Savez-vous comment les géants des médias sociaux en tirent parti ?

Vous avez peut-être rencontré des vidéos d’anniversaire personnalisées en naviguant sur votre compte de réseau social. Comment pensez-vous que ces sites les organisent ? Ils n’ont pas à faire d’efforts pour cela, car il y a une abondance de données sur Internet et de science des données derrière.

Les données sont la monnaie du monde numérique actuel. Les entreprises tirent parti de l’analyse des données pour améliorer leur croissance et comprendre les tendances en mouvement. Selon le rapport Markets and Markets, le marché de la science des données devrait atteindre 140,9 milliards de dollars d’ici 2024 et la croissance sera tirée par l’accent croissant des entreprises sur l’intelligence d’affaires axée sur les données.

Les plateformes de médias sociaux sont à la pointe de cette technique d’utilisation des données et des analyses avancées pour offrir une expérience unique à leurs utilisateurs. Les utilisateurs de médias sociaux sont de plus en plus nombreux avec les taux de pénétration élevés des smartphones, ce qui, à son tour, augmente la quantité de données partagées en ligne. Comprenons comment les deux géants des médias sociaux, Twitter et Facebook, tirent parti de la science des données pour prospérer et développer leur activité.

Médias sociaux et données utilisateur

Le flux continu de données sur les plates-formes de médias sociaux pourrait créer un chahut, car il s’agit pour la plupart de données non structurées. Les médias sociaux exploitent la science des données pour améliorer l’expérience utilisateur et fournir un contenu ciblé et personnalisé. Les données comportementales, personnelles et démographiques que nous partageons sur nos comptes de réseaux sociaux ne sont pas vaines. Ces plates-formes multimédias en tirent parti avec les autres publications et activités sur les comptes d’utilisateurs pour suivre le comportement des utilisateurs.

Outre l’analyse textuelle, ces plateformes utilisent également des technologies de science des données pour un marketing et des publicités ciblés. Les mégadonnées et l’exploration de données sont des éléments importants de l’analyse des médias sociaux.

Facebook et Instagram tirent parti de la science des données

Le traitement d’énormes quantités de données non structurées pour fournir des informations intelligentes n’est pas une tâche facile. La science des données utilisant l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique facilite ce processus, en particulier pour les géants des médias sociaux comme Facebook.

Les algorithmes DeepText et DeepFace de Facebook analysent les données et les images des utilisateurs pour en extraire des significations. DeepText, un produit interne de Facebook, exploite de nombreux textes de manière contextuelle pour les interpréter. Les réseaux de neurones profonds et la PNL sont utilisés pour établir des corrélations entre les mots. Cet outil peut être utilisé pour suggérer des vidéos, des publications ou tout autre contenu en fonction de l’interaction de l’utilisateur sur la plate-forme. DeepFace, une autre idée originale de Facebook. Facebook est tombé dans plusieurs controverses en raison de DeepFace car il a soulevé des questions sur les violations de la vie privée et la sécurité des données.

Comme mentionné ci-dessus, le contenu et les publicités ciblés sont un avantage de tirer parti de la science des données. Facebook utilisant l’analyse des données pour améliorer la personnalisation n’est plus un secret. Accroître la traction et l’engagement est le principal objectif de la plupart des entreprises. La publicité ciblée et le marketing de contenu utilisant l’analyse des données amélioreront l’expérience utilisateur en la personnalisant en fonction de leurs besoins et de leur comportement.

Instagram, par Facebook, est un autre espace de médias sociaux de premier plan avec de plus en plus d’utilisateurs de jour en jour. L’attrait visuel et l’esthétique ont attiré de nombreux utilisateurs vers Insta, comme l’appellent les milléniaux. La plate-forme utilise les outils DeepText et DeepFace développés par Facebook et exploite étonnamment les capacités d’analyse de données. Instagram prend l’aide de DeepText pour détecter et filtrer les messages de spam. À l’aide d’une technique d’apprentissage automatique connue sous le nom d’incorporation de merveilles, Instagram déchiffre l’interaction de l’utilisateur avec les pages et catégorise le contenu et les pages similaires pour fournir des recommandations. Vous auriez remarqué comment les publicités apparaissent en parcourant les stories Insta. Ce sont des publicités ciblées basées sur le train que nous laissons en ligne. Étant connecté à Facebook, Instagram dispose désormais d’un large éventail de données et d’informations. On a beaucoup parlé de l’algorithme d’Instagram. Il fournit un flux personnalisé avec un contenu pertinent que les utilisateurs peuvent partager ou aimer.

Pour rester à la pointe de la concurrence, les plateformes de médias numériques s’engagent dans une utilisation maximale des technologies de rupture. L’analyse de données avancée, l’IA et l’apprentissage automatique figurent en tête de liste. Le développement de ces technologies pour analyser les sentiments humains pourrait ouvrir de nouvelles voies pour la science et l’analyse des données.

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