Quick definition
Machine learning é um ramo da IA em que sistemas melhoram as suas previsões automaticamente ao aprender padrões a partir de dados
Os modelos de machine learning são treinados com dados históricos — encontram padrões estatísticos que associam entradas a resultados e usam esses padrões para fazer previsões sobre novos dados. Nas redes sociais, a aplicação mais evidente é a classificação do feed: um modelo treinado com milhares de milhões de interações aprende a prever se um determinado utilizador vai interagir com uma determinada publicação e usa essa previsão para decidir a ordem de apresentação. O modelo atualiza-se à medida que chegam novos dados de interação, o que explica por que o comportamento dos algoritmos muda ao longo do tempo.
O sistema de distribuição de todas as grandes plataformas é um modelo de machine learning, o que significa que a estratégia de conteúdo é, implicitamente, uma otimização para esses modelos. As publicações que geram sinais fortes de engajamento iniciais — gostos, comentários, partilhas, guardados e tempo de visualização na primeira hora ou duas — são recompensadas com uma distribuição mais ampla, porque o modelo interpreta esse engajamento como qualidade. O momento de publicação, o formato e o gancho influenciam todos esses sinais iniciais.
Uma ferramenta de agendamento que analisa o desempenho das tuas publicações anteriores por faixa horária e dia está a aplicar uma forma básica de machine learning: encontra padrões entre o horário de publicação e a taxa de engajamento e recomenda os intervalos em que o teu conteúdo historicamente tem melhor desempenho. Essa recomendação melhora à medida que mais dados se acumulam — o mesmo princípio que move os algoritmos das plataformas, numa escala menor.
Where SocialKit fits
O analytics da SocialKit apresenta o desempenho de cada publicação nas 11 redes suportadas, dando-te os dados de engajamento de que precisas para identificar os padrões que os modelos de ML das plataformas recompensam.
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FAQ
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