{"id":8046,"date":"2022-07-13T11:17:05","date_gmt":"2022-07-13T09:17:05","guid":{"rendered":"https:\/\/letsrebold.com\/es\/?post_type=blog&p=8046"},"modified":"2022-07-20T15:28:45","modified_gmt":"2022-07-20T13:28:45","slug":"machine-learning-en-las-redes-sociales","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/letsrebold.com\/es\/blog\/machine-learning-en-las-redes-sociales\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo funcionan los algoritmos de machine learning en las redes sociales"},"content":{"rendered":"\n

Los algoritmos de machine learning en las redes sociales<\/strong> sirven para aprender sobre los h\u00e1bitos de consumo de las personas y crear nuevas formas de mostrar el contenido. Todo esto con la finalidad de jerarquizar de mejor manera el contenido en la plataforma y hacerlo m\u00e1s atractivo y \u00fatil para las comunidades.<\/p>\n\n\n\n

Todos los d\u00edas las redes sociales aprenden algo nuevo sobre su usuario y van descifrando c\u00f3mo es su comportamiento: qu\u00e9 le gusta, cu\u00e1les son sus intereses inmediatos, con qu\u00e9 contenido generan m\u00e1s engagement, qu\u00e9 buscan y qu\u00e9 rechazan. Es por esto que cada feed es completamente personalizado, hecho a la medida del due\u00f1o de la cuenta.<\/p>\n\n\n\n

Mitos y verdades sobre el machine learning en las redes sociales<\/h2>\n\n\n\n

Cuando se habla de este tema las discusiones est\u00e1n a la orden del d\u00eda, ya que muchos detractores piensan que las redes sociales<\/a> juegan en contra de ciertas cuentas y esp\u00edan indiscriminadamente y de forma irregular.<\/p>\n\n\n\n

La realidad ha demostrado que esto no es de tal forma. El usuario proporciona datos en su navegaci\u00f3n y estos son utilizados por los algoritmos y por la inteligencia artificial para comprender mejor a la persona.<\/p>\n\n\n\n

Este sistema no es exclusivo de una cuenta ni pretende beneficiar o perjudicar a un usuario espec\u00edfico. El algoritmo funciona de la misma manera para todos. No existe tal situaci\u00f3n en la que Instagram limita publicaciones o retiene parte del contenido.<\/strong> Esta respuesta del algoritmo se debe m\u00e1s a una falla en el contenido que a una intenci\u00f3n perjudicial de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

La comercializaci\u00f3n en las redes sociales es efectiva gracias a los algoritmos<\/h2>\n\n\n\n
\"Segmentaci\u00f3n<\/figure>\n\n\n\n

Bien se conoce que una gran parte de las marcas y negocios del mundo hacen vida dentro de las redes sociales con el fin de vender sus productos o servicios. La presencia de estos negocios impuls\u00f3 una nueva forma de entender la comercializaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Todo esto es posible gracias a los algoritmos de machine learning en las redes sociales. Este tipo de inteligencia artificial recoge datos de consumo sobre los usuarios<\/strong>, solo de esta forma es posible que llegue a ellos solo la publicidad de su inter\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, esto no es un tema netamente publicitario, se trata de efectividad. La publicidad a trav\u00e9s de las redes sociales<\/a> no ser\u00eda rentable sin estas poderosas herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de machine learning en las redes sociales permiten que tu contenido conecte con el p\u00fablico espec\u00edfico al que vas dirigido. De ninguna forma esto puede traducirse en algo perjudicial. Es una herramienta que da los primeros pasos para la segmentaci\u00f3n y persigue objetivos claros de venta.<\/p>\n\n\n\n

Los buscadores tambi\u00e9n potencian su aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Dentro de la web todo es posible; por eso el aprendizaje autom\u00e1tico no se limita \u00fanicamente a las redes sociales<\/strong>, tambi\u00e9n est\u00e1 en los buscadores.<\/p>\n\n\n\n

Este dato es curioso ya que, a menudo, los buscadores suelen complementar la informaci\u00f3n que recoge una red social.<\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de las personas busca respuestas a trav\u00e9s de Google. De hecho, suele ser el primer lugar en visitar, de ah\u00ed la importancia de posicionar los contenidos en buscadores<\/a>. Posteriormente, hacen b\u00fasquedas espec\u00edficas dentro de sus redes sociales.<\/p>\n\n\n\n

Cuando esta din\u00e1mica se cumple, el algoritmo entiende que necesitas ayuda para conseguir lo que buscas, y all\u00ed es en d\u00f3nde trabaja arduamente para darte las respuestas correctas.<\/p>\n\n\n\n

De este modo es como terminas recibiendo publicidad de eso que te interesa y esto se refleja incluso en las p\u00e1ginas webs que visitas.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis predictivo y sugerencias: la mejor arma del machine learning en las redes sociales<\/h2>\n\n\n\n

El algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico se basa en el an\u00e1lisis predictivo<\/a> de los datos obtenidos. Esto quiere decir que anticipa comportamientos para, finalmente, hacer sugerencias.<\/p>\n\n\n\n

Este ciclo se va repitiendo diariamente mientras el usuario solo consume cierto contenido tal y como est\u00e1 acostumbrado.<\/p>\n\n\n\n

Posteriormente viene la automatizaci\u00f3n de los datos. El algoritmo no necesita intervenci\u00f3n humana para trabajar en pro de lo que necesitas.<\/strong> Se autogestiona para canalizar el contenido autom\u00e1ticamente. Esto, tecnol\u00f3gicamente, signific\u00f3 un gran avance para la Inteligencia Artificial (IA).<\/p>\n\n\n\n

Tres tipos de aprendizaje autom\u00e1tico en las redes sociales<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

El machine learning en las redes sociales tiene formas distintas de operar, no se trata de un solo algoritmo que funciona en un \u00fanico sentido.<\/strong> Hay varios tipos de aprendizaje que trabajan, muchas veces en simult\u00e1neo, para lograr resultados distintos.<\/p>\n\n\n\n

  1. Aprendizaje supervisado.<\/strong> Este algoritmo suele trabajar con datos recolectados previamente que le permite tomar decisiones. Un ejemplo es detectar patrones en los datos provenientes de los correos electr\u00f3nicos para clasificarlos como importantes o spam.<\/li>
  2. Aprendizaje no supervisado.<\/strong> Se basa en la recolecci\u00f3n de datos en masa. Este algoritmo<\/a> se enfrenta a la masa de datos y busca patrones para organizarlos<\/strong> de alguna forma y que sean \u00fatiles. Esta es la forma m\u00e1s com\u00fan en las redes sociales y la que sirve para la segmentaci\u00f3n eficiente.<\/li>
  3. Aprendizaje por refuerzo.<\/strong> Este algoritmo aprende a trav\u00e9s de la propia experiencia. Gracias a los datos que ha recolectado es capaz de equivocarse cada vez menos porque sabe lo que funciona y lo que no, gracias a los datos que obtuvo. Estos trabajan en secuencias y sirven para potenciar programas como el reconocimiento facial y la seguridad en general.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Machine learning en las redes sociales y fuera de ellas<\/h2>\n\n\n\n

    Los algoritmos de machine learning no solo pueden aplicarse a las redes sociales. De hecho, ya se avanza en proyectos que utilicen esta misma premisa para mejorar experiencias fuera de la web.<\/p>\n\n\n\n

    Un ejemplo claro de esto son los coches autom\u00e1ticos. El sistema operativo de esos veh\u00edculos pretende trabajar a trav\u00e9s de la recolecci\u00f3n de datos para tomar decisiones.<\/p>\n\n\n\n

    El aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> en este caso permite ajustar las configuraciones internas del veh\u00edculo de acuerdo a las preferencias recurrentes del conductor. Incluso, gracias a los mismos datos recolectados, el coche tiene la capacidad de responder de forma aut\u00f3noma ante ciertas situaciones.<\/p>\n\n\n\n

    Si quieres ser parte de la innovaci\u00f3n y aprovechar los distintos algoritmos en las redes sociales, no dudes en contactar con Rebold<\/strong>.<\/a> Somos expertos en marketing y ayudamos a las marcas a conseguir resultados eficientes conectando con las personas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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