Como parte de las actividades diarias que actualmente llevan acabo miles de personas alrededor del mundo, la revisión y actualización de perfiles en social media es una de las más comunes, actividad en donde redes como Instagram resultan relevantes.

Solo en enero de 2019, esta plataforma online registró alrededor de 500 millones de historias por día durante ese mes, lo cual supera los 400 millones registrados en enero, pero de 2018 y los 300 millones que se obtuvieron en 2017, según datos de Statista.

En cuanto a número de usuarios activos alrededor del mundo, eMarketer reveló que para el término de este año se espera que la cifra sea de 804.4 millones, cantidad que para el término de 2020 podría alcanzar los 877.5 millones de usuarios, sin dejar de mencionar que, a nivel global, es la sexta plataforma de social media más popular, superando a redes como Twitter, Snapchat y Pinterest; mientras que Facebook, YouTube y WeChat se ubican por encima con 2,414, 2,000 y 1,133 millones de usuarios, según estadísticas de We Are Social y Data Reportal.

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IA, de las búsquedas a la data

Es común que tras hacer una búsqueda en redes sociales u otro sitio de Internet, enseguida aparezcan páginas o sugerencias similares, algo que ocurre gracia a la intervención y aplicación de Inteligencia Artificial (IA).

En el caso de Instagram, Facebook, empresa propietaria de dicha plataforma, informó que dentro de su apartado “explorar”, se hace uso de IA, esto con la finalidad de agrupar y analizar palabras o frases, para después usar aprendizaje automático mediante incrustaciones de palabras que se analizan, tomando en cuenta el contexto e interacciones con otras cuentas, información que le será útil a Instagram para impulsar la interacción entre cuentas, así como darle al usuario opciones relacionadas con sus búsquedas e intereses.

Según información publicada por El Universal, la función de “explorar”, recurre a cuentas semilla, es decir, a perfiles en donde ese usuario a dado likes o ha interactuando de cierta manera, lo cual al ser analizado sirve para ofrecer recomendaciones.

Tras hacer una selección de 500 contenidos, la tecnología IA analiza qué cuentas podrían violar las políticas de contenido o que actúan como spam, para así reducir opciones, pero sobre todo, darle al usuario el contenido que más se apegue a sus intereses y hábitos de consumo.

Este tipo de análisis empata con lo que se conoce como personalización predictiva, según Mauricio Albán, board advisor de KEOS, el cual permite ofrecer al usuario contenidos vinculados con sus preferencias y búsquedas previas que, mediante un análisis predictivo, se tiene la oportunidad de darle información que busca y además proporcionarle contenido que, sin buscarlo, se relacione con lo que quiere y pueda resultarle interesante.

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