Adam Mosseri décrit comment Facebook utilise un processus appelé “Ranking” (Classement) pour “organiser” les publications que vous verrez dans votre fil d'actualité.
Ce mot “organiser” est très important. Surtout dans le contexte actuel.
D’après Adam Mosseri, l’utilisateur moyen a des milliers de choses à lire dans son fil d'actualité tous les jours. Ce qui suit est une description de la façon dont Facebook organise cette information et surtout, ce que cela signifie pour vous.
L'algorithme Facebook a 4 parties
Facebook utilise un algorithme afin d'organiser cette information pour ses membres. Son algorithme est divisé en 4 étapes qui servent successivement à classer le contenu :
- Inventaire
- Signaux
- Prédictions
- Scores de pertinence
Plutôt que de résumer ce qu'il a dit, voici une transcription fournie par Searchenginejournal, des parties pertinentes de sa vidéo (voir plus bas) décrivant comment fonctionne l'algorithme du fil d’actualité de Facebook :
Dans Ranking, nous avons des noms pour ces 4 étapes.
La première étape : nous l’appelons “Inventaire”, c’est à dire ce qu’il y a dans le menu. Le menu est constitué des stories (ou informations) de vos amis que vous n'avez pas vues et des éditeurs que vous avez décidés de suivre.
La seconde étape : on l'appelle les “Signaux”. C’est à dire les informations dont nous disposons pour prendre des décisions éclairées.
Les signaux sont des choses telles que depuis quand une information donnée a été publiée et qui l'a publiée. Même les petites choses telles que la rapidité de votre connexion Internet actuellement ou quel type de téléphone vous utilisez sont prises en compte.
Et nous nous appuyons sur les signaux et, d'une manière plus large, sur les commentaires de nos communautés pour comprendre quel genre de contenu pourrait être problématique. Peut-être que c'est le contenu violent ou spam ou clickbait ou de fausses nouvelles.
Et nous utilisons tous ces signaux pour essayer de faire des prédictions éclairées, ce qui est la troisième étape.
La troisième étape : les prédictions sont des choses comme la façon dont vous êtes susceptibles de commenter ou partager une histoire donnée.
Quelle est la probabilité de masquer ou de signaler une histoire ? Et nous prenons ces quelques douzaines de prédictions et nous les pondérons et les transformons en un score de pertinence.
Un chiffre qui représente l'intérêt que nous pensons que vous avez dans une histoire donnée dans votre inventaire.
Et puis nous commandons des histoires (informations) à partir de ces scores. Nous faisons cela pour chaque personne qui utilise Facebook, pour chaque histoire qui est dans leur inventaire, chaque fois qu'ils viennent sur le fil d’actualité.
Et parce que la récence est un signal important, le fil d’actualité est légèrement chronologique, mais pas strictement.
Et nous savons que nous ne sommes pas parfaits et nous savons que nous faisons des erreurs. C'est pourquoi nous le répétons constamment et essayons de mieux faire pour relier les gens aux histoires qui comptent pour eux.
L’Algorithme détermine ce que vous voulez
Les algorithmes comprennent quels types de choses les membres de Facebook préfèrent voir.
Adam Mosseri fait référence à des prédictions parce que les algorithmes des utilisateurs de Facebook sont appelés “la modélisation prédictive”.
Dans le cas de Facebook, ils prédisent la probabilité de satisfaction de l'utilisateur avec un élément de contenu du fil d’actualité.
Le Brevet de Facebook
Facebook a un brevet déposé pour un algorithme appelé “Filtering Content in a Social Networking Service” ou filtrage de contenu dans un service de réseautage social qui fournit des informations sur le processus de classement des fils d’actualité.
Le processus est décrit comme ceci:
"1. Une méthode comprenant :
- Recevoir les éléments de contenu des utilisateurs d'un service de réseautage social
- Réception, par les utilisateurs du service de réseautage social, des attributs de profil utilisateur comprenant des informations descriptives sur chaque utilisateur.
Cela signifie recevoir vos informations personnelles telles que vos amis, des choses que vous aimez, où vous vivez, où vous travaillez et d'autres informations que vous avez données à Facebook.
Une partie intéressante dit ceci dans le brevet de Facebook :
... Création automatique de,... groupes pertinents pour un utilisateur selon une ou plusieurs règles, les groupes comprenant les utilisateurs du service de réseautage social ayant un ou plusieurs attributs de profil utilisateur en commun avec l'utilisateur;
... Envoi de la présentation à l'utilisateur dans l'interface utilisateur d'un sous-ensemble mis à jour d'éléments de contenu pour le flux de contenu, le sous-ensemble mis à jour, y compris les éléments de contenu reçus uniquement des utilisateurs dans au moins un groupe d'utilisateurs associés au filtre sélectionné
C'est la partie qui signifie que Facebook prend toutes vos informations et les compare avant de les correspondre à d'autres utilisateurs avec des informations similaires pour utiliser le résultat établi pour créer un fil d’actualité.
Facebook filtre ensuite toutes vos informations et génèrent un fil d'actualité basé sur ce que vos amis ont tendance à aimer.
Comment Facebook classe le contenu
Le brevet de Facebook décrit la partie du classement de l'algorithme en termes de scores d'affinité.
L'affinité signifie une similitude qui implique une relation entre vous et quelque chose d'autre. Donc, en d'autres termes, un score d'affinité peut être un score de la façon dont quelque chose est pertinente pour vous.
Et c'est ce qu'Adam Mosseri a appelé un “Score de pertinence”. Cette partie qui suit pourrait être ce dont Mosseri fait allusion quand il décrit un score de pertinence :
2. La méthode de la revendication 1, dans laquelle la fourniture de l'interface utilisateur comprend:
- Sélection du sous-ensemble d'éléments de contenu dans le flux de contenu en fonction des scores d'affinité déterminés entre l'utilisateur et les éléments de contenu;
- L'envoi du sous-ensemble sélectionné d'éléments de contenu pour l'affichage dans le flux de contenu.
Ensuite, plus bas dans la demande de brevet, Facebook fournit un résumé de la façon dont ce contenu est filtré, nommant certaines “affinités” entre vous (utilisateur) et les éléments de contenu.
Le contenu est filtré en fonction des attributs du profil d'un utilisateur, tels que l'emplacement géographique, l'employeur, le type de travail, l'âge, les préférences musicales, les centres d'intérêt ou d'autres attributs.
Les informations d'actualité peuvent être générées pour fournir les informations les plus pertinentes à un utilisateur basées sur un classement du contenu généré, filtré par l'affinité de l'utilisateur, ou des attributs.
En appliquant cet algorithme, les histoires d'actualités présentent à l'utilisateur le contenu le plus récent et le plus pertinent disponible sur le service de réseautage social.
Analyse
L'aspect le plus intéressant de l'algorithme de Facebook est ce que Adam Mosseri décrit comme récence.
La Récence signifie que récemment quelque chose a été publiée, partagée, commentée, aimée, et ainsi de suite.
Selon que la récente d’une pièce de contenu est très importante, Facebook ne montrera pas de contenu plus ancien. Par défaut, il montre le contenu le plus récent.
Ce qui veut dire que si les utilisateurs ne publient pas de commentaires sur votre contenu, alors Facebook va commencer à le retirer. Tous ces commentaires et les actions sont comme l'air sous les ailes de votre contenu (vous propulsent, ndlr).
Plus il y a de commentaires sur votre contenu, plus votre contenu montera probablement plus haut dans le fil d’actualité de vos abonnés.
Compte tenu de ce qui est dit dans le brevet de Facebook et par Adam Mosseri lui-même dans la vidéo, le temps est votre carburant. Si vous voulez que vos posts sur Facebook soient vus par d'autres utilisateurs, publiez du contenu qui va générer des commentaires.
