Un algorithme aide The New York Times à croître sur les réseaux sociaux

Le quotidien publie plus de 300 articles par jour, dont seulement 50 apparaissent par exemple sur son principal compte Facebook. Le challenge consiste évidemment à faire le bon choix pour maximiser l’engagement des internautes.

C’est le rôle de Blossom, une solution d’intelligence artificielle développée par les équipes du journal, d’aider les community managers de celui-ci à sélectionner les contenus qui auront le plus de succès sur le web social.

Blossom génère des recommandations relatives aux articles qui devraient être publiés sur les comptes Facebook et Twitter du New York Times, les deux réseaux sociaux auxquels il s’intéresse à ce stade.

Pour ce faire, il exploite les données à sa disposition sur la performance en ligne des articles parus dans les semaines et mois précédents ainsi que de ceux publiés depuis le matin, dont l’activité sur le site du journal, par exemple, peut lui donner des indications quant à leur succès éventuel sur les réseaux sociaux.

(CC) The New York Times via NiemanLab

Blossom est intégré au sein de la messagerie interne du New York Times qui utilise la plate-forme Slack. Cette application, lancée il y a moins de deux ans par un cofondateur de Flickr, bénéficie déjà d’une valorisation de 2,8 milliards de dollars. Il faut dire qu’elle est l’application business ayant enregistré la plus forte croissance de l’Histoire, et ce sans la moindre publicité. Slack représente aujourd’hui le meilleur exemple de la tendance lourde à la consumérisation de l’informatique professionnelle.

Comme le montre la capture d’écran reproduite ci-dessus, les équipes du New York Times peuvent interroger Blossom sur ses suggestions du moment (“Blossom, Facebook?“). Mais Blossom demeure un outil d’aide à la décision et non une solution de mise en ligne automatique.

Son succès est indéniable : en moyenne, les articles recommandés par Blossom obtiennent 380% de clics de plus que les autres.