Facebook a récemment organisé l’événement « Machine Learning @ Scale », qui a réuni certains des esprits les plus intelligents de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle pour discuter des dernières découvertes et innovations techniques qui leur permettront de faire progresser leurs processus.
Ça a l’air amusant, hein ? Écouter un groupe d’ingénieurs techniques présenter des exposés sur des processus et des systèmes hautement techniques.
Heureusement pour vous, j’ai regardé toutes les présentations, vous évitant d’avoir à vous asseoir sur tous les détails techniques – et bien que je ne puisse pas vous donner la même quantité d’informations fournies par les experts de Scale (vous pouvez regarder les vidéos de chaque présentation ici si vous le souhaitez), je peux vous donner un aperçu des éléments les plus intéressants, dont le plus intéressant, du moins du point de vue du marketing des médias sociaux, est venu de Thomas Dimson d’Instagram, qui a expliqué le processus de conception et de mise en œuvre de l’algorithme de flux d’Instagram .
Essentiellement, la présentation de Dimson porte sur les défis auxquels ils ont été confrontés lors du déploiement du nouvel algorithme à grande échelle, mais dans le cadre de cela, Dimson note également toutes les mesures cruciales de la façon dont Instagram définit la pertinence, les mesures qui dictent la façon dont le contenu est ordonné dans le flux.
Comme vous pouvez le voir ici, les mesures clés qu’ils utilisent (ou envisagent d’utiliser) pour déterminer la pertinence et décider quelles publications apparaissent plus haut dans votre flux Instagram sont :
- Les personnes dont vous aimez le contenu
- Personnes auxquelles vous envoyez un message direct
- Les personnes que vous recherchez
- Les gens que vous connaissez dans la vraie vie
Il est difficile de dire comment exactement chacun de ces éléments pourrait être pondéré, mais ce sont les mesures qu’Instagram a initialement prises en compte dans leurs tests, ce qui signifie qu’il s’agit également très probablement des mêmes mesures qu’ils utilisent actuellement.
Dimson note qu’ils n’ont nécessairement pondéré aucun de ces éléments, mais ils se sont plutôt concentrés sur l’engagement et en utilisant tout engagement comme indicateur, mais il est intéressant de noter les différentes façons dont cet engagement peut être mesuré, ce qui pourrait alors faire en sorte que certaines publications de certaines personnes apparaissent plus haut dans votre flux Instagram.
Essentiellement, le contenu des utilisateurs avec lesquels vous interagissez sera mieux classé et Instagram prend en compte toutes ces formes d’interaction.
Dimson fournit également une explication assez clarifiée du fonctionnement des algorithmes des plateformes sociales et de la raison pour laquelle ils sont nécessaires, notant que les algorithmes aident les réseaux à faire face à « un problème de réussite », c’est-à-dire qu’ils deviennent trop populaires et qu’il y a trop d’activité pour aux utilisateurs de trouver par eux-mêmes tout le contenu le plus pertinent.
Dimson dit que dans leurs recherches, ils ont découvert que les utilisateurs d’Instagram ne voyaient pas environ 70% du contenu qui leur correspondait dans le flux chronologique. Selon Dimson, la solution consiste soit à amener les gens à suivre moins d’utilisateurs, en s’assurant qu’ils voient toujours le contenu le plus pertinent pour eux, soit à mettre en œuvre un algorithme pour mettre en évidence le contenu avec lequel ils sont le plus susceptibles de s’engager, en fonction de les facteurs susmentionnés.
La première option n’étant pas réalisable, Instagram a donc testé la seconde, et ils ont constaté des augmentations significatives de toutes les mesures clés lorsque le nouveau système a été déployé auprès d’un petit pourcentage d’utilisateurs.
Dimson note que la seule mesure qui a baissé était le nombre de recherches effectuées par les utilisateurs, ce qu’ils considéraient en fait comme une bonne chose car cela montrait que les gens trouvaient plus de ce qu’ils voulaient sans avoir à le rechercher eux-mêmes.
Également intéressant, Dimson dit qu’ils sont passés du prototype au déploiement très rapidement avec l’algorithme Instagram.
Ces efforts ont évidemment porté leurs fruits – la plate-forme a ajouté 100 millions de nouveaux utilisateurs supplémentaires au second semestre 2016, les portant à 600 millions d’actifs mensuels, dont 400 millions se connectent désormais quotidiennement. L’introduction d’Instagram Stories a également joué un rôle, sans aucun doute, mais il est important de reconnaître l’importance de l’algorithme également dans ce contexte.
C’est un aperçu intéressant du fonctionnement du système d’Instagram – il ne fournit pas toutes les réponses, et il vous incombe toujours de créer un contenu convaincant pour inspirer l’engagement et se classer plus haut dans les flux des gens. Mais cela vous donne une idée des différents éléments potentiellement en jeu (Instagram peut, bien sûr, avoir affiné son système depuis ses premiers tests).
