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Comment le NY Times exploite ses données pour sélectionner des articles à promouvoir sur Facebook et Twitter

Le New York Times a mis au point un nouvel outil technologique permettant de déterminer les articles qu’il promeut sur Facebook et Twitter. Explications.

Du marketing sans tracking au New York Times

L’outil, appelé TAFI (Twitter and Facebook Interface), mesure les articles qui attirent le plus l’engagement social auprès d’un public spécifique, puis ajuste les dépenses pour promouvoir les personnes les plus performantes tout en éliminant les articles qui ne suscitent pas l’intérêt.

Le Times n’utilise plus les pixels de Facebook et Twitter sur la plupart de ses pages. Un pixel est un outil qui permet d’améliorer l’efficacité d’une publicité en visant les internautes ayant déjà visité votre page.

Chris Wiggins, responsable scientifique du Times, a déclaré qu’au lieu d’utiliser l’historique du navigateur d’un lecteur pour mieux comprendre les types de contenu qu’ils ont tendance à lire, TAFI examine les performances organiques d’un article sur le social et les facteurs qui ont influencé la lecture.

Respect de la vie privée

TAFI, son outil de Machine Learning pour les réseaux sociaux pousse les contenus sur la base de l’engagement par profil de public. Plus respectueuse de la vie privée, l’approche est économique (- 6% en budget).

Cet outil avait été lancé il ya environ deux ans et avait été lancé pour la première fois dans le cadre de campagnes internationales il ya un an et demi. Puis, il y a un an, le Times s’est retiré de ses partenariats de marketing par abonnement avec des tiers.

L’objectif à court terme est d’utiliser l’outil maison sur d’autres plates-formes, telles que Snapchat et Reddit, ainsi que la recherche payée et la publicité display payante.

Source : Digidays

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