O Impacto do Machine Learning nos Algoritmos das Redes Sociais e o papel do Marketing

Com um significativo número de utilizadores de redes sociais (4,8 mil milhões segundo a Datareportal), aliado a uma grande quantidade de conteúdo partilhado diariamente, tornou-se essencial para as plataformas encontrar uma forma eficiente de filtrar e classificar as informações. Os algoritmos utilizados nas redes sociais estão em constante evolução, o que torna o trabalho de profissionais de marketing e criadores de conteúdo mais desafiante. Será que é possível estar atualizado dos algoritmos? E qual a influência do Machine Learning nestes processos?

De acordo com o Social Media Behavior: GWI, Hootsuite 2022 Digital Report, a maioria da população utiliza as redes sociais para manter contacto com familiares e amigos, preencher o tempo livre e consumir informação. Os links e conteúdo encontrados nestas plataformas são moldados não apenas pelas decisões dos utilizadores, mas também pelos algoritmos e tecnologias de inteligência artificial, nomeadamente Machine Learning, que dominam diversos aspetos do ambiente online.

Os algoritmos desempenham um papel fundamental nas redes sociais, auxiliando as plataformas a “manter a ordem”. Com um conjunto de regras e instruções sequenciais, projetados para resolver problemas ou realizar tarefas específicas, os algoritmos ajudam a filtrar e a classificar as informações com base no interesse, relevância e interações anteriores do utilizador.

Por essa razão, as empresas de redes sociais utilizam os algoritmos para várias funções nas suas plataformas, incluindo: como decidir e estruturar o fluxo de conteúdo visualizado pelos utilizadores, determinar os anúncios que captam a atenção do público desejado, fazer recomendações de conteúdo e auxiliar na sua moderação, incluindo a deteção e remoção de discursos de ódio.

Ao fornecer conteúdo relevante e personalizado, os algoritmos otimizam a experiência do utilizador em cada plataforma. Cada rede social tem o seu objetivo, e consequentemente, o seu próprio algoritmo exclusivo. Os algoritmos são desenvolvidos através de uma enorme quantidade de dados e com base em dados comportamentais (padrões e decisões) dos seus utilizadores. Apesar de nunca sabermos a verdadeira “receita secreta” de cada algoritmo, existem características distintas que diferenciam cada plataforma.

Quando surgiu o Instagram, esta rede social exibia as publicações de forma cronológica. Para o Hubspot, atualmente, a plataforma recorre a diversos fatores para determinar o que irá aparecer em cada feed – a atividade do utilizador, as suas interações passadas, informações sobre o post e o autor. Já o algoritmo das “Histórias” adapta-se com base no histórico de visualização e engajament, enquanto o algoritmo do “Reels”, procura partilhar os vídeos mais atrativos, tendo em consideração a probabilidade de interação do utilizador.

Recentemente, também o LinkedIn atualizou o seu algoritmo. Segundo o Entrepeneur, o LinkedIn dá prioridade a posts de “conhecimento e conselhos”, de pessoas importantes para o utilizador. Ao considerar o expertise do autor no assunto e a presença de comentários relevantes, a plataforma pretende desencorajar conexões “artificiais”. No LinkedIn é essencial fornecer conteúdo sólido e valioso para obter sucesso na plataforma.

Se as plataformas de redes sociais moldam os interesses do utilizador, adaptam o feed e fornecem conteúdo personalizado, é graças ao Machine Learning. Este ramo da Inteligência Artificial, permite que as máquinas aprendam com dados e melhorem a sua performance ao longo do tempo, sem a necessidade de programação explícita.

As redes sociais desempenham um papel essencial ao permitir que as plataformas analisem grandes volumes de dados e tomem decisões com base nesses insights. O Machine Learning é aplicado de várias formas nas redes sociais, contribuindo para aprimorar a experiência dos utilizadores e as estratégias de marketing adotadas pelas empresas.

Um dos processos mais conhecido é a Natural Language Processing, ou processamento de linguagem natural, uma abordagem que ajuda na compreensão e interpretação dos padrões de linguagem humana. As plataformas utilizam este processamento para analisar texto, como tweets e comentários. Este método permite a categorização de conteúdos, identificação de tendências e obtenção de insights importantes para refinar a experiência dos utilizadores e o direcionamento de estratégias de marketing.

Outro processo é a utilização de regressão linear, uma técnica estatística que procura identificar e entender as relações entre diferentes variáveis. Quando aplicada às redes sociais, pode ser utilizada para prever o envolvimento dos utilizadores com base nas características especificas das publicações. Além disso, a regressão linear pode otimizar estratégias de anúncios e auxiliar os profissionais de marketing a direcionar o seu conteúdo de forma mais eficaz.

O site analytic steps apresentou diversos exemplos de como o Machine Learning influencia a forma como estamos nas redes socias. Uma ferramenta útil para empresas e para a verificação de fotos de utilizadores é o Visual Recognition, onde os algoritmos conseguem identificar imagens sem depender de texto auxiliar. A identificação das famosas fake news e conteúdo spam, também são realizados através de ferramentas de Machine Learning, que conseguem detetar e bloquear informações falsas, evitando a sua disseminação.

Para facilitar a recolha de feedback e permitir que as empresas compreendam a perceção do público em relação aos seus produtos ou serviços, as empresas podem utilizar a análise de sentimento, um processo de inteligência artificial emocional que identifica os sentimentos dos utilizadores. Existe ainda a sugestão de amizades ou contas relevantes para os utilizadores, o que melhora a interação e a experiência geral na plataforma. Estas recomendações personalizadas ajudam a fortalecer os laços sociais e a promover uma maior conexão entre quem está online.

Para os marketers, esta tecnologia potencializa as estratégias de marketing nas redes sociais, a criação de histórias envolventes e a realização de colaborações com influenciadores, aumentando a visibilidade e o envolvimento com o público-alvo. Auxilia na segmentação de mercado e permite que os anúncios sejam direcionados de forma mais precisa para clientes específicos, aumentando a efetividade das suas campanhas. Em termos de dados, algo muito importante para os marketers, o Machine Learning fornece métricas de desempenho importantes, que permitem avaliar o impacto e a eficácia das estratégias adotadas pelas empresas. Com base nessas métricas, as organizações podem ajustar as suas abordagens para melhorar o seu alcance e engajament com o público.

O melhor exemplo de algoritmo que superou a concorrência é, sem dúvida, o Tik Tok. Esta rede cresceu com uma velocidade que nenhuma outra conseguiu. Porquê? Segundo o artigo do QMIND Technology Review sobre o papel do Machine Learning no vicio das redes sociais, o seu algoritmo inovador é composto por três etapas principais: classificação, recomendação e formação. Na etapa de classificação, o TikTok utiliza a visão computacional e processamento de linguagem natural para recolher dados essenciais do conteúdo gerado pelos utilizadores, categoriza imagens, vídeos e analisa áudio. Na etapa de recomendação, estes dados permitem prever o conteúdo com o qual o utilizador irá interagir, proporcionando recomendações personalizadas com base nas interações anteriores e tendências de conteúdo. Adicionalmente, o algoritmo do TikTok, destingue-se pela utilização de um protocolo de “formação” em tempo real, o que permite oferecer recomendações rápidas e constantes à medida que a plataforma é utilizada. Isto cria um fluxo contínuo de conteúdo recomendado e a sensação ao utilizador que está sempre a ver “coisas novas”.

Contudo, apesar de desempenharem um papel significativo, os algoritmos das redes sociais também enfrentam desafios. Uma das principais preocupações em relação ao Machine Learning é a possibilidade de algoritmos se tornarem tendenciosos. Isto pode ocorrer porque os algoritmos são desenvolvidos por pessoas (naturalmente), com dados de entrada, e se esses dados forem corrompidos ou pouco éticos, o Machine Learning pode produzir resultados inadequados ou até mesmo prejudiciais. É essencial garantir que os algoritmos são treinados com dados representativos e imparciais para evitar algum tipo de discriminação.

Segundo um artigo do The Washington Post, os algoritmos das redes sociais podem discriminar certos criadores por meio de práticas como o shadowban, onde o conteúdo permanece visível, mas a interação diminui significativamente. É o resultado dos preconceitos inconscientes incorporados nos algoritmos e nos dados históricos em que são treinados, que podem conter desigualdades e preconceitos. É difícil identificar um shadowban, pois raramente existem provas concretas, mas os utilizadores notam uma redução no engajament e um “desaparecimento” nos resultados de pesquisa ou uma menor visibilidade dos seus posts.

Adicionalmente, as empresas de redes sociais devem adotar medidas rigorosas de segurança e proteção de dados. O Machine Learning depende de grandes volumes de dados dos utilizadores, muitos dos quais são privados e confidenciais. Se esses dados forem divulgados ou utilizados de forma inadequada, as informações dos utilizadores podem ser comprometidas.

Dado que as redes sociais desempenham um papel significativo na vida das populações e organizações, o papel dos algoritmos torna-se essencial para navegar no cenário digital e comunicar num ambiente em constante mudança. Com o Machine Learning, as redes sociais oferecem uma experiência mais personalizada e relevante para cada indivíduo. No entanto, existem desafios éticos e preocupações relacionadas à privacidade e proteção de dados que devem ser abordados.

É essencial garantir que os algoritmos sejam desenvolvidos com dados imparciais e que as informações dos utilizadores sejam protegidas adequadamente. À medida que as redes sociais continuam a evoluir, é provável que venhamos a assistir a mais avanços nos algoritmos e no uso do Machine Learning para melhorar a experiência dos utilizadores.

Esta tecnologia tem um papel essencial no marketing, impulsionando a personalização, o engajament e o sucesso das estratégias das empresas nas redes sociais. Para os profissionais de marketing, compreender o funcionamento dos algoritmos é crucial para aproveitar ao máximo as plataformas sociais e alcançar o público e personas que pretendem.