O monitoramento de redes sociais não é nenhuma novidade e já vem sendo empregado pelas empresas há algum tempo. Recentemente, no entanto, as companhias começaram a encontrar métodos mais eficazes de medir o resultado de ações de marketing, percepção da marca, etc., nessas plataformas. Um deles é o uso da inteligência artificial (IA), que promete maior precisão e eficiência em um universo complicado devido à extensa quantidade de mensagens e ao difícil processo de automação.
"Estivemos por muito tempo reativos a cada movimento nas redes sociais pela novidade da tecnologia e da ferramenta. Arrisco a dizer que estamos começando a prever ações e planejar campanhas", diz Braulio Medina, gerente geral da agência de marketing digital uberUV. Durante o Web Expo Forum, realizado nesta segunda-feira, 12, em São Paulo, ele defendeu o uso de ferramentas de inteligência artificial para organizar e medir os dados coletados em sites como Facebook, Twitter, entre outros.
Sistemas de IA baseiam-se no "treinamento" de um sistema de TI. Após um período de aprendizado, comandado por humanos, o sistema passa a realizar sozinho as tarefas prestabelecidas pelo programador.
Para Medina, o grande problema na contratação de equipes de analistas de redes sociais é o alto custo, somado ao difícil controle de enxurradas de menções relativas a grandes marcas. Para explicar essa situação, ele dá o exemplo da Apple, com normalmente 500 milhões de publicações diárias a seu respeito. O método de análise mais utilizado, amostragem e semântica, isola de 10% a 15% do total destas mensagens e classifica-as como positiva ou negativa – o que já representa um volume considerável de trabalho para equipes de médio a grande porte.
Algoritmos de inteligência artificial, por sua vez, são capazes de agrupar o total de mensagens em redes sociais em clusters, ou seja, conjuntos semelhantes e até mesmo idênticos para, a partir daí, iniciar a análise entre eles e categorizá-los em sentimentos além do positivo e negativo. "Percebemos que há muita redundância na rede. Existem muitas mensagens do Twiter, por exemplo, que dizem exatamente a mesma coisa com as mesmas palavras e, ao agrupá-las, reduzimos o volume de textos para análise", explicou o executivo. De acordo com Medina, este sistema promete cobertura de até 35% das publicações, com o diferencial de identificar pessoas influentes nas redes sociais cuja expressão tem um maior alcance frente ao consumidor comum. É possível também categorizar as mensagens em oito sentimentos, além da conotação positiva e negativa.
Segundo Medina, a complexidade da língua portuguesa desfavorece sistemas semânticos, incapazes de identificar ironias ou figuras de linguagem nas mensagens transmitidas. Em contrapartida, a inteligência artificial reduz a margem de erro pela atuação em duas frentes, análise mecânica e revisão humana. "É possível ensinar a ferramenta a interpretar como dúvida uma mensagem que une 'eu amo' ao nome de uma operadora", exemplifica. Além disso, ao reduzir a quantidade de mensagens analisadas, a revisão do analista dos dados coletados é menos trabalhosa.
Ele pondera, entretanto, que a aplicação de Inteligência artificial ainda é cara. Por isso, apenas grandes empresas contratam esses serviços. Dentre algumas delas que utilizam a IA em etapas de monitoramento online estão a Nestlé, Pay Pal e Microsoft.
