He estado trabajando con nuestro equipo para entender exactamente cómo la IA está evaluando el “encaje de marca” cuando buscamos influencers en espacios rusófonos versus estadounidenses. Y es complicado.
El motor que estamos usando analiza cosas como: tono de contenido, audiencia demográfica, valores expresados, estética visual. Supuestamente, esto debería darme una puntuación confiable de qué tan bien un influencer se alinea con mi marca. Pero en la práctica, he visto puntuaciones altas de encaje para influencers que se sienten totalmente fuera de lugar culturalmente.
Por ejemplo, un influencer en Rusia puede tener un estilo de marketing muy directo, incluso un poco agresivo, que es cultural y completamente normal allá. En Estados Unidos, ese mismo tono se sentiría mal. La IA no siempre captura eso. O captura las palabras clave pero no el contexto cultural.
Mi pregunta real es: cuando se trata de evaluar el encaje de marca con IA en mercados distintos, ¿en qué señales realmente ponen su confianza? ¿Ignoran la puntuación de IA completamente en ciertos mercados? ¿Han encontrado una forma de entrenar los modelos para que entiendan los matices culturales, o sigue siendo principalmente intuición humana?
Esto es un problema de validación de modelos que la mayoría de equipos de marketing no está abordando correctamente. Aquí está lo que deberías hacer:
- Toma 50 influencers que sabes que funcionan bien con tu marca (datos históricos de campañas exitosas).
- Pasa 50 influencers que sabías que eran un desastre.
- Corre ambos grupos a través de tu herramienta de IA y obtén las puntuaciones de encaje.
- Calcula la precisión: ¿qué porcentaje de tus casos históricos “correctos” la IA etiquetó como alto encaje versus encaje bajo?
Si ese accuracy es menor al 75%, tu herramienta no está calibrada correctamente para tu mercado específico. Especialmente en contextos bilingües. La mayoría de herramientas IA se entrenan con datos globales, así que tienden a perder contexto regional.
Mi sugerencia: no confíes en puntuaciones brutas de IA. Crea tu propio scoring layer encima. Usa IA para hacer el trabajo pesado (clasificación inicial), luego implementa reglas específicas del mercado. Si el influencer es ruso y tu audiencia principal es US, descuenta la puntuación un 20%. Este tipo de ajustes específicos del contexto es lo que convierte una herramienta mediocre en algo útil.
Desde mi perspectiva como creadora, lo que muchas marcas no entienden es que el “encaje” va mucho más allá de lo que un algoritmo puede ver. Mi audiencia y yo tenemos una relación. Saben qué tipo de producto recomendaría honestamente versus con qué no tocaría ni con un palo.
Cuando una marca me contacta porque la IA dice que encajo, pero su producto no se alinea con mi valores, simplemente digo no. Pero muchas marcas presionan porque sus sistemas dicen que debería funcionar. Eso causa fricción.
Consejo: pregúntale directamente al influencer si cree que el encaje es real. No será lo que te diga la IA, pero será más honesto. Y los mejores influencers van a rechazarte igual si no hay encaje verdadero, así que mejor saberlo antes.