestros algoritmos modernos de redes sociales? Según algunos investigadores, la respuesta es no.Plataformas como TikTok afirman que están adoptando un enfoque de red cuando sugieren cuentas: «Los usuarios que siguen la Cuenta A también seguirán la Cuenta B. Por lo tanto, si sigues A, es probable que quieras seguir a B.» Según Marc Faddoul, investigador de la Escuela de Información de Berkeley de la Universidad de California, que se ocupa de la inteligencia artificial y la desinformación, Este tipo de algoritmos corren el riesgo de crear un «sesgo de cobertura». “El filtrado colaborativo también puede reproducir cualquier sesgo en el comportamiento de las personas. A las personas que tienden a gustarles los adolescentes rubios les suelen gustar una gran cantidad de otros adolescentes rubios. En ese sentido, es algo esperado ”- Marc FaddouEn otras palabras, Los algoritmos tal como existen hoy en día pueden limitar la expresión y el descubrimiento de varios creadores. Cómo se aplica el sesgo de datos al marketing de influencersCuando se trata de cómo las marcas colaboran con los influencers, creemos que adoptar un enfoque de datos primero ayudará a evitar sesgos.Sin embargo, hay aspectos cualitativos como el «ajuste de marca» y «buscar el camino correcto» que fluyen en el proceso de investigación de influencers que expone a las marcas al riesgo de sesgo. Y, Esta percepción cercana de los elementos cualitativos podría incluso estar respaldada por datos.Como dice la científica de datos Cathy O’Neil: Los datos se pueden utilizar para mantener el sesgo humano.“En consecuencia, el racismo es el modelo predictivo más descuidado. Se basa en la recopilación de datos arbitrarios y correlaciones falsas, exacerbadas por las injusticias institucionales y contaminadas por el sesgo de confirmación. ”- Cathy O’Neil, Armas de destrucción matemática Al igual que Faddoul, O’Neil señala esto Si solo hacemos predicciones de éxito basadas en datos de éxito pasados, las oportunidades serán más accesibles para aquellos que se ajusten al modelo de ese éxito pasado. – en su mayoría blancos, en su mayoría hombres, en su mayoría ricos.Cuando se combina el sesgo algorítmico con predicciones de éxito sesgadas, se obtienen datos intrínsecamente sesgados. Dado que la mayoría de las industrias están empezando a lidiar con el problema de la diversidad, los influencers de BIPOC ven uno Nuevo Rise of Chances. El desafío con esto es que el enfoque en la diversidad es tan nuevo que Los influencers de BIPOC, en general, no tienen la misma cantidad de datos de desempeño histórico como sus colegas blancos. Entonces, por ejemplo, si una marca usa el desempeño anterior de Publicaciones Patrocinadas como un indicador de por qué pagar, es posible que los influencers de BIPOC no tengan el mismo beneficio que aquellos con un historial «comprobado» de Publicaciones Patrocinadas de alto desempeño. Esto puede resultar en que una marca trabaje menos con estos influencers de BIPOC o incluso pague tarifas más bajas a los creadores de BIPOC por el mismo servicio.Cómo las marcas pueden marcar la diferenciaEstos problemas son difíciles de abordar, por lo que aquí hay dos cosas importantes que puede hacer ahora para incorporar a sus estrategias de marketing de influencers.Utilice los datos para detectar tendencias y luego interactúe con la creatividad en lugar de los estereotipos. Los datos son una herramienta poderosa para descubrir tendencias, pero la forma en que hablamos de esas tendencias es importante. Por ejemplo, si observa los datos de la categoría de cuidado del cabello, los términos «color» y «rubio» se clasifican con mucha frecuencia. En lugar de equiparar a la rubia con la belleza (o simplemente pedirle a las personas influyentes blancas que trabajen en esta tendencia), centra la conversación en las técnicas de coloración del cabello que permiten a las personas expresar su individualidad. Este consejo en acción: En 2020 “Bayalage” era una técnica de teñido que estaba de moda. Una multitud de influencers (tanto BIPOC como blancos) se lanzaron a esta tendencia y mostraron su belleza a través de la creatividad del cabello.Rompa el ciclo de sesgo de datos invirtiendo en personas influyentes de BIPOC.Ya conocemos el potencial de los influencers minoritarios para atraer a las masas. Lo que está frenando a esta población en este momento es la falta de recursos, datos históricos de rendimiento y acceso. Las marcas que invierten para ayudar a prosperar a los YouTubers subrepresentados no solo tendrán un impacto positivo en los problemas sociales críticos, sino que también respaldarán sus propios objetivos comerciales. «El 76% de la generación Z cree que la diversidad y la inclusión son cuestiones importantes para las marcas».Los especialistas en marketing de todos los niveles pueden utilizar su experiencia para ayudar a los influencers de BIPOC a utilizar los datos en su beneficio. Ayúdelos a trabajar con personas influyentes de BIPOC para comprender y navegar por la estrategia de la plataforma, el ajuste del rendimiento y las mejores prácticas de algoritmos. Dos formas de lograrlo:Crear campaña como la iniciativa # BreakingLimits de Degree. Degree no solo ha contratado un panel diverso de influencers para esta campaña, sino que se compromete a asesorar a estos influencers e invertir en programas “en su propia comunidad que les permitan inspirar a otros”. Descubre influencers de tendencia como Lizeth Ramirez o Deborah Bland, cuya audiencia crece rápidamente en todas las plataformas y les ayuda a monetizar su popularidad. Dice en los datos: Los datos muestran que los influencers minoritarios están teniendo un gran impacto. En un panel de 150 influencers que llegaron a una minoría (aquellos que sobreindexan una audiencia negra, hispana o asiática), encontramos que desde que resucitó el movimiento Black Live Matter (de junio de 2020 a junio de 2021), la vitalidad de marca promedio (VIT) * La puntuación por influencer es 2k para contenido de belleza. Esto es significativamente más alto que la población general de influencers de primer nivel en el espacio de la belleza (aquellos que tienen una base de fans de 1 a 5 millones), que promediaron alrededor de 600 VIT por influencer.*La puntuación de vitalidad de la marca (VIT) es la primera métrica diseñada específicamente para medir el desempeño de una marca en el contenido de influencers. Está diseñado para medir lo que importa: visibilidad (alcance del contenido), impacto (participación generada) y confianza de marca (calidad del contenido en términos de imagen de marca). Estar al día Regístrese para recibir nuevos casos de estudio, invitaciones a nuestros eventos y nuestro boletín mensual de marketing de influencers. Al enviar este formulario, usted da su consentimiento para que Traackr procese sus datos personales como se describe en la política de privacidad. !function(f,b,e,v,n,t,s){if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod?n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)};if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version=’2.0′;n.agent=»plwebflow»;n.queue=[];t=b.createElement(e);t.async=!0;t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e)[0];s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window,document,’script’,’https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js’);fbq(‘init’, ‘999447757149190’);fbq(‘track’, ‘PageView’);
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LinkedIn explica el raspado de datos en medio de informes de ataques y violaciones de datos adicionales
En los últimos meses ha habido varios informes de importantes hackeos de datos de LinkedIn que venden enormes bases de datos de información de usuarios en la web oscura para que las utilice el mejor postor.
En abril, Cyber News informó que 500 millones de datos personales de usuarios de LinkedIn se pusieron a la venta en varios foros de piratería, mientras que el mes pasado otro conjunto, que supuestamente contiene información de 700 millones de perfiles de LinkedIn, también estuvo disponible en línea.
En cualquier caso, LinkedIn ha negado que esto indique una violación de su seguridad y, en cambio, señaló al culpable del «raspado de datos», el proceso (en su mayoría legal) de recopilar información disponible públicamente de plataformas a gran escala para crear mayores cantidades de datos. Establece combinando este material con otras fuentes.
Como explicó LinkedIn en respuesta a la filtración informada más recientemente: «Nuestros equipos investigaron una serie de supuestos datos de LinkedIn publicados para la venta. Queremos dejar en claro que esto no es una violación de datos y que no se han revelado datos privados de miembros de LinkedIn. Nuestra investigación inicial encontró que estos datos provienen de LinkedIn y otros sitios web diversos y son los mismos datos que recibimos a principios de este año. Actualización de scraping de abril de 2021. »
Sin embargo, a pesar de estas explicaciones, persiste un cierto nivel de ansiedad en el usuario. Es por eso que, como parte de un esfuerzo por proporcionar más contexto sobre lo que realmente sucedió y qué medidas tomar, LinkedIn publicó hoy una descripción general de cómo funciona el scraping de datos y qué pueden hacer los usuarios para proteger mejor sus perfiles de LinkedIn en el futuro.
Según LinkedIn:
“El scraping ha existido desde el comienzo de Internet, pero ha aumentado drásticamente en alcance y complejidad. Hoy escuchamos sobre todo sobre scraping, que usa scraping no autorizado, que usa código y métodos de recolección automatizados para evitar (hasta) miles de consultas por segundo y bloqueos técnicos para ingerir datos sin permiso. Los datos eliminados pueden recopilarse de varios sitios web, combinarse y venderse a granel para su uso en campañas de suplantación de identidad y otras campañas diseñadas para engañarlo para que revele información privada «.
LinkedIn ha trabajado durante años para evitar que terceros destruyan sus datos de usuario e incluso va a la Corte Suprema para evitar que una empresa en particular recopile información pública de los perfiles de LinkedIn para sus propios fines. Pero este caso no ha estado a favor de LinkedIn hasta ahora, incluso si quisiera bloquear legalmente el raspado de datos por completo, no puede hacerlo, lo que de alguna manera limita su capacidad de respuesta.
Una consideración importante aquí es la cantidad de datos que LinkedIn pone a disposición del público. LinkedIn podría limitar aún más la capacidad de acceder a la información del usuario, lo que también limitaría el raspado, pero evitaría que se encuentre en la aplicación, los motores de búsqueda y otras formas, lo que limitaría los usos más amplios de la plataforma. Por ejemplo, LinkedIn muestra actualmente su nombre y cargo a todos los solicitantes, a menos que haya hecho que su perfil sea privado. Luego, esos datos son accesibles para los motores de búsqueda, lo que puede ayudar a aumentar la capacidad de descubrimiento, por lo que LinkedIn podría limitar esto aún más, pero si alguna vez desea que lo encuentren para búsquedas relevantes tanto dentro como fuera de la plataforma, que es una propuesta de valor importante de la aplicación, Debe mantener cierto nivel de esta información accesible para los usuarios y las herramientas de búsqueda.
Como tal, es una forma intermedia, ya que administra la cantidad de datos de perfil que pone a disposición del público y la cantidad que se esconde detrás de la configuración de privacidad. Los usuarios también pueden elegir la cantidad de datos personales que ponen a disposición del público.
«Dedique algún tiempo a observar la información que ha agregado, desde los datos de contacto hasta su historial laboral, y familiarizarse con el suyo. la configuración. Además, mira el tuyo página de perfil públicopara comprender qué información puede ser pública y asegurarse de que sea exactamente lo que desea mostrar a los motores de búsqueda y otros servicios fuera de LinkedIn. Puede reducir o ajustar la selección si lo desea «.
LinkedIn advierte que el raspado de datos no autorizado viola sus términos de uso y existen procesos para identificarlos y protegerlos. Incluso entonces, el raspado no autorizado no es una violación o «pirateo».
«S.Craping no significa que un atacante haya logrado entrar en sistemas seguros, eludir firewalls o acceder a información de red protegida. El raspado no autorizado puede hacer que los actores malintencionados recopilen una gran cantidad de datos y los utilicen de formas inesperadas «.
LinkedIn utiliza herramientas de detección de bots y herramientas de limitación de velocidad para limitar dicha actividad, pero el punto más importante que LinkedIn quiere resaltar es que estas violaciones reportadas no son el resultado de piratería o violaciones de datos como tales. Los usuarios pueden restringir aún más sus datos para evitar preocupaciones, pero es probable que siempre haya raspado en algunas formas.
LinkedIn todavía está entablando una demanda contra hiQ Labs por usar datos de miembros de LinkedIn, lo que podría sentar un precedente que le daría a las plataformas más poder sobre el raspado de datos. Sin embargo, el hecho es que algunos datos siempre estarán disponibles públicamente y, cuando lo haga, los terceros intentarán utilizar estas fuentes para crear bases de datos que puedan vender a las empresas de marketing.
Esta es una distinción técnica importante y un buen ejemplo del panorama digital en evolución y que las leyes aún se están poniendo al día en muchos sentidos.
Pero para ser claros, estos registros no son el resultado de la piratería de datos en LinkedIn y puede limitar su exposición a través de la configuración de su propio perfil.
10 datos sobre el algoritmo de Instagram que debes conocer
Hay muchos rumores al respecto. Algoritmo de Instagram. Más tarde se trata de los hechos. No hay rumores aquí, gracias a continuación.Estamos compartiendo los 10 datos principales sobre el algoritmo de Instagram que debe conocer, según lo confirma el propio Instagram.10 datos sobre el algoritmo de Instagram que debe conocer:Hay varios algoritmos de Instagram que funcionan en la aplicación.El algoritmo de alimentación determina la clasificación en función de cuatro factores claveEl algoritmo de alimentación también tiene en cuenta la probabilidad de cinco interacciones «importantes»Agregar a alguien a su lista de amigos cercanos aumenta su clasificaciónEstar actualizado es una señal importante, pero no la única.Todos los tipos de cuentas se tratan de la misma manera (personal, comercial y de creador)Cada comentario cuenta como una interacciónEl número de interacciones en los primeros 30 minutos no determina la clasificación.El algoritmo de alimentación no favorece los videos sobre las fotos.Los bots y los pods de comentarios no funcionan# 1: Hay varios algoritmos de Instagram que funcionan en la aplicación.A menudo oirás que el algoritmo de Instagram se denomina concepto singular, pero de hecho existe múltiples algoritmos jugando. Por ejemplo el Algoritmo de alimentación de Instagram es diferente a eso Algoritmo de la página de exploración de Instagram, y el Algoritmo IGTV es diferente a eso Algoritmo de Instagram Reels.Si bien cada algoritmo difiere ligeramente para cada experiencia, todos operan con el mismo principio: entregar contenido que es más probable que los usuarios encuentren interesante. # 2: el algoritmo de alimentación calcula la clasificación en función de cuatro factores claveEn un Instagram Live reciente, Adam Mosseri, Jefe de Instagram, compartió exactamente cómo funciona el algoritmo de alimentación de Instagram.Durante la transmisión, Mosseri reveló los factores más importantes que tiene en cuenta el algoritmo de Instagram:Información sobre el artículo en sí: ¿Es una foto o un video? Cual es el tema? ¿Tiene muchos me gusta?Información sobre el cartel: Eres un amigo ¿Publica con frecuencia?Tu actividad: ¿Sueles ver muchos videos? ¿Con qué contenido te ocupas habitualmente?Tu historial de interacciones: ¿Le gusta o comenta muchas de las publicaciones del póster?Con base en esta información, el algoritmo calcula la probabilidad de que alguien interactúe con una publicación, conocida como Puntuación de interésque, en última instancia, determina el orden en el que aparecen las publicaciones en el feed de una persona.# 3: El algoritmo de alimentación también tiene en cuenta la probabilidad de cinco interacciones «importantes».Durante el directo, Mosseri también anunció qué interacciones son «importantes» para el algoritmo de Instagram.El algoritmo tiene en cuenta estas interacciones clave o «proxies», como las llama Mosseri, a la hora de determinar la clasificación del feed:Tiempo requerido: ¿Pasas tiempo en el correo? Gustar: ¿Qué tan probable es que le guste la publicación?Comentario: ¿Qué tan probable es que comentes en la publicación?Ahorrar: ¿Qué posibilidades hay de que guarde la publicación?Toque Perfil: ¿Qué posibilidades hay de que toques el perfil después de ver la publicación?Si el algoritmo calcula que es poco probable que alguien realice alguna de estas interacciones en una publicación, ya no tendrá prioridad en su feed.# 4: Agregar a alguien a su lista de amigos cercanos aumenta su clasificaciónAlguien para el tuyo. Agregar Lista de amigos cercanos también es un indicador de los algoritmos de Instagram.Si agrega a alguien a su lista de amigos cercanos, es probable que sus publicaciones e historias aumenten más cuando abra la aplicación.Por otro lado, cuando dices que eres tú no interesado En una publicación específica en la página Explorar, efectivamente está recogiendo este tipo de contenido utilizando el algoritmo de Instagram. # 5: La puntualidad es una señal importante, pero no la única.Con los algoritmos de Instagram, la actualidad (es decir, cuándo se compartió una publicación) es importante.Sin embargo, no es la única señal: «la alimentación es burda, pero no estrictamente cronológica», explica Mosseri. Esto significa que una publicación podría aparecer antes que una más nueva si el algoritmo tuviera una superior. Puntuación de interés para este usuario.Sin embargo, a medida que pasa el tiempo, la puntualidad (o la falta de ella) supera la puntuación de interés, y el algoritmo favorecerá las publicaciones más nuevas. # 6: Todos los tipos de cuentas se tratan por igual (personal, comercial y de creador)En una serie de historias sobre eso Cuenta de creadores, Instagram ha confirmado que todos los tipos de cuentas reciben el mismo trato cuando se trata de algoritmos.Esto significa que puede tener una cuenta personal, comercial o de creador, y no afectará el rendimiento de su contenido.Cuando cambie a una cuenta de Instagram Business, obtendrá más información sobre el rendimiento de su contenido y podrá publicar automáticamente sus publicaciones con Más tarde, ¡para que pueda despedirse de esos inicios de sesión nocturnos! Uno de los mitos más antiguos sobre el algoritmo de Instagram es que no cuenta los comentarios de menos de tres palabras.¿La realidad? Todos los comentarios serán considerados, incluso si solo contienen uno o dos emojis.De hecho, todo depende del usuario individual. Si interactúan regularmente con su contenido, es muy probable que obtenga una clasificación más alta en su feed de Instagram. Los comentarios son un indicador importante de interacción con el algoritmo de Instagram, por lo que responder a tus comentarios de forma regular es una buena idea.Esto no solo mantiene las conversaciones activas en sus publicaciones, sino que también le muestra a su audiencia que está comprometido, lo que puede ser excelente para fomentar más interacciones.INCLINAR: Usar Conversaciones posteriores Bandeja de entrada para ver todos sus comentarios más recientes en un feed en su escritorio para que pueda revisar y responder fácilmente a todas sus conversaciones.# 8: El número de interacciones en los primeros 30 minutos no determina la clasificación.Instagram ha confirmado que la cantidad de interacciones que recibe una publicación en los primeros 30 minutos no determina su clasificación en el feed.Como se mencionó anteriormente, el algoritmo de alimentación determina la clasificación de publicaciones en función de cuatro factores clave que no se limitan a la marca de 30 minutos.Sin embargo, es una buena idea compartir sus publicaciones para orientar sus anuncios a cuándo es más probable que su audiencia interactúe con su contenido.INCLINAR: Usar más tarde Función «Mejor momento para publicar» para calcular automáticamente sus siete mejores tiempos de publicación en función de sus publicaciones con mejor rendimiento en los últimos meses.Actualice a uno de Más tarde, principiante, crecimiento o avanzado Haga planes hoy y comience a publicar sus mejores tiempos. # 9: el algoritmo de alimentación no favorece los videos sobre las fotosEl algoritmo de alimentación de Instagram no distorsiona el contenido de la foto y el video.Sin embargo, el contenido de video suele más atractivo y obtén más «Gasto de tiempo» dos indicadores importantes para el algoritmo por contribución.Por lo tanto, el contenido de video generalmente supera al contenido de fotos en la aplicación, un factor importante a tener en cuenta.# 10: los bots y los pods de comentarios no funcionan Gracias al algoritmo de aprendizaje automático de Instagram, las interacciones falsas (como el uso de bots o pods de comentarios) siempre se reconocen y clasifican como tales.En una sesión de preguntas y respuestas de Instagram Stories, Instagram compartió que la mejor manera de generar un compromiso sostenible es ser auténtico y transparente en la plataforma.¿En resumen? Tratar de defraudar al sistema no funcionará, no importa cuán sofisticado sea su esquema.Si realmente lo quieres Mejore la clasificación de su algoritmo en 2021Lo más importante es publicar regularmente e interactuar con su audiencia.Y ahí lo tienes, ¡los principales datos sobre algoritmos de Instagram que debes conocer!¡Construir una relación real con tus seguidores es la forma más poderosa de «piratear» el algoritmo y hacer que tu audiencia regrese para averiguar más!Empiece a planificar con Mas tarde, la plataforma de marketing de Instagram número uno en la que confían más de 2 millones de empresas. Únete ahora – es gratis! Escrito por Jillian Warren Jillian es la editora de Later. Como experta en estrategia de redes sociales y marketing de contenidos, ha trabajado tanto en Londres como en Nueva York. ¿Siguiente? ¡Lisboa y París! Puedes contactarla en Instagram aquí: @jillwrren.