Épisode 530 : Comment Facebook décide de ce que je vois dans mon feed ? Pourquoi certains contenus ou sujets semblent remonter plus facilement que d’autres ? Pourquoi je ne vois jamais aucune publication de telle page dans mon feed ? Mais comment marche l’algorithme de Facebook ?

Machine Learning

Facebook doit analyser pour plus de 2 milliards de personnes des milliers de contenus.

Autant vous dire que c’est un peu une prouesse technique face à la quantité de calculs.

Facebook utilise ce qu’on appelle du machine Learning pour prédire le contenu le plus significatif pour chaque utilisateur.

Facebook classe donc tous les contenus que vous pourriez potentiellement voir en fonction de qui vous suivez et réduit les milliers de publications potentiels à une petite centaine.

Classement et score final

On va essayer aujourd’hui de décrypter, de comprendre quels sont les critères que retient Facebook pour classer toutes ces publications.

On le sait, c’est de plus en plus difficile quand on est une marque par exemple d’avoir des contenus qui ressortent sur les fils d’actualités de nos fans.

Il est donc primordial de bien connaître ses critères afin de pouvoir être le plus efficace possible et avoir le plus de visibilité possible.

Et c’est donc ce classement qui va définir quelle publication va apparaître sur le fil d’actualité d’un utilisateur, qui va définir l’ordre d’affichage grâce à un score final pour chaque publication basé donc sur différents critères.

Ce sont toutes les multiples interactions que vous pouvez avoir sur la plate-forme qui vont aider à définir cette note finale et la place d’une publication.

Les critères

Les interactions avec les autres utilisateurs

Les interactions sont bien sur la base de ce classement.
Mais contrairement à ce qu’on pourrait penser, on entend pas seulement like par interaction. Les commentaires et les partages sont ultra importants dans l’algorithme de Facebook. En fonction de ce que vous allez commenter ou partager Facebook va vous faire remonter certaines publications.
Notamment le contenu des personnes avec qui vous interagissez le plus, celle où vous commenter leurs postes ou partager leur poste.

Les interactions avec les pages

Facebook prend différents critères en compte dans vos interactions avec les pages. Il y a les basiques, les likes, les commentaires et les partages, mais il y a aussi le partage d’articles ou même la visualisation de vidéo.

Si vos fans restent longtemps devant une de vos vidéos il est fort probable que Facebook leur en propose plus venant de vous.

Le niveau d’engagement

Facebook va prendre aussi en compte votre niveau d’engagement par rapport au type de contenu.
Si vous interagissez beaucoup avec du contenu vidéo il sera plus tenté de vous montrer de la vidéo. Idem avec de la photo ou avec des articles.

Caractéristiques d’une publication

L’algorithme de Facebook va prendre en compte des petits détails sur chaque publication. Par exemple le nombre de personnes qui sont tagué sur une photo ou alors même la date de la publication en fonction de leur qu’il est dans la journée.

Attention aux cartons rouges

Un critère est très important pour continuer à se rendre visible.

Il ne faut absolument pas que les utilisateurs signalent votre contenu comme du contenu « fake News » ou « clicbait ». Si jamais c’est le cas vous pouvez être sûr que Facebook va le prendre en compte et beaucoup moins montrer vos contenus.

Donc attention parfois on peut être tenté de créer des contenus quand on est une marque très engagé sur les interactions. Mais aujourd’hui on ne peut plus faire sur Facebook des postes sondage qui disent par exemple : « Si tu soutiens celui-ci commente le post, si tu soutiens celui-là like le post.

Que se passe-t-il en temps réel ?

Maintenant qu’on a une idée plus précise de tous les critères que Facebook prend en compte pour établir un classement des publications qu’il vous montre, on peut vous expliquer ce que l’algorithme va faire en live avec des modèles de machine Learning.

En gros lorsque vous vous connectez à Facebook, la plate-forme procède d’abord à un premier inventaire pour réunir toutes les publications de proches, de groupes, ou de pages qui ont été publiées depuis votre dernière connexion.

Facebook va aussi prendre en compte des anciennes publications que vous n’auriez pas vu, Ainsi que des publications que vous auriez vu mais qui ont depuis été commentées et partagées ou likées par des amis à vous.

Puis les modèles de machine Learning vont trier dans toutes ces publications afin de garder une sélection d’environ 500 posts.

Le Machine Learning c’est un peu le Didier Deschamps de Facebook. C’est le sélectionneur !

Puis par rapport à tous les critères qu’on a cité précédemment Facebook va attribuer une note à chacune de ses publications.

Et en fonction de ce score final les publications vont être classées les une derrières les autres sur votre fil d’actualité.

Mixité de contenu

Il y a une dernière chose que Facebook prend en compte, c’est lié au fait d’assurer à chaque utilisateur une mixité des contenus dans son feed.

Donc si le classement final donne aux 25 premières places, 25 vidéos, Facebook va aller chercher des photos ou d’autres types de contenu moins bien classés pour venir les intercaler entre ces vidéos.

Ainsi Facebook assure à chacun d’avoir un feed rempli de contenus qui l’intéressent et qui est assez mixte sur les formats.

. . .

Le Super Daily est le podcast quotidien sur les réseaux sociaux. Il est fabriqué avec une pluie d’amour par les équipes de Supernatifs.

Nous sommes une agence social media basée à Lyon. Nous aidons les entreprises à créer des relations durables et rentables avec leurs audiences. Nous inventons, produisons et diffusons des contenus qui engagent vos collaborateurs, vos prospects et vos consommateurs.



Partager cet épisode

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *