Twitter a discrètement annoncé un changement dans la façon dont leur les résultats de la recherche sont affichés, passant d’un ordre chronologique inversé à une liste par « pertinence ».
Le changement serait en place depuis quelques mois, mais Twitter n’a fait qu’une annonce officielle cette semaine. Cela signifie, en termes simples, que Twitter cherche maintenant à montrer aux utilisateurs les tweets les plus engageants, par opposition aux plus récents.
Voici un exemple des anciens (à gauche) et des nouveaux résultats côte à côte :
Comme vous pouvez le voir, les nouveaux résultats ne sont pas basés sur le moment où ils ont été tweetés, mais sur l’engagement qu’ils ont généré.
Mais ce ne sont pas les seuls facteurs pris en considération – Lisa Huang, ingénieure en logiciels de Twitter, a expliqué leur processus de formation du nouveau modèle dans le poste d’annonce, détaillant comment ils utilisent l’apprentissage automatique pour fournir des résultats de recherche avec lesquels les utilisateurs sont plus susceptibles de s’engager. Ce qui est un processus complexe – le problème de montrer des Tweets avec plus d’engagement est que, ce faisant, vous encouragez en fait plus d’engagement en conséquence, ce qui fausse l’algorithme.
Par exemple, si un tweet avec quatre re-tweets arrive en tête des résultats de recherche, ce tweet sera alors vu par plus de personnes via la recherche, ce qui lui donnera plus de re-tweets, tandis qu’un tweet plus pertinent pourrait être disponible pour l’affichage mais il a gagné pas la même opportunité d’exposition au fil du temps.
Twitter a cherché à résoudre ce biais potentiel en examinant divers modèles d’engagement.
« Le comportement d’une personne sur Twitter, par exemple, fournit une source inestimable d’informations sur la pertinence. Ces données contiennent à la fois des attributs sur les Tweets affichés et les réactions du consommateur à leur égard. À l’aide de ces informations, nous pouvons former des modèles d’apprentissage automatique qui prédisent la probabilité qu’un Tweet est d’être engagé avec (Retweets, likes et réponses). Nous pouvons ensuite utiliser ces modèles comme fonctions de notation pour le classement en traitant la probabilité d’engagement comme un substitut à la pertinence des Tweets.
Donc pas seulement des facteurs d’engagement, mais ce sont des indicateurs significatifs.
Le changement présente à la fois une opportunité et un défi pour les spécialistes du marketing.
D’une part, cela donne aux entreprises un moyen supplémentaire d’obtenir plus de visibilité pour leurs tweets – si la recherche n’est plus axée sur la chronologie, mais sur l’engagement, cela signifie que vos meilleurs tweets auront probablement une durée de vie plus longue car ils continueront à apparaître. dans les résultats de recherche pour ce sujet sur une plus longue période de temps.
Mais alors, bien sûr, cela signifie également que vous devez d’abord produire des tweets attrayants. Il ne fait aucun doute que c’est déjà un objectif clé pour tous les marketeurs de Twitter, mais ce changement mettra davantage l’accent sur la génération d’engagement sur les tweets.
Mais le facteur clé ici est le volume de trafic que le changement générera réellement – cela fera-t-il vraiment une grande différence pour le volume de découverte ? Twitter faciliterait plus de 2,1 milliards de requêtes de recherche par jour, il y a donc beaucoup de gens qui recherchent des informations sur la plate-forme via la recherche. Vous vous attendez à ce que beaucoup d’entre eux soient des utilisateurs à la recherche des dernières mises à jour sur les actualités et les événements, et émissions de télévision, mais même ainsi, il y a clairement une grande quantité d’activités de recherche à exploiter – et peut-être que le détournement de nouvelles deviendra également plus précieux, car un tweet engageant qui exploite une tendance en évolution pourrait attirer beaucoup plus d’attention en voyant également une augmentation de l’exposition à la recherche.
Cela vaut la peine d’examiner comment cela pourrait jouer dans vos efforts de marketing sur Twitter.
