Digital Marketing Insights : 5 rencontres avec l'apprentissage automatique

Du filtrage du spam à l'optimisation de la chaîne de production, l'adoption et l'efficacité des systèmes d'apprentissage automatique ont explosé au cours des derniers mois et années - et aucun domaine n'a connu une augmentation plus importante et plus transformatrice que le marketing numérique. Cet article vise à expliquer certains des exemples les plus intéressants d'apprentissage automatique utilisés dans les contextes en ligne aujourd'hui et fournit des commentaires sur la manière dont les spécialistes du marketing numérique devraient chercher à s'adapter à ces innovations en constante évolution et à en tirer parti.

Mais qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est l'une des manifestations les plus utiles et les plus répandues de l'intelligence artificielle actuellement utilisée dans un contexte commercial. Un système d'apprentissage automatique est un algorithme capable d'optimiser indépendamment ses propres processus en analysant et en agissant sur les données générées par ses propres activités. Cette technologie est déjà utilisée dans une vaste gamme d'applications Web.

Fil d'actualité Facebook

L'algorithme de Facebook vous apprend constamment ; analyser votre comportement afin de personnaliser le contenu qu'il délivre à votre fil d'actualité unique. Comme vous vous en doutez, les likes/réactions, les clics sur les liens, les lectures vidéo, les commentaires et les partages – les engagements – sont pris en compte dans les calculs des algorithmes du fil d'actualité. Peut-être plus surprenant est le fait que le temps que vous passez inactif sur votre fil d'actualité, à lire ou à regarder du contenu sans vous y engager activement, est également inclus dans les calculs de l'algorithme. Continuez à faire défiler un certain type de contenu et vous en verrez un peu moins à l'avenir.

Insight - Les engagements et la portée des publications sont intrinsèquement liés - mais l'inclusion du temps d'inactivité dans l'algorithme du fil d'actualité de Facebook nous rappelle que la valeur intrinsèque d'une publication Facebook en tant qu'unité de contenu autonome a également un rôle important à jouer. Si vous partagez des liens dans le cadre de votre stratégie marketing Facebook, il peut être intéressant d'essayer d'accompagner ces liens d'une copie relativement longue. Facebook veut garder l'attention de ses utilisateurs - il est logique qu'ils récompensent les affiches de contenu qui les aident à faire exactement cela, sur place.

Le nouvel accent de Twitter sur les visuels

2016 s'avère être une année de changement radical pour Twitter, avec la prise en charge de clips vidéo plus longs et une limite de caractères accrue pour les messages riches numérotés parmi une série de mises à jour qui semblent indiquer fortement un nouvel accent sur les photos et les vidéos pour l'application de messagerie sociale. .

En juin dernier, le fondateur de Twitter, Jack Dorsey, a annoncé une autre décision signalant de fortes ambitions en matière de contenu visuel : à savoir, l'achat des experts en apprentissage automatique basés à Londres, Magic Pony Technology. Écrivant sur le blog Twitter officiel, Dorsey a déclaré :

"L'équipe de Magic Pony rejoindra Twitter Cortex, une équipe d'ingénieurs, de scientifiques des données et de chercheurs en apprentissage automatique dédiés à la création d'un produit dans lequel les gens peuvent facilement trouver de nouvelles expériences à partager et auxquelles participer.

"La technologie de Magic Pony - basée sur les recherches de l'équipe pour créer des algorithmes capables de comprendre les caractéristiques de l'imagerie - sera utilisée pour renforcer notre force en direct et en vidéo et ouvrira de nombreuses possibilités créatives passionnantes pour Twitter."

Insight - Alors que les fonctionnalités exactes en cours de développement par Magic Pony Technology et Twitter n'ont pas encore émergé, une déclaration sur le site Web du premier clarifie l'orientation de leur travail: "[…] nous sommes ravis d'annoncer que nous unissons nos forces avec Twitter d'utiliser notre technologie pour améliorer les expériences visuelles proposées dans leurs applications. »

Il semble que nous soyons liés à un avenir dans lequel Twitter fournira des images aux fils d'actualité des utilisateurs en fonction non seulement des mots et des balises utilisés pour décrire les images et les vidéos, mais également du sujet des médias, diagnostiqué de manière algorithmique.

Google RankBrain

Plus tôt cette semaine, nous avons rapporté la nouvelle historique, divulguée par un employé senior de Google, selon laquelle 100 % des requêtes de recherche reçues par Google sont désormais traitées par le système d'apprentissage automatique RankBrain, avec un pourcentage élevé de classements de recherche affectés en conséquence. RankBrain constitue une partie importante de l'algorithme de recherche Google global, Hummingbird.

On ne sait pas exactement quels facteurs RankBrain prend en compte lors de l'évaluation de l'efficacité des résultats de recherche, mais ce que nous savons, c'est que le système est en constante évolution, en constante apprentissage et en constante recherche pour fournir des listes de résultats qui répondent mieux aux exigences de l'utilisateur.

Insight - Si vous voulez être le mieux classé, soyez le meilleur. Bill Gates nous disait "Le contenu est roi" en 1996, mais à la lumière de la puissance croissante et du potentiel impressionnant de l'apprentissage automatique, on a vraiment l'impression que les sites Web avec le meilleur contenu - en termes de qualité, de profondeur et de pertinence - sont enfin prêt à éclipser intelligemment les sites SEO peuplés de contenu de qualité inférieure sur les pages de résultats de Google. Les compétences séculaires de création de liens, d'optimisation des métadonnées et de planification des mots clés sont toujours importantes, mais les spécialistes du marketing de recherche devraient commencer à consacrer plus de temps à l'amélioration de la pertinence et de la qualité du contenu.

Journalisme

Insight - Certains écrits que nous lisons pour leur style et leur voix, certains pour apprécier ou rejeter un point de vue, et certains pour recevoir des informations. Habituellement, un écrit offre une combinaison de ces facettes, mais dans certains cas, le lecteur veut simplement les faits concrets, en particulier dans les actualités ou les reportages sportifs. Dans ces situations, les IA du journalisme sont déjà capables de mener à bien la tâche avec peu ou pas d'intervention humaine.

Comme l'a rapporté The Guardian en 2015, la société américaine d'intelligence artificielle Narrative Science prédit que des systèmes d'apprentissage automatique comme le leur seront capables d'écrire 90 % de nos articles journalistiques d'ici 2030. Voici un exemple de reportage sportif, rédigé indépendamment par la machine de Narrative Science :

« Mardi a été une excellente journée pour W Roberts, alors que le lanceur junior a lancé un match parfait pour mener Virginia à une victoire 2-0 sur George Washington au Davenport Field.

«Vingt-sept Coloniaux sont venus au marbre et le lanceur de Virginie les a tous vaincus, lançant un match parfait. Il a retiré 10 frappeurs tout en enregistrant son exploit mémorable.

«Tom Gately a manqué le caoutchouc pour les Coloniaux, enregistrant une défaite. Il a disputé trois manches, en a marché deux, en a retiré un sur des prises et a accordé deux points. Les Cavaliers sont montés pour de bon en quatrième, marquant deux points sur un choix défensif et un refus.

Insight - Mais est-ce une bonne chose? Dans l'intérêt de l'objectivité journalistique, notre réponse serait un oui provisoire. Les machines peuvent ne pas avoir la moralité et le caractère extraordinairement complexes d'un écrivain humain, mais à ce stade, elles manquent également de préjugés et d'idées préconçues. Bien sûr, alors que les systèmes d'apprentissage automatique continuent d'évoluer et de s'auto-éduquer, rien ne les empêche de développer leurs propres croyances, avec tout le bagage, la beauté et la complexité.