Comment évoluent les algorithmes de Twitter et Facebook ?

 

À l’heure où les réseaux sociaux se battent pour présenter leurs dernières nouveautés, nous en apprenons plus sur les algorithmes des réseaux sociaux et notamment de Twitter et Facebook. Les « j’aime » font place aux réactions alors que Twitter joue avec son algorithme.

Un nouvel algorithme qui donne plus de poids aux réactions

Après le lancement des réactions sur Facebook, le « j’aime » garde sa position de leader avec 4 millions de j’aime échangés par minute. Le 28 février, un porte-parole de Facebook déclarait dans les lignes de Mashable que si un utilisateur laissait une réaction « j’adore, haha, wouah, triste ou grrr », c’est qu’il souhaitait donner un signal plus fort et interpeller plus la communauté qui le suit. Mark Zuckerberg a donc proposé un nouvel algorithme qui donne plus de poids aux réactions quelles soient positives ou négatives. Sur ce réseau social, c’est l’amour qui se répand ou plutôt « j’adore » avec plus de 150 milliards d’utilisation depuis le lancement des émotions. Si les réactions ont le même impact sur la portée organique des publications partagées sur Facebook en dehors du « j’aime », les annonceurs peuvent encore patienter pour voir une évolution car elles ont encore toutes le même poids.

Twitter propose une timeline algorithmique

Avant nous voyons sur notre fil, les tweets des personnes que nous suivons dans l’ordre chronologique. Depuis janvier 2016, Twitter propose une timeline algorithmique. Les twittos peuvent ainsi voir ce qu’ils n’auraient pas vu pendant leur absence mais aussi d’insérer des tweets qui proviennent d’autres utilisateurs qu’ils ne suivent pas. Contrairement à Facebook, les experts du social media et des réseaux sociaux n’ont jamais vraiment su ce qu’était l’algorithme de Twitter. Will Oremus nous en dit plus dans le média Slate. Cette nouvelle stratégie de Twitter a pour principal objectif d’attirer de nouveaux utilisateurs mais aussi de rendre actifs les plus anciens. Le réseau social veut se positionner comme un fil d’actualité en direct où l’information est classée selon différents critères : le taux d’engagement, le temps passé à lire le tweet, le média contenu dans le tweet, l’âge du tweet, la propension du lecteur à interagir avec tel ou tel type de média etc.

Une question se pose : Au moment où les algorithmes prennent le pouvoir sur l’opinion des utilisateurs, comment lutter contre les fake news ? Aujourd’hui, fake news riment avec intox, mal-information mais aussi rumeur, influence et interaction sociale.

Maud Petitgars
Rédactrice Web / Community Manager chez Maddyness
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