17 avril 2014

Temps de lecture : 2 min

Peut-on prédire le big buzz ?

Fantasme ou réalité ? Etre capable de prévoir la viralité d’un post avec précision dans 80% des cas ! C'est ce que des scientifiques réalisent avec « Cascade », un algorithme qui perce à jour cette mécanique qui était jusqu’à présent une énigme. Gros enjeux en vue !

Quand on publie une vidéo, un statut ou une photo c’est d’abord pour le plaisir de partager, avec une grande envie (mais inavouée) que ça le soit le plus possible. Or, la plupart du temps, ce post reste lettre morte ou au mieux ne dépasse pas la sphère intime. Pourtant, parfois sans que son auteur s’y attende vraiment, il déclenche des dizaines, des centaines, des milliers, des millions de vue et même plus, comme la vidéo « Gangnam Style », visionnée sur YouTube, 2 milliards de fois. Jusqu’à présent ce phénomène de buzz était jugé imprévisible voire incontrôlable. Mais ce n’est plus tout à fait le cas selon Jure Leskovec et Justin Cheng de Stanford, Jon Kleinberg de Cornell University et Lada Adamic et P. Alex Dow de Facebook qui semblent avoir compris comment telle ou telle photo parmi des millions peut enflammer la Toile. L’expérience de ces scientifiques a d’ailleurs été présentée à  l’ International World Wide Web Conference.

Le mécanisme de la viralité percé à jour par la vitesse de partage

Les scientifiques ont en effet mis au point un ensemble de variables capables de prédire avec précision, dans 80% des cas en moyenne, la viralité de n’importe quel événement. Comme dans toute démarche scientifique et informatique, tout repose sur une hypothèse et une statistique. La première est qu’à un moment donné, un visuel a autant de chance de doubler sa popularité que de rester incognito, et la deuxième est le calcul de la vitesse à laquelle un document est partagé. Baptisée « Cascade », la formule a été élaborée à partir de l’étude de plus de 150 000 photos anonymes fournies par Facebook. Un travail de longue haleine, car selon les données communiquées par ce dernier seule une photo sur 20 est partagée au moins une fois et seulement une sur 4000, 500 fois. « Ce qui n’est pas mal mais qui est loin de constituer un raz de marée planétaire », souligne Jure Leskovec, professeur adjoint en sciences informatiques à Stanford « ce qui créait un matériel quantitatif difficile à exploiter notamment pour vérifier notre théorie de la « Cascade »». les chercheurs ont donc décidé de prendre toutes les photos partagées au moins 5 fois, puis ont étudié celles qui avaient doublé leur score avant d’évaluer le temps qu’elles ont mis pour arriver à ce résultat. Mais aussi leur structure de partage, c’est-à-dire si, elles l’ont été sur plusieurs réseaux.

Une nouvelle aide pour les marques pour faire rayonner leur culture

Ils ont ainsi élaboré un algorithme dont l’exactitude peut atteindre jusqu’à 88% quand la « Cascade » concerne une photo regardée des centaines de fois. Il confirme quelques autres enseignements. Tout d’abord, plus le partage est lent, plus les chances de multiplier le nombre de vue se réduit. Ensuite, une photo partagée avec des communautés différentes engendre une démultiplication d’intérêt. Toutefois, le logiciel montre que dans 70% des cas, le doublement est plus facile à prédire, si un seul réseau est utilisé et surtout si c’est celui auquel on est habitué. «Vous aurez beau avoir la plus belle opération ou le visuel le plus abouti au monde », rappelle Jure Leskovec « il faut d’abord bien connaître son réseau et la communauté qu’il draine, sinon les résultats resteront décevants. De même plus vous concevez en amont la viralité d’une campagne plus vous avez de chances que les règles du digital vous soit profitables ». Les scientifiques n’ont, certes, pas trouvé LA recette toute simple pour contrôler à 100% les enjeux du viral. Mais « Cascade » et ses indicateurs sont plutôt précieux pour les marques toujours en quête de performance pour conquérir des clients et en fidéliser d’autres.

Florence Berthier
Rubrique réalisée en partenariat avec Leo Burnett

Illustration : Sarah Dunkerton

Source : Stanford News & PSFK

La rédaction

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