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Twitter réduit les tweets recommandés dans le flux principal en raison des impacts sur l’engagement

Hé, avez-vous remarqué à quel point votre flux Twitter principal – désormais appelé le flux « Pour vous » – a été encombré de beaucoup plus de tweets recommandés provenant de profils que vous ne suivez pas au cours de la semaine dernière ?

Vous n’êtes pas seul – de nombreux utilisateurs ont remis en question l’afflux soudain de recommandations, Twitter prenant l’ajout de son nouveau flux « Following » à balayage latéral comme licence pour commencer à pomper de plus en plus de tweets.

Parce que si vous ne les aimez pas, vous pouvez simplement passer à l’autre flux – et si vous aimez les recommandations de Twitter, cela pourrait vous garder engagé dans l’application encore plus longtemps, ou peut-être mettre en évidence de nouvelles personnes pour vous à suivre dans l’application.

Mais selon le chef de Twitter, Elon Musk, Twitter a été un peu trop dur sur les recs et réduira en conséquence.

Notez qu’Elon n’aborde pas la question de l’engagement réduit, mais l’implication semble être que l’engagement, dans l’ensemble, a chuté en raison de l’augmentation des tweets recommandés, ce qui a probablement eu un impact sur tous les comptes.

Idéalement, Twitter veut suivre l’exemple de TikTok à cet égard et éventuellement alimenter les gens avec un flux constant et croissant de tweets qu’ils aimeront et avec lesquels ils s’engageront dans le flux principal, ce qui l’aidera à augmenter le temps passé et à en faire un application plus précieuse.

En plus de cela, Musk a également déclaré qu’il souhaitait que l’algorithme de Twitter optimiser pour la positivité et des expériences joyeuses dans l’application, tandis qu’il souhaite également montrer aux utilisateurs plus de tweets de tous les horizons politiques, comme moyen d’élargir la compréhension et l’engagement.

Quelle expérience passée sur les réseaux sociaux suggérerait ne fonctionne pas – mais néanmoins, Elon est désireux d’apprendre par lui-même, et peut-être qu’il existe un nouvel angle ou une nouvelle approche que Twitter peut adopter pour optimiser des éléments différents et plus positifs.

Le défi que Twitter a en ce moment, et la raison pour laquelle ses recommandations de tweet sont si omniprésentes, c’est que ses algorithmes pour cela ne sont tout simplement pas très bons.

Les sujets que Twitter me recommande ne correspondent presque jamais à mes intérêts, tandis que l’algorithme reste également très sensible à l’engagement avec des sujets populaires, comme le sport ou les célébrités. Si vous pensez même à un tweet NFL, vous verrez beaucoup plus de contenu NFL, tandis que le système de Twitter dépend également trop de votre réseau existant, par opposition au contenu lui-même, et avec des personnes suivant toutes sortes d’utilisateurs, pour toutes sortes de raisons, ce n’est pas un bon indicateur de l’intérêt probable.

TikTok gagne sur ce front car ses systèmes de catégorisation sont si bons. Pour chaque vidéo, l’algorithme de TikTok peut identifier une gamme d’éléments, y compris non seulement la description et les hashtags, mais aussi le contenu lui-même et la détection d’entités en fonction de ce que vous voyez. TikTok ne vous montre également qu’une vidéo à la fois, il connaît donc votre réaction spécifique à chaque message individuel – c’est-à-dire combien de temps vous avez regardé, si vous avez revu, tous les points de la vidéo que vous avez mis en pause, si vous y êtes revenu.

Sur la base de tout cela, TikTok est en mesure de vous montrer plus de clips vidéo que vous aimez, car il peut ensuite faire correspondre les mêmes données sur l’ensemble de sa base de données. Twitter, qui affiche de nombreux tweets à l’écran à la fois, et n’a pas autant d’indices pour continuer, ne peut pas faire la même chose.

Le système de Twitter dépend fortement de qui vous suivez déjà, ce qui, comme indiqué, n’est pas toujours un bon indicateur d’intérêt probable, tandis que sa personnalisation ne peut que deviner ce qui vous intéresse, en fonction du temps d’attente. Twitter pourrait adapter ses algorithmes pour se concentrer plus spécifiquement sur les tweets que vous avez développés, mais de nombreux utilisateurs ne développent probablement pas du tout les tweets, et même dans ce cas, ce n’est pas un indicateur aussi puissant que le temps de visionnage.

En d’autres termes, Twitter a du pain sur la planche pour créer un algorithme plus efficace, conformément aux demandes de Musk, et beaucoup moins de personnel pour le faire, suite à ses énormes coupes.

Il sera intéressant de voir comment il se développe sur ce front et s’il peut créer une meilleure souricière – car s’il peut mettre en place un processus de détection et de recommandation plus efficace, cela pourrait également être appliqué à son système publicitaire et aider davantage les entreprises atteignent les bons publics avec leurs promotions dans l’application.

Peut-être que c’est possible, mais encore une fois, des ressources réduites augmenteront la difficulté, sur un élément pour lequel Twitter n’était pas bon au départ.

Mais pour le moment, les recommandations seront réduites. Donc, s’ils vous ennuyaient, la situation devrait maintenant être améliorée.

Pour le moment, au moins.