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Personnalisation IA : quel potentiel de développement pour la presse en ligne

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5 min.
Auteur
abdel
Abdel El Ouazzani
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1. Réinventer la presse écrite grâce au ciblage prédictif ? Pourquoi pas !

En 2019, selon toute vraisemblance, les revenus des journaux et des magazines français diminueront pour la 15ème année consécutive. Sans grande surprise, cette baisse des ventes est liée à deux phénomènes désormais connus.

D’une part, la baisse de la valeur marchande des contenus (articles, chroniques, reportages…) liée au changement de support : le consommateur n’est pas prêt à payer le même montant en format numérique qu’en format papier.

D’autre part la commoditisation de l’information désormais accessible partout, à tout moment et à un coût quasiment nul.

Mais le tableau n’est pas totalement sombre ! Si la technologie a pu être vue par les acteurs du secteur de la Presse comme une menace à dompter, ou une contrainte à intégrer au départ, aujourd’hui elle est aussi une alliée précieuse qui permet aux journaux et magazines de trouver de nouveaux relais de croissance.

Dans cet article, je vais vous présenter 5 cas d’usage qui permettent d’augmenter et de pérenniser les revenus de la presse écrite grâce à la personnalisation prédictive, basée sur l’IA.

 

Qu’est-ce que la personnalisation IA ? La personnalisation IA, ou personnalisation prédictive, est une technologie développée par Kameleoon, qui permet d’adapter en temps réel les messages, offres et contenus diffusés en ligne selon la probabilité de conversion de chaque visiteur.
Cette technologie s’appuie sur des algorithmes de machine learning, qui analysent l’ensemble des données visiteurs d’une site, et font des prédictions sur le comportement de chaque visiteur, qu’il soit identifié ou anonyme, client ou de passage. Selon le score de conversion du visiteur (la définition de « conversion » dépendant de l’objectif que vous avez vous-même fixé à l’algorithme), des actions personnalisées sont déclenchées sur le site : modification de l’univers graphique, push d’offres ciblées, personnalisation des messages selon les sensibilités, etc.

2. Des contenus qui s’adaptent aux lecteurs

Du temps de la presse papier, personne ne s’étonnait qu’un lecteur achète un journal pour n’en lire qu’une partie. Les éditeurs n’avaient aucune information sur les intérêts de chaque lecteur. De toutes façons, il leur était impossible d’adapter le format et le contenu du journal à chaque lecteur, selon ses intérêts. Seule une version standard commune à tous les lecteurs était disponible. D’ailleurs, les choix éditoriaux faits avant chaque publication pour définir cette version standard représentaient en soi un travail considérable pour les rédactions.

Aujourd’hui, la situation est très différente.

Les nouvelles données des visiteurs disponibles en ligne et que l'IA permet de décrypter sont des sources précieuses d’information que les éditeurs peuvent utiliser comme levier pour publier un contenu toujours plus proche des attentes des lecteurs. Cette capacité de mieux connaitre et comprendre ses lecteurs grâce à l'IA représente une opportunité pour la presse écrite.

Si cela vous paraît encore abstrait, voici quelques applications possibles de la personnalisation IA au secteur de la presse en ligne.

1. Adapter l’expérience aux intérêts et aux préférences des visiteurs

ll est désormais possible de mesurer les préférences et intérêts des visiteurs en temps réel grâce aux algorithmes prédictifs qu’on utilise dans la personnalisation IA.

On peut classer ces intérêts pour chaque visiteur et lui proposer en priorité les sujets qui l’intéressent le plus, dans le format qu’il préfère. Pourquoi voir des articles de football en premier quand le lecteur vient pour le cinéma ? Pourquoi privilégier des articles vidéo quand le visiteur préfère les articles purement écrits ?

Cela peut prendre la forme d’une réorganisation du contenu de la page d’accueil d’un site d’informations en fonction des intérêts du visiteur. Cela produit une page d’accueil entièrement personnalisée où les contenus (images, vidéos, titres de sections du site) apparaissent dans l’ordre qui correspond le mieux aux attentes du lecteur.

2. Offrir un article payant aux visiteurs les plus intéressés par son sujet principal, en vue de les convertir

Plusieurs études prouvent qu’une des principales motivations pour s’abonner à un site d’information en ligne est la qualité de couverture d’un sujet très spécifique.

Grâce à la personnalisation IA, vous pouvez savoir quand un visiteur dépasse un seuil critique d’intérêt.

Concrètement, lorsqu’un lecteur rejoint les 20 % de visiteurs les plus intéressés par les articles économiques par exemple, il est possible de lui proposer gratuitement un article premium et récent traitant de ce sujet. En déclenchant ensuite auprès de ce lecteur une offre d’abonnement mettant en avant les contenus traitant de sujet d’économie, vous augmentez de façon substantielle les chances qu’il se convertisse en abonné.

3. Proposer des réductions temporaires aux bons segments de visiteurs pour augmenter au mieux le nombre d’abonnés

La personnalisation IA permet également de proposer des réductions aux lecteurs les plus indécis.

Prenons le cas de Kévin, jeune lecteur qui ne cherche pas activement l’information. Il se contente simplement d’explorer son fil d’actualité Facebook et clique sur les articles qui l’intéressent. Kévin est un « news bumpers », à savoir un lecteur qui consomme l’information via des sources intermédiaires. Il n’est pas particulièrement enclin à souscrire à un abonnement payant à un des sites d’informations qu’il visite pourtant régulièrement.

Ceci étant dit, Kévin clique souvent sur des articles traitant du même sujet : le football. Il s’intéresse à son équipe, aux résultats, au marché des transferts et aux rumeurs qui circulent. Kévin est une cible potentielle pour un abonnement sur un site proposant des contenus liés au football, même s’il ne passera pas le pas par lui-même.

La personnalisation IA permet d’évaluer le degré d’indécision de Kévin en temps réel et lui proposer une promotion pour s’abonner au moment où elle a le plus de chances de l’intéresser. Il peut alors continuer sa navigation sans être perturbé en permanence et ne recevoir sa promotion qu’au moment clé où elle a le plus de chances de l’intéresser.

4. Prédire le degré de tolérance à la pression publicitaire pour optimiser les affichages publicitaires

La publicité en ligne est la première source de revenus pour la plupart des acteurs de la presse écrite. Souvent rémunérés au nombre d’impressions ou au nombre de clics sur un message donné, les sites d’information ont tout intérêt à maximiser le nombre d’affichages ainsi que les interactions des lecteurs avec leur contenu.

La personnalisation IA permet de déterminer précisément le nombre de publicités ou la durée de publicité maximale auxquels un visiteur est prêt à être exposé avant de quitter le site, en d’autres termes sa tolérance à la pression publicitaire.

En évaluant la probabilité que le visiteur quitte le site à cause d’un trop grand nombre de publicités, vous pouvez éviter ce scénario et doser précisément le nombre d’affichages publicitaires qui vous permettra de maximiser vos revenus sans perdre un lecteur.

5. Choisir le bon seuil pour l’apparition des paywalls

La stratégie du paywall est désormais très courante pour recruter de nouveaux abonnés sur les sites d’information. Au-delà d'une certaine limite de lecture (articles ou mots parcourus), une restriction apparaît forçant le visiteur à acheter ou à s’abonner s’il souhaite poursuivre sa lecture. Toute la question est : comment choisir le bon moment pour déclencher le paywall ?

Il existe un optimum propre à chaque lecteur entre pas assez et trop de contenus gratuits accessibles. La personnalisation IA vous permet de mesurer la probabilité  d'un visiteur à souscrire à un abonnement en fonction du nombre d’articles lus gratuitement avant de devoir s'abonner.

L’optimum peut être ainsi déterminé en temps réel pour chaque lecteur, ce qui permet de déclencher le paywall au moment optimal, et de maximiser les transformations de lecteurs en abonnés.

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Abdel El Ouazzani
Abdel El Ouazzani est Consultant Data Scientist chez Kameleoon. Il prend régulièrement la parole sur Conversion Matters pour aborder des sujets liés au ciblage prédictif et au machine learning.
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