Meta explique comment son algorithme classe les vidéos sur ses plateformes

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Avec ces informations, les utilisateurs de Facebook et Instagram pourront tirer profit de l’algorithme de Meta.

 

Meta a mis à jour, le 1er septembre, les informations sur la façon dont son algorithme analyse et classe les vidéos postées sur ses réseaux sociaux. Des précisions essentielles pour les créateurs de contenus alors que les Reels prennent de plus en plus de place sur Facebook et Instagram. Meta veut-elle être plus transparente ou simplement se racheter ?

Changement de formule

Cela fait quelques mois que Meta développe une stratégie autour du contenu original afin de concurrencer TikTok. Pour ce faire, l’entreprise californienne mise tout sur les Reels, un format de vidéos courtes similaires à son concurrent. Aujourd’hui, les utilisateurs d’Instagram consacrent 20 % de leur temps passé sur la plateforme à en visionner. Ce pourcentage monte à 50 % chez les utilisateurs de Facebook.

Pour que son pari porte ses fruits, Meta a décidé de mettre davantage en avant les Reels que les publications classiques. Dès lors, les créateurs de contenu ont été obligés de se tourner vers la production de ce genre de vidéos afin de continuer à faire grossir leur communauté.

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Les 4 piliers sur lesquels s’appuie l’algorithme de Meta

C’est par souci de transparence envers ses utilisateurs que le géant des réseaux sociaux dit vouloir expliquer, dans les grandes lignes, le fonctionnement de son algorithme. Celui-ci se sert de 4 éléments clés afin de déterminer si une vidéo doit être mise en avant :

  • Son originalité. Meta entend par là que le contenu publié sur ses plateformes sociales doit être un contenu natif, créé exclusivement pour elles. « Pour récompenser les créateurs et les éditeurs qui se consacrent à la création et à la promotion de contenus authentiques et de qualité, nous donnons la priorité aux contenus vidéo associés à des signaux d’originalité forts », précise le communiqué ;
  • Son taux de rétention. Il faut que les utilisateurs soient captivés par les vidéos publiées sur la plateforme et qu’ils aient envie de les regarder jusqu’au bout ;
  • La fidélité des spectateurs. Pour Meta, il est important que les internautes reviennent sur les pages des créateurs afin de voir si du nouveau contenu a été publié ;
  • Son taux d’engagement. Si une vidéo engendre un grand nombre de réactions, de commentaires et de partages, c’est un point positif pour l’entreprise basée à Menlo Park. « Nous donnons la priorité aux contenus qui génèrent des conversations et des interactions intéressantes entre des personnes réelles. Pour ce faire, nous favorisons la diffusion de vidéos qui inspirent des interactions entre amis ou entre individus », souligne le billet de blog.

Enfin, Meta insiste sur les choses à ne pas faire afin de profiter au maximum de son algorithme. Parmi les exemples mentionnés, les vidéos trop statiques ou encore les pièges à clique. Il s’agit de contenus qui peuvent être facilement publiés par des robots afin de gagner en abonné et utiliser la page ou le compte à des fins douteuses et que Meta ne souhaite pas mettre en avant.

Meta est-elle la première à partager ce genre d’informations ?

La maison mère de Facebook et Instagram n’est pas la seule à essayer d’être transparente sur le fonctionnement de ses algorithmes. En juin 2020, TikTok indiquait clairement comment son algorithme #ForYou analyse le comportement de ses utilisateurs afin de leur recommander des vidéos. Quant à Snapchat, fin 2021, l’entreprise basée à Venice en Californie donnait quelques conseils à ses créateurs pour réussir leurs contenus Spotlight.

En communiquant ce genre d’informations, Meta espère regagner la confiance de ses utilisateurs. Ces derniers s’étaient montrés particulièrement hostiles aux changements radicaux d’Instagram qui se transformait petit à petit en une copie de TikTok. Depuis, le réseau social a fait machine arrière en suspendant l’affichage des photos et des vidéos en plein écran et en diminuant le nombre de contenus originaux provenant de comptes auxquels ses utilisateurs ne sont pas abonnés.

 

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