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Mit künstlicher Intelligenz zu besserem Instagram Content #AFBMC

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Vortrag von Phil Wennker auf der AllFacebook Marketing Conference 2018 in München.

Vortrag:
https://conference.allfacebook.de/session/instagram-analyse/

Über Phil:
https://conference.allfacebook.de/speaker/phil-wennker/

Konferenz:
https://conference.allfacebook.de/

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Mit künstlicher Intelligenz zu besserem Instagram Content #AFBMC

  1. 1. Mit künstlicher Intelligenz zu besserem Instagram Content
  2. 2. "Mathe"
  3. 3. Quelle: University of Hyogo
  4. 4. Besserer Instagram Content
  5. 5. time hashtag wording filter engagement comments likes
  6. 6. Was fehlt?
  7. 7. Bilder
  8. 8. 3,25 Milliarden Bilder / Tag (2012: 500 Millionen) Quelle: businessinsider.com
  9. 9. 2.3 x Engagement @ facebook Quelle: businessinsider.com 150% retweets @twitter
  10. 10. Herausforderung Bildanalyse
  11. 11. Wie wir Bilder sehen
  12. 12. Quelle: Konrad Adenauer Stiftung
  13. 13. Was der Computer sieht
  14. 14. 0010110101010101 0110101010101101 1101101101101001 0101010101011011 0110001011011011
  15. 15. Bilderkennung
  16. 16. Bild! Quelle: Axel Springer SE
  17. 17. "Mathe"
  18. 18. Quelle: Joyce Xu, Stanford
  19. 19. Ensemble Learning
  20. 20. Output ML1 = Input ML2 Quelle: University of Hyogo
  21. 21. Instagram Hard Facts: 494 posts 92,4k follower ~3,26% engagement rate
  22. 22. Erfolgreichste Posting
  23. 23. Bilderkennung Natural Language Processing Topic Modeling Sentiment Analyse Recommendation Engine
  24. 24. Bilderkennung Trainingsset: Image Net, 1.4 Millionen Bilder
  25. 25. Instagram to the Rescue #rollercoaster #themepark
  26. 26. Bilderkennung Trainingsset: Image Net, 1.4 Millionen Bilder +#rollercoaster +#themepark -justinbieber -jpop
  27. 27. Bilderkennung Trainingsset: Image Net, 1.4 Millionen Bilder +#rollercoaster +#themepark -justinbieber -jpop
  28. 28. Natural Language Processing Wut, Zustimmung, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit, Überraschung und Vertrauen
  29. 29. Black Mamba
  30. 30. Taron
  31. 31. Auch Taron?
  32. 32. Topic Modeling Inhaltliche Zusammenfassung von Kommentaren
  33. 33. Topic Modeling on all posts "taron" with negative sentiment Quickpass
  34. 34. lat: 50.798882914, lng: 6.87945842743 (14195 Postings)
  35. 35. Taron Quelle: https://www.instagram.com/nilsja94/
  36. 36. Wintertraum Nicht trennscharf 22,5k Postings
  37. 37. Wintertraum Quelle: https://www.instagram.com/j_e_n_s_h_o_t_o_p_p/
  38. 38. Das perfekte Posting
  39. 39. Quelle: Elmo Love Kenneth Moore, CommonismNow, William S. Saturn
  40. 40. Das perfekte Phantasialand Posting
  41. 41. Hashtags: 0 - 30 0 2 4 6 8 10 12 14 15 16 18 20 22 24 26 28 30
  42. 42. Hashtags: 0 - 30 #phantasialand #themepark #freizeitpark #fun #wintertraum #qualitytime #instagood #instadaily #brühl #köln Most used:
  43. 43. Viele Likes? Viele Comments? #phantasialand #themepark #freizeitpark #fun #wintertraum #qualitytime #instagood #instadaily #brühl #köln Nicht benutzen: #happy, #spaß #family #phantasialand #themepark #freizeitpark #fun #wintertraum #qualitytime #instagood #instadaily #brühl #köln Benutzen: #taron, #rollercoaster, #kettenkarussell
  44. 44. Wann? Samstags > Sonntags > Dienstags Nicht: Donnerstags
  45. 45. + Generell Engagement? Black Mamba, Taron, Mystery Castle
  46. 46. + Positives Sentiment Taron, Colorado
  47. 47. + Negatives Sentiment Riverquest
  48. 48. + Shitstorm Wartezeiten, Quickpass
  49. 49. + Was fehlt fast vollständig? Kettenkarussell, Wellenflug
  50. 50. Bildkomposition
  51. 51. Breitformat: +100%
  52. 52. +23% -35 % -2 % Bewegungsrichtung
  53. 53. +23% Menschen: -10% Essen: -15% Farben 124/63/3 - 58/58/57: + 12% -10 % -15 %
  54. 54. Q&A Packages: tensorflow keras Scikit-Learn Numpy ggplot2 dplyr topicmodels e1071 linkedin.com/in/philwennker/www.deep-data-analytics.com

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