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Recommandations sur Youtube : expérience utilisateur et algorithmes meilleurs que jamais

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Si vous êtes accro à YouTube, il y a fort à parier que leurs systèmes de recommandation jouent un rôle important dans votre dépendance.
Notre intérêt pour les moteurs de recommandation et les algorithmes nous amène naturellement à nous intéresser à un modèle du genre, l’application mobile YouTube et à en évaluer les derniers développements. Et le moins qu’on puisse dire, c’est que la dernière version de leur algorithme de recommandation est extrêmement précise et susceptible de déclencher une addiction chez les utilisateurs.

Comment fonctionnent les recommandations sur YouTube ?

YouTube a considérablement amélioré son application mobile ces dernières années et fournit désormais plusieurs types de recommandations: dans le vidéo et en dehors. Youtube reste toutefois peu prolixe au sujet de ses développements (il y a eu une seule présentation de leur part à une conférence RecSys à notre connaissance). L’analyse est donc tout à fait empirique et sujette à caution.
Examinons d’abord les recommandations hors-vidéo qui sont aussi les plus anciennes.

Recommandations hors-vidéo sur YouTube

Prenons une vidéo aléatoire pour notre test. Celui-ci porte sur la visite de la maison de Jay Cutler à Las Vegas (pour ceux qui ne le savent pas, Jay Cutler est un culturiste célèbre qui a remporté 4 fois le titre de M. Olympia).
La lecture de la vidéo sur votre smartphone en mode portrait vous permettra de voir trois autres recommandations au bas de la page. Il s’agit évidemment d’un choix assez limité et Youtube a trouvé un moyen d’offrir à ses utilisateurs plus de choix, donc de meilleures chances de les satisfaire avec des vidéos alternatives.

La solution à ce problème est venue avec la version 5 de l’application mobile Youtube, permettant aux utilisateurs de continuer à regarder une vidéo dans le coin inférieur droit de l’écran tout en naviguant et cherchant d’autres contenus.

Recommandations dans les vidéos sur YouTube

La première percée en termes d’expérience utilisateur a été permises par les mises à jour les plus récentes de l’application mobile.
Tout d’abord, YouTube trouvé un moyen très intelligent de présenter une liste de recommandations accessibles en permanence pendant la vidéo sans avoir à stopper cette dernière.
Les vignettes des vidéos recommandées apparaissent en bas de l’écran et sont rendues visibles en les glissant vers les haut (voir la capture d’écran ci-dessous).

De cette façon, l’utilisateur peut choisir une autre vidéo (parmi 12) si celle qu’il est en train de regarder ne lui convient pas.

Ensuite, YouTube insère dans le coin supérieur droit des recommandations contextuelles dont la précision est simplement époustouflante.
Dans les exemples ci-dessous, vous pouvez voir deux cas d’utilisation étonnants. Le premier concerne Jay Cutler qui parle de sa cuisine comme un lieu où il passe beaucoup de temps parce que les bodybuilders doivent manger beaucoup. Immédiatement, une suggestion apparaît dans le coin supérieur droit proposant une vidéo sur le régime alimentaire de Jay Cutler après ses entraînements.

L’autre exemple est encore plus frappant. Jay Cutler présente sa salle de cinéma privée où sont exposées les affiches de ses films préférés. Quand il parle de Terminator avec Arnold Schwarzenneger, une recommandation apparaît pour une vidéo intitulée « 64 citations cultes d’Arnold ».

La précision d’une telle recommandation s’explique probablement par le sous-titrage automatique récemment introduit par YouTube.
Les algorithmes de recommandation utilisent vraisemblablement des informations contextuelles fournies par des sous-titres pour proposer de nouveaux choix de vidéos. Alors que les recommandations peuvent se cantonner au même champ sémantique (par exemple, la première recommandation sur les habitudes nutritionnelles de Cutler), vous voyez que la recommandation sur Schwarzenneger est susceptible de détourner l’utilisateur du sujet principal de la vidéo qu’il est en train de regarder. Cela peut être assimilé à une solution au problème de la bulle de filtres dont nous avons traité à plusieurs reprises sur ce blog.

Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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