Detecção Seguidores Falsos
Detecção de seguidores falsos alimentada por IA
Integra vários algoritmos principais e banco de dados de características de contas falsas, atingindo 95,7% de precisão na identificação de contas anormais, ajudando você a construir uma base de seguidores autêntica
Detecção em múltiplas plataformas
Suporta varredura profunda em Instagram/TikTok/YouTube e outras plataformas.
Pontuação de autenticidade em quatro dimensões
Identifica o risco do influenciador com base no índice de qualidade dos seguidores (completude do perfil + consistência de comportamento + densidade da rede social + relevância do conteúdo + diversidade de dispositivos).
Mapa de rastreamento de falsificação
Gera um mapa visual das relações dos seguidores, revelando: clusters de bots, caminhos de seguidores anormais e rastros de redirecionamento entre plataformas.
Avaliação dinâmica de risco
Monitora continuamente a curva de risco da conta do influenciador, alerta inteligente para crescimento repentino de seguidores e desvios de indicadores-chave durante a colaboração.
Análise inteligente da qualidade dos comentários
Analisa profundamente a autenticidade semântica e a consistência emocional dos comentários dos seguidores, identificando padrões de comentários de bots.
Análise do comportamento dos seguidores
Analisa o ciclo de vida completo das contas dos seguidores usando machine learning, identificando padrões de comportamento anormais.
Processo de uso
Insira a conta do influenciador
Cole ou digite o ID da conta do influenciador ou a URL do perfil de interesse
Selecione a profundidade da detecção
Escolha o modo de detecção adequado às suas necessidades
Receba o relatório detalhado
Receba um relatório abrangente de detecção de seguidores falsos em minutos
Monitoramento e alertas contínuos
Geração automática de relatórios semanais de monitoramento
Por que nos escolher
Algoritmo avançado de detecção, elimine colaborações ineficazes
Análise de dados multimodais
Varredura simultânea da completude do perfil dos seguidores, continuidade do comportamento, relevância da rede social, construindo um vetor de 256 dimensões para avaliação conjunta.
Modelagem dinâmica com deep learning
Modela o ciclo de vida da conta, identificando precisamente três padrões de falsificação: crescimento em pulso, clusters de hibernação e poluição entre plataformas.
Aumento de ROI em 47%
Após validação com mais de 2.000 clientes, o uso do nosso sistema de detecção reduziu gastos ineficazes em 65%. Ao identificar e evitar tráfego falso, economize significativamente o orçamento de marketing.
Casos de sucesso de clientes
Emma Rodriguez
Diretora de Marketing Digital
Michael Thompson
Gerente de Marketing de Crescimento
有关网红假粉检查的常见问题解答
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