On s’attend à ce que la segmentation basée sur les intérêts des utilisateurs soit une façon pour les annonceurs de trouver un public plus pertinent. Cependant, les données d’une étude réalisée par l’Université d’État de Caroline du Nord montrent que cette segmentation peut être jusqu’à 33% imprécise. Pour prouver cette étude, les chercheurs de NC State ont réalisé deux tests et ont obtenu des résultats similaires.
Comment l’expérience a-t-elle été réalisée?
Le premier test, réalisé avec 14 comptes créés spécifiquement pour cette expérience, avait pour but d’identifier les intérêts associés aux utilisateurs en fonction du contenu qu’ils consommaient en faisant défiler leur fil d’actualité. Dans un premier temps, les résultats ont révélé que 32,33% des résultats étaient sans rapport avec les intérêts réels des utilisateurs. Selon Aafaq Sabir, l’un des auteurs de cette étude, “La principale découverte ici est que Facebook adopte une approche agressive pour l’inférence des intérêts”. Il est important de noter dans quelle mesure les contenus de base peuvent influencer les intérêts attribués aux utilisateurs, car tous les comptes utilisés lors de cette première phase n’avaient pas d’historique sur la plateforme. Dans un deuxième temps, l’équipe a cherché à utiliser un groupe diversifié d’utilisateurs. En utilisant une extension de navigateur pour collecter les données de 146 participants du monde entier, il a été constaté que 29,3% des intérêts répertoriés par Facebook pour ces participants ne correspondaient pas réellement à leurs centres d’intérêt.
Pourquoi ces informations sont-elles importantes?
Bien que l’étude réalisée ait un échantillon très petit en comparaison avec l’ensemble des utilisateurs du réseau social, une marge d’erreur de 33% est une quantité préoccupante, ce qui pourrait amener les annonceurs à remettre en question leurs investissements. Les experts expliquent que la meilleure alternative est d’analyser les performances du compte et d’apporter des ajustements aux catégories d’intérêt en fonction des données présentées. Ainsi, nous comprenons que les résultats de l’étude nous montrent où trouver le problème, mais pas comment le résoudre. De plus, Meta s’efforce constamment d’améliorer ses segmentations afin que ses utilisateurs reçoivent toujours le meilleur contenu possible. Il est donc recommandé de prêter attention aux termes d’intérêt, qui peuvent être modifiés et avoir un impact négatif sur vos résultats.
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