Lorsqu’il est question de performance sur les réseaux sociaux, les algorithmes sont souvent visés comme étant la source de notre manque de visibilité.

Pour cause, des chiffres inquiétants, en constante chute sur l’ensemble des réseaux sociaux de Meta. Sur Facebook, le taux d’engagement moyen des posts plafonne à 0,060%. Un score hypothétique, qui nous questionne sur l’intérêt de publier sur le réseau social. Bien qu’Instagram présente un taux d’engagement plus important (entre 0,47 et 3%), accroître sa visibilité sur le réseau demande une implication permanente et des efforts réguliers.

Dans une nouvelle parution, Nick Clegg, président des affaires internationales de Meta, nous explique l’importance de l’IA dans l’évolution des algorithmes.

“Nos systèmes d'IA prédisent la valeur d'un contenu pour vous, afin que nous puissions vous le montrer plus tôt. Par exemple, le fait de partager un article est souvent une indication que vous avez trouvé cet article intéressant. Comme vous pouvez l'imaginer, aucune prédiction ne permet à elle seule d'évaluer parfaitement l'intérêt d'un message pour vous. C'est pourquoi nous utilisons une grande variété de prédictions combinées pour nous rapprocher le plus possible du bon contenu, dont certaines sont basées sur le comportement et d'autres sur les commentaires des utilisateurs reçus par le biais d'enquêtes".

Algorithmes Meta : comment se nourrissent-ils ?

D'après Meta, trois critères seraient pris en compte :

🔮 La provenance du post : À quel point vous êtes engagé auprès d’un créateur de contenu.

🔮 L’heure de post : L’heure à laquelle la publication est postée est un facteur clé.

🔮 La probabilité d’engagement : les algorithmes de Meta estiment la performance d'un post, ce qui joue un rôle majeur dans sa diffusion.

L’IA : quel rôle dans les algorithmes de Meta ?

Meta nous explique que grâce à la puissance de son intelligence artificielle, ses algorithmes seront capables d’analyser et d’interpréter du contenu de manière holistique, à travers l’ensemble des formats disponibles (image, texte, vidéo).

Meta nous explique :

"Ces modèles de production offrent des capacités telles que la reconnaissance visuelle, la détection d'objets, l'extraction de texte et la reconnaissance audio. Ils nous permettent également d'effectuer des tâches plus spécifiques, telles que la classification par thème/genre, la prédiction des hashtags, la correspondance des similarités et le regroupement.”

Ces améliorations sont intéressantes, car elles permettront au contenu d’être mieux poussé vers leurs cibles potentielles. Pour le moment, seule l’utilisation de mots-clés et des hashtags nous le permet.

Affaire à suivre.

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