Cela fait environ un an que Twitter a déployé sa chronologie alimentée par un algorithme. Eh bien, partiellement alimenté par des algorithmes -Twitter met en évidence les meilleurs tweets que vous avez manqués, puis mélange d’autres recommandations, mais pour la plupart, il affiche toujours les tweets des comptes que vous suivez dans l’ordre chronologique inverse, ce qui est important, étant donné l’accent mis par la plate-forme sur contenu en temps réel.
Mais que vous ayez remarqué le changement ou non, l’algorithme de Twitter a évolué et a contribué à améliorer l’engagement.
En regardant les performances de Twitter du premier trimestre 2016 au premier trimestre 2017, il y a des signes clairs d’amélioration marquée, à la fois en termes de nouveaux utilisateurs (+18 millions) et d’actifs quotidiens.
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Ces résultats ne peuvent pas être entièrement liés à l’introduction de l’algorithme seul, mais Twitter dit qu’il a joué un grand rôle.
Alors, comment Twitter décide-t-il quels tweets mettre en évidence et ajouter à vos flux, et comment le font-ils ? Plus sur le Blog d’ingénierie Twitter, la plate-forme a publié une nouvelle description de la façon dont elle utilise l’apprentissage automatique pour améliorer l’algorithme et montrer à chaque utilisateur des tweets plus pertinents.
Flux d’algorithme
Tout d’abord, Twitter explique comment fonctionne leur flux défini par algorithme et comment les tweets sont ajoutés à votre chronologie. Vous avez peut-être remarqué que de temps en temps, il y aura un tweet de quelqu’un que vous ne suivez pas dans votre journal, avec une note comme :
Je ne suis pas cet utilisateur, mais je suis Mathew Ingram. Le même principe s’applique à ces recommandations « Vous pourriez aimer… ».
C’est le genre d’ajouts plus subtils que Twitter utilise pour stimuler l’engagement, en dehors de l’évidente case « Au cas où vous l’auriez manqué… ».
Ingénieur Twitter Nicolas Koumchatzky explique que:
« Juste après avoir rassemblé tous les Tweets [based on who you follow], chacun est noté par un modèle de pertinence. Le score du modèle prédit à quel point un Tweet serait intéressant et engageant pour vous. Un ensemble de Tweets les mieux notés est ensuite affiché en haut de votre journal, le reste étant affiché directement en dessous. »
Il s’agit de la section « Au cas où vous l’auriez manqué… », mais elle n’est pas toujours affichée.
« En fonction du nombre de Tweets candidats dont nous disposons pour vous et du temps écoulé depuis votre dernière visite, nous pouvons choisir de vous montrer également un module dédié « Au cas où vous l’auriez manqué ». Ce module ne devait contenir qu’une petite poignée des Tweets les plus pertinents classés par leur score de pertinence, tandis que la chronologie classée contient les Tweets pertinents classés par date. L’objectif est de vous permettre de voir les meilleurs Tweets d’abord avant de vous plonger dans les sections les plus longues.
Par conséquent, vous voyez différents tweets dans votre chronologie en dehors des personnes que vous suivez, et Twitter expérimente constamment de nouvelles approches pour rendre votre chronologie plus attrayante.
Par exemple, cette recommandation « Les gens lisent aussi… » est récemment apparue dans mon flux après avoir cliqué sur un lien tweeté sur le même sujet.
Twitter a connu un grand retour de flamme lorsqu’ils ont initialement annoncé qu’ils passaient à un algorithme, ce qui était considéré comme modifiant fondamentalement ce qu’est Twitter. En tant que tels, ils ont travaillé sur des moyens moins intrusifs et plus intuitifs d’ajouter plus de recommandations pour maintenir l’engagement des utilisateurs.
Et comme indiqué, cela fonctionne. Même Mark Cuban a récemment commencé à acheter des actions Twitter parce que, selon Cuban, ils ont finalement réussi à s’entendre avec l’intelligence artificielle. »
Facteurs de classement
Alors, comment Twitter classe-t-il les tweets les plus pertinents pour vous ?
Les facteurs pris en compte sont en fait similaires à l’algorithme du fil d’actualité de Facebook – comme expliqué par Koumchatzky :
« Afin de prédire si un Tweet particulier vous intéresserait, nos modèles prennent en compte les caractéristiques (ou fonctionnalités) de :
- Le Tweet lui-même : sa récence, la présence de cartes média (image ou vidéo), les interactions totales (par exemple le nombre de Retweets ou de likes)
- L’auteur du Tweet : vos interactions passées avec cet auteur, la force de votre lien avec lui, l’origine de votre relation
- Vous : Tweets que vous avez trouvés intéressants dans le passé, à quelle fréquence et à quel point vous utilisez Twitter
Notre liste de fonctionnalités considérées et de leurs interactions variées ne cesse de s’allonger, informant nos modèles de comportements de plus en plus nuancés. »
C’est un processus plus simpliste que celui utilisé par Facebook, mais il s’agit essentiellement des mêmes critères : avec qui vous interagissez régulièrement, votre intérêt pour le type de tweet, la date de sa publication et l’engagement global.
Cela signifie qu’il est maintenant plus important que jamais de générer de l’engagement avec vos tweets. Au début, lorsque la chronologie de l’algorithme de Twitter a été publiée, elle semblait être contenue dans cette case « Au cas où vous l’auriez manqué… », mais comme vous pouvez le voir, il y a maintenant de plus en plus d’opportunités d’exposition à travers ces éléments mis en évidence.
Ce n’est pas aussi influent que l’algorithme du fil d’actualité de Facebook, qui a décimé la portée de nombreuses pages, mais l’algorithme de Twitter offre néanmoins des opportunités accrues d’exposition et facilitera encore plus à l’avenir, à mesure que Twitter continue d’affiner son système.
Développement futur
Alors que Twitter continue de faire évoluer ses modèles d’apprentissage automatique pour mieux comprendre les réponses et le comportement des utilisateurs, il y aura plus de tests et d’expériences, plus de façons dont les tweets peuvent être découverts et mis en évidence pour les utilisateurs concernés.
Comme noté par Koumchatzky:
« Tout le travail acharné de création et d’ajustement d’une plate-forme complète d’apprentissage en profondeur a commencé à porter ses fruits. En ce qui concerne le classement chronologique, les modèles d’apprentissage en profondeur ont réalisé des gains significatifs dans les évaluations de la précision des modèles hors ligne. Ces gains ont persisté tout au long du cycle de vie normal du modèle, y compris l’introduction de nouvelles fonctionnalités et l’extension du modèle à la prédiction de nouveaux types d’engagement. Cela nous a prouvé que l’approche de deep learning est stable, et qu’elle se généralise bien. Plus important encore, les expériences en ligne ont également montré des augmentations significatives des métriques telles que l’engagement des Tweets et le temps passé sur la plate-forme. Et comme nous l’avons déjà partagé lors de nos précédents revenus, la chronologie mise à jour a en partie entraîné une augmentation de l’audience et de l’engagement sur Twitter. »
Comme nous l’avons déjà noté, que vous les aimiez ou non, les algorithmes fonctionnent et, même s’ils produisent des résultats, les plateformes sociales continueront de les utiliser.
Pour Twitter en particulier, qui a dû faire face à une baisse de l’engagement et à une croissance stagnante, les algorithmes ont été efficaces au moment où ils en avaient besoin, ce qui ne fera qu’accroître leur confiance et leur dépendance à leur égard.
Cela ne signifie pas que toute la chronologie de vos tweets va changer pour un modèle entièrement défini par un algorithme, car cela irait à l’encontre de la nature en temps réel des tweets. Mais cela signifie que vous allez voir un contenu plus pertinent mis en évidence dans votre flux, probablement de manière subtile que vous ne remarquez pas vraiment, mais cela pourrait simplement vous faire cliquer.
C’est également un élément crucial à prendre en compte pour les spécialistes du marketing qui cherchent à tirer le meilleur parti de Twitter. Au fur et à mesure que l’influence des algorithmes augmente, vous devez comprendre les opportunités – et les limites potentielles – de cela afin de maximiser les performances de vos tweets. Twitter n’est peut-être pas le principal moteur de trafic de référence, mais s’il peut ajouter davantage d’éléments informés par l’utilisateur et recommander un contenu pertinent, il pourrait devenir plus influent, en particulier dans des groupes de niche spécifiques.
