Si vous souhaitez maximiser vos performances sur n’importe quelle plate-forme numérique, vous devez aligner votre présentation sur ce que ses utilisateurs recherchent à un moment donné.
Cela est particulièrement pertinent sur Pinterest – se définissant désormais comme une plate-forme de découverte de produits, Pinterest travaille de plus en plus à mieux connecter les correspondances de produits aux intérêts des utilisateurs, afin d’aider les utilisateurs à acheter et à créer leurs informations d’identification de commerce électronique.
Compte tenu de cela, si vous souhaitez maximiser les performances de votre Pinterest, vous devez comprendre le fonctionnement de la recherche par épingles et comment créer des épingles qui s’alignent avec la recherche et la découverte dans l’application.
Pinterest a fourni diverses informations sur ses systèmes dans le passé, et cette semaine, l’équipe d’ingénierie de Pinterest a fourni un autre aperçu de ses processus de classification, ce qui peut vous aider à améliorer votre compréhension et votre stratégie de création d’épingle en conséquence.
Sur le blog d’ingénierie Pinterest, l’équipe Pin a expliqué comment son Pin2Interest – ou «P2I» – le processus catégorise les broches en fonction des données disponibles.
Par exemple:
Pinterest dit que pour cette épingle, son système P2I extrairait les classificateurs suivants:
- (3, chiens, 0,83)
- (2, mammifères, 0,7)
- (1, animaux, 0,82)
- (3, ski, 0,83)
- (3, planche à neige, 0,79)
- (2, sports d’hiver, 0,75)
- (3, planche à neige, 0,79)
- (2, sports d’hiver, 0,75)
- (3, voyages de ski, 0,76)
- (2, idées de voyage, 0,65)
- (1, voyage, 0,71)
Les données affichées ici sont dans cet ordre – « niveau de taxonomie », « étiquette », « score ».
- Niveau de taxonomie se rapporte aux concepts populaires qui apparaissent dans les épingles, chacun ayant environ « 10 niveaux de granularité, avec 24 concepts de premier niveau « . Ainsi, par exemple, » Décor à la maison « pourrait être le concept de premier niveau, et à l’intérieur de cela, il y aurait une gamme de sous-thèmes plus spécifiques.
- Étiqueter concerne les sujets spécifiques et / ou les sujets identifiés dans l’image, qui proviennent principalement du texte d’épingle d’accompagnement, mais peuvent également être déduits par un classificateur visuel
- Et enfin, But se rapporte à la quantité de correspondance que les systèmes de Pinterest pensent que l’épingle correspond à chaque étiquette identifiée, en fonction des informations fournies.
Il convient également de noter que certains des sujets et des correspondances sont déduits sur la base de la compréhension globale de Pinterest. Par exemple, comme vous pouvez le voir dans la liste ci-dessus pour l’image de l’épingle, « mammifères » est répertorié, tout comme « snowboard », qui ne sont pas mentionnés dans la description de l’épingle, mais sont contextuellement liés à « chiens » et « ski » « . C’est ainsi que le système de Pinterest fait correspondre les éléments de l’épingle pour s’assurer qu’il mesure la pertinence lors de l’incorporation des différents facteurs.
La remarque importante ici est que vous devez utiliser la «recherche guidée» de Pinterest dans la préparation et la planification de votre épingle pour voir quels sujets et recherches se rapportent à votre secteur d’activité spécifique. Comme pour Google SEO, vous ne voulez pas aller trop loin en mentionnant chaque terme clé dans vos descriptions d’épingle – ce qui, comme vous pouvez le voir à partir de ce processus, est de toute façon largement inutile – mais vous voulez vous assurer que les termes pertinents sont inclus, aider le système de Pinterest à mieux faire correspondre votre contenu aux requêtes pertinentes des utilisateurs.
C’est également ainsi que Pinterest affiche des publicités pertinentes – en ce qui concerne la broche de ski ci-dessus, Pinterest fournit cet exemple d’annonces associées affichées à côté.
Comme expliqué par Pinterest:
« Le signal P2I est utilisé pour appliquer le ciblage par centres d’intérêt en s’assurant que le Pin de requête partage les mêmes intérêts que ceux ciblés. Dans l’exemple ci-dessus, les deux épingles sponsorisées entourées en rouge partagent le même Voyager comme l’épingle de requête, tandis que les autres candidats sans intérêts qui se chevauchent ont été filtrés. «
De cette façon, Pinterest peut montrer aux utilisateurs des publicités plus pertinentes pour chaque requête. Cet exemple n’est pas très ciblé, utilisant « Voyage » comme une correspondance pour un contenu publicitaire pertinent, mais il montre comment le système de Pinterest cherche à afficher un contenu plus pertinent.
Essentiellement, il n’y a pas de truc ou de piratage secret que vous pouvez utiliser, mais en comprenant mieux les systèmes de correspondance de Pinterest, vous pouvez améliorer votre approche marketing Pinterest et vous assurer que le contenu de votre épingle est affiché aux utilisateurs intéressés.
Vous pouvez en savoir plus sur le système P2I de Pinterest dans cet article.
