Algorithme de facebook : amour, gloire et … machine learning

On l’aime ou on le hait, Facebook fait (presque) toujours parler de lui. Normal direz-vous, c’est un réseau social. Oui, mais pas que. Car en coulisses, c’est bien plus que des « likes » ou des « smiles » qui sont échangés, mais bien des milliards de données qui vous concernent, et qui touchent ainsi à votre vie privée. Tellement privée, que le robot en deviendrait presque… vous. Big Mama, votre partenaire éthique en machine learning vous explique dans un article étonnant comment fonctionne Facebook, et comment sont traitées vos données les plus « Share ». Euh… Vous êtes sûr que vous voulez Liker ?

Soyez tendances et sociaux

Pour plaire à l’algo de Facebook, et remonter dans son fil, il y a des règles d’or. Premièrement, être tendance : plus vous postez des sujets d’actualité, plus Facebook va apprécier et vous mettre en haut de l’affiche.  N’oubliez pas la qualité, c’est important pour lui. Cela passe par des posts ORIGINAUX (ne remettez pas des sujets sans cesse publiés par d’autres) contenant des images, des liens, de la vidéo (de préférence Facebook).

Autre outil de « drague » pour l’algo, l’identification : vous pourrez augmenter les flux de visites et donc la portée de votre publication en identifiant les pages qui vous intéressent (souvent des pros, donc très intéressants) via le signe « @ » : par exemple @Bionoor, etc…

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Ensuite, c’est l’effet de levier (ou boule de neige), si vos posts contiennent beaucoup de commentaires ou de « j’aime », l’algo va considérer votre publication comme intéressante, et la placer en haut du fil. En effet, si vos suiveurs sont actifs sur votre page, vos posts seront plus mis en avant dans le flux RSS de vos amis, et des amis de vos amis.

 Les erreurs pour se faire détester de l’algo

Une des techniques qu’abhorre Facebook est d’utiliser le Clickbait (piège à clics en français) pour appâter les fans (on donne un peu d’informations pour jouer sur l’intrigue). Cette technique sert à générer des revenus via des titres ou des phrasés racoleurs en incitant les gens à cliquer. En mettant en place l’algo calculant le temps passé sur ce type de pages, Facebook a pu déceler et pénaliser ces pratiques.

Autre technique que n’apprécie pas Facebook, les liens de spam évidemment. Là aussi, son garde-fou jugera de la qualité de ce lien en fonction de critères de fréquence : il va regarder le nombre de personnes qui ont visité un lien, et comparent ensuite ce chiffre à la quantité de « j’aime » ou de partages. Si ce lien ne génère pas d’interaction intéressante, il y a de fortes chances que Facebook considère cela comme un spam.

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Enfin, un peu à l’instar de l’algorithme de Google, Facebook aime l’originalité comme évoqué précédemment: il faut donc éviter de reprendre des expressions déjà utilisées des millions de fois (« aimez », « partagez », etc…). Laissez de côté également les phases sans contenus visuels, ça manque d’intérêt et de peps, Facebook vous le fera sentir.

Dernier point, et non des moindres : les signalements. Si vos posts sont signalés comme étant mauvais (violence, vulgarité, etc…), l’algo va vous pénaliser, et vous donner moins de visibilité.

Comment Facebook gère vos données les plus « share » ?

Oui, l’être humain est complexe. Et comme souvent, pour traiter une chose complexe, il faut l’expérimenter, la tester, l’essayer, la confronter… par des humains. Facebook décida alors de passer à la vitesse supérieure, en faisant des tests (d’abord sur un échantillon de 1000 personnes) pour collecter des données très précises et poussées : après avoir cliqué sur un post, combien de temps passez-vous à le lire ? Likez-vous avant de lire, ou lisez-vous avant de liker ? Combien aimez-vous telle ou telle publication ? L’objectif de ces expérimentations grandeur nature est d’adapter, grâce à du machine learning,  l’algorithme à l’utilisation de chacun. On entre sans aucun doute dans la complexité de l’être humain. Le robot avait atteint jusqu’ici ses limites, il fallait l’intervention de l’être humain. En « share » et en os.

A suivre (n’y voyez aucune allusion à Twitter) …

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