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Retour sur une réflexion un peu datée (fin 2007), mais qui reste, selon moi d’actualité. Le Web 2.0 a depuis longtemps introduit la notion de personnalisation de contenu, avec des services comme NetVibes par exemple. Mais il est un autre volet qui prend de plus en plus d’ampleur (et semble plus prometteur) : la recommandation automatisée.

On est peut-être en effet loin de la Terre Promise que devaient procurer les solutions de pages personnelles à moduler avec des flux de notre choix. Est-ce si social ? Pas vraiment, si l’on considère que chacun lit ses flux dans son coin, et ne les partage finalement qu’avec lui-même.

La rotation des contenus est elle aussi limitée. Les plus populaires passent entre les mailles du filet, mais peut-on en dire autant des sources plus discrètes, voire plus obscures ? Cela demanderait beaucoup plus de temps et d’investissement personnel.

Forcer le social et la diversité

La recommandation de contenus a l’avantage de remonter des contenus et de provoquer des découvertes et des réseaux qui, autrement, ne verraient pas le jour.

Le principe de la recommandation de contenus repose sur 2 axes:

1. Le système enregistre les votes/opinions de vos visiteurs, et sur cette base, les met en contact direct et automatique avec des gens qu’ils n’auraient peut-être jamais rencontré autrement sur la toile. C’est ce qui en fait d’emblée un outil plus social. Du pur Web 2.0 : le pouvoir est laissé aux internautes.

2. Le système a ses propres règles de recommandation de contenu, qui permettent de conseiller du contenu aux visiteurs de votre site Web. Les règles de recommandation conseillent par exemple du contenu en fonction des interactions passées des utilisateurs avec votre site Web. Du Web 2.0 contrôlé : vous générez la socialisation des contenus, vous organisez les remontées d’information.

Les avantages de la recommandation des contenus se situent surtout… au niveau du contenu. Il est vrai qu’avec les outils de personnalisation traditionnels, les utilisateurs peuvent explorer des contenus, notamment via leurs amis. Mais avec la recommandation “forcée”, l’éventail des possibilités est élargi. En termes de variété et de profondeur des informations, en terme de portée des réseaux, etc.

Plus loin dans la “longue traîne”

Le fonctionnement est très simple : vos internautes se contentent de dire “j’aime”, “j’aime pas”. Les algorithmes se chargent du reste. Sous ces aspects un peu barbares, se cachent en fait des systèmes puissants de mise en relation.

On trouve, pour eux, d’autres internautes ayant les mêmes goûts ou étant intéressés par les mêmes tendances. Le système leur suggère alors le contenu qu’ils ont aussi apprécié et qu’ils ne connaissent peut-être pas encore. Vous leur offrez un service, vous stimulez la navigation croisée, boostez la recherche suggestive et optimisez votre taux de conversion auprès des leads et premiers visiteurs.

Autrement dit, la particularité de la recommandation de contenu est de combiner les deux principes phares du Web 2.0 : la force de la masse ou intelligence collective et le besoin de reconnaissance sociale de chaque individu pris isolément

On enrichit et on s’enfonce plus loin dans la fameuse “longue traîne” : les contenus rendus accessibles ne sont pas forcément brassés par des grandes communautés, mais peut-être par des petits groupes qui partagent des intérêts spécifiques.

Quelques sites de recommandation de contenu

  • Stumble Upon : recommande des sites web selon vos intérêts
  • Last.fm : recommande des playlists sur base de vos goûts musicaux
  • Netflix.com : même chose, avec des locations de DVD
  • Geekomatik : recommande des blogs sur l’actualité informatique
  • Del.icio.us : site de classement et de partage de sites Web et de blogs favoris
  • Amazon.com (ou .fr): l’exemple type d’un site de recommandation des contenus.

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