Lorsque Facebook a remplacé son ancienne fonctionnalité de ciblage des intérêts par l’optimisation de l’audience en 2016, de nombreuses spéculations ont été émises quant à savoir si la nouvelle fonctionnalité améliorerait les limites de son prédécesseur impopulaire.
Après la sortie de l’optimisation d’audience préférée, Facebook a annoncé aux éditeurs que les nouvelles balises d’intérêt « ne limitent pas la portée ». De plus, le réseau social, qui génère bien plus de 10 % de tout le trafic organique vers les sites Web des éditeurs en ligne, a promis que l’utilisation des nouvelles balises d’intérêt augmenterait les taux de clics.
Cependant, après l’enthousiasme initial, aucune étude indépendante définitive n’a jamais réussi à établir si l’ajout de balises d’intérêt aux publications organiques avait un impact positif sur le trafic ou l’engagement. En utilisant des données complètes provenant de pages d’éditeurs avec des millions d’abonnés, nous sommes désormais en mesure de fournir des preuves claires que l’ajout de balises d’intérêt ne fait pas conduire à une augmentation des taux de clics (CTR), suggérant que les audiences atteintes par des publications soigneusement balisées ne sont pas plus susceptibles de cliquer sur un partage de lien que les audiences atteintes par des publications sans balises.
Cette analyse est basée sur des données décrivant le trafic social d’un certain nombre de grands éditeurs d’actualités aux États-Unis, qui servent des publics divers. Ces éditeurs étaient clients d’Echobox et ont accepté de participer à l’étude. Afin de protéger la confidentialité des données de ces éditeurs, nous ne sommes pas en mesure de fournir leurs noms, mais comme dans les études précédentes d’Echobox, nous avons soigneusement sélectionné les participants pour garantir des résultats représentatifs.
Afin de mener cette enquête, nous avons d’abord formé un algorithme d’apprentissage automatique à l’aide de techniques de traitement du langage naturel qui pourraient attribuer des balises d’intérêt pertinentes aux publications sur les réseaux sociaux. Pour ce faire, l’algorithme a analysé et compris le contenu du message de partage et de l’article partagé. Nous l’avons construit afin d’inclure des balises dans des milliers de publications organiques, et l’automatisation de ce processus était le seul moyen de le faire rapidement et de manière cohérente.
Pour nous assurer que l’algorithme sélectionne des balises d’intérêt de haute qualité, nous avons demandé aux propriétaires de la page des commentaires sur un échantillon sélectionné au hasard de publications taguées. Tous les propriétaires de Pages ont convenu qu’ils auraient choisi des balises similaires à celles choisies par l’algorithme et que les publications étaient d’une qualité suffisante pour être partagées sur leurs Pages.
À l’aide de cet algorithme personnalisé, nous avons publié des milliers de publications organiques avec des balises d’intérêt sur les pages Facebook de plusieurs publications différentes. Pour garantir un ensemble de données valide, non biaisé par des événements d’actualité ou d’autres facteurs, nous avons alterné les jours. Après chaque jour de partage de publications taguées, nous avons partagé des publications sans balises pendant une journée, avant de réactiver le marquage par intérêt.
Après un mois complet, nous avons comparé les impressions médianes obtenues par les publications sans balises d’intérêt aux impressions médianes obtenues par les publications avec des balises d’intérêt. Comme dans les études précédentes, nous avons choisi d’utiliser des valeurs médianes afin d’éviter une trop grande distorsion des articles viraux.
Les résultats étaient à la fois clairs et cohérents : aucune des pages des éditeurs n’a enregistré d’augmentation statistiquement significative des CTR lorsque des balises d’intérêt ont été ajoutées à leurs publications, ce qui suggère que le marquage n’a pas atteint son objectif principal de diriger les publications vers un public plus susceptible d’être intéressé dans le contenu de l’éditeur. L’une des pages a même enregistré une baisse statistiquement significative de son CTR, le nombre d’impressions augmentant tandis que le trafic se maintenait.
Surpris par ce résultat, nous avons émis l’hypothèse que notre algorithme n’aurait peut-être pas généré de balises d’intérêt de haute qualité.
Nous avons donc décidé de répéter notre expérience, mais cette fois avec des balises générées aléatoirement. En utilisant la même conception expérimentale qu’auparavant, nous avons partagé des publications avec des balises aléatoires et des publications sans balises d’intérêt tous les jours. Après 4 semaines, nous avons comparé les impressions, les clics et les CTR médians obtenus par les publications taguées avec des balises d’intérêt aléatoires aux chiffres des publications non taguées.
Le résultat a montré que les publications taguées au hasard n’avaient pas de résultats différents des publications non taguées en termes de clics et de CTR, sauf dans un cas où le CTR a diminué pour les publications taguées au hasard. Comme notre première expérience, cela suggère à nouveau que les balises d’intérêt n’ont pas systématiquement d’impact bénéfique ou néfaste sur le trafic organique. Nous concluons donc que l’optimisation d’audience préférée n’offre pas un moyen viable d’atteindre des sous-groupes spécifiques au sein de l’audience d’une page avec le contenu qui leur est le plus pertinent.
Nos informations montrent que les éditeurs devraient consacrer leur temps à la création de messages de partage de haute qualité plutôt que d’essayer d’atteindre un public spécifique parmi leurs abonnés. Au lieu d’ajouter des balises d’intérêt, de nombreux éditeurs avec lesquels nous travaillons créent de nombreuses pages différentes et spécifiques à un sujet sur Facebook, qu’ils organisent à l’aide d’une automatisation intelligente. Cela permet aux utilisateurs qui ne s’intéressent qu’à une équipe sportive, ou qui souhaitent uniquement voir le contenu lié à l’économie d’un média national, de choisir eux-mêmes le flux de contenu. Des pages supplémentaires contribuent au trafic et atteignent des taux d’engagement élevés en s’adressant directement aux utilisateurs ayant des intérêts de niche, qui sont susceptibles de s’engager et d’apprécier les flux de contenu personnalisés.
L’analyste Echobox Charlotte Taylor a contribué à cet article.
